前言
首先啊，狠狠的批评一下paddle，不想看请直接跳到用法，另外我python版本是3.9，所以包找的也都是3.9。
1.分成许多子项目涵盖AI的不同领域，初心是好，安装起来得安装多个环境。
2.官方文档推荐linux安装，windows各种不支持特性还难装。我就觉得离谱！linux有gcc是方便你搞这种源码编译，windows我就得安装Visual Studio花上5个G的空间还不一定能编译成功？？什么人下人！
3.为什么要从源码构建，因为对应python的wheel找不到！你为了版本稳定用老的安装包，换来的问题就是这些包压根就没有新的python版本的wheel，就得从源码自行构建，离谱！
4.pip安装，如果你没有创建一个空的虚拟环境，你装的时候就会花大量的时间解析和下载各种包（特别是numpy)的不同版本，等上半天从新的下到老的，最后给你报个失败，你推荐从源码构建就可以放弃pip环境的维护安装？python不就容易在pip安装库吗，我要是天天源码构建我怎么不用c++？？
我真的没想到国产框架能难用成这个样子。
用法
出于逆反心理，我就用wheel安装，就不构建源码，所以本质就是安装对应版本的wheel。paddlepaddle是2.4.1，paddlespeech1.3.0。
Python3.9除了Scipy的wheel包链接，首先你需要安装好paddlepaddle，再按顺序安装我这个链接里的wheel包（Scipy是安装scikit-learn的前置，由于文件超过25MB没法放上去），最后安装PaddleSpeech就没有源码构建的报错了。
顺序：
pip install llvmlite-0.39.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install numpy-1.23.5-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install numba-0.56.4-cp39-cp39-win_amd64.whl
pip install scipy==1.10.0
pip install scikit_learn-1.2.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
for %x in (*.whl) do pip install %x
先把几个麻烦的前置安装好，再把剩余的都是需要源码构建的wheel包全部装上就完事了，包除了两个我自己从别的电脑上构建copy出来的其他全是网上搜集的。
另外如下的报错就是我碰到的，Microsoft Visual C++ 14.0 is required， leagcy install setup.py xxxxxxxx，仅仅是记录一下，希望有人通过关键字搜索找到。
总结
凡是碰见需要编译，我就去找预编译好的包，让我下viusal studio是不可能的，这是我的坚持，凭啥你用5个G来占我c盘空间，就为了一个几M的包？Pure python, no c++ bindings.