受到飞桨Zeyu老师和chenxiaozeng老师的鼓励，试着和大家分享我学习《基于深度学习的自然语言处理》打卡营后，在本地搭建机器同传平台的心得。

这个作业是磊子老师在第十次课上带着同学们学习的。磊子老师把实现步骤很详细地记载在说明文件里，并分享在github上：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/education/day09.md

这是我是第一次用python，也是第一次用飞桨。与前几次作业在飞桨的AIstudio平台上完成作业不同，这个作业要把环境搭建在本地。所以作为一个绝对的新手，遇到了高手和卷王们可能预都想不到的坑。谨此分享，供大家参考解闷儿。很可能有不对的地方，请老师同学们更正：）

1.  第一步克隆paddleNLP代码库时，我感觉最好是先把paddlepaddle的官方代码库fork到自己的repo中，之后再克隆比较好，因为这样可以在项目完成后，直接把完成的文件push到自己的repo。paddlepaddle官方代码库不是我们能push修改的。

2. 配置基本环境时，直接用老师提供的安装包“requirements.txt”，很方便。但是在最后运行demo的时后发现运行错误：没有找到 websocket。问了老师后，重新单独安装了websocket-client==1.0.1这个环境。

3.  关于pyaudio在windows环境下的安装，官方指南中写道：安装命令是“python -m pip install pyaudio”，而在我的windows系统里，只能用“py -m pip install pyaudio”，而且pip安装只能在python安装目录下pip.exe所在路径下才能运行。

4.  申请语音识别的应用鉴权信息，需要登录百度智能云，这个账号最好和登录飞桨AIstudio平台的账号一致，否则有可能把自己搞糊涂，受到学习记录丢失的惊吓。

5. 百度智能云平台上的API key，即const.py文件中的APPKEY。注意这是字符串，拷贝使用时需加引号。否则运行时会报错：找不到APPKey。

最后运行测试同声传译，很好玩儿。我想应该还有很大优化空间。

很感谢百度飞桨团队各位老师和班主任辛苦代课，作为一个NLP小白，居然也能听懂一些基础知识，甚至上手照猫画虎地操作，赞叹开源代码的伟大。愿飞桨团队越来越好！