构建DeepSpeech模型scorer的lm二进制文件报非零退出状态1如何解决

执行如下构建命令时出现报错：

!python /content/DeepSpeech/data/lm/generate_lm.py \
--input_txt /content/transcripts.txt \
--output_dir /content/scorer/ \
--top_k 50000 \
--kenlm_bins /content/kenlm/build/bin/ \
--arpa_order 5 --max_arpa_memory "95%" --arpa_prune "0|0|1" \
--binary_a_bits 255 --binary_q_bits 8 --binary_type trie

完整报错信息：

subprocess.CalledProcessError: Command '['/content/kenlm/build/bin/build_binary', '-a', '255', '-q', '8', '-v', 'trie', '/content/lm_filtered.arpa', '/content/lm.binary']' returned non-zero exit status 1.

• lm_filtered.arpa文件异常：生成ARPA文件阶段已经失败，文件为空或内容损坏，多数由输入transcripts.txt格式异常、包含特殊字符、语料词汇量远低于设置的--top_k 50000阈值导致。
• Kenlm工具编译异常：build_binary工具编译时缺少zlib、bz2等依赖库，无法正常解析ARPA文件。
• 内存不足：5阶ARPA生成占用内存过高，设置的--max_arpa_memory "95%"超出运行环境可用内存，生成的ARPA文件不完整。
• 参数配置冲突：--binary_a_bits 255、--binary_q_bits 8参数超出当前ARPA文件支持范围，或--arpa_prune "0|0|1"剪枝规则导致ARPA结构异常。
• 权限问题：build_binary文件没有可执行权限，或/content/目录无写入权限。

• 先校验ARPA文件有效性：执行ls -lh /content/lm_filtered.arpa查看文件大小是否大于0，执行head /content/lm_filtered.arpa确认文件头为标准Kenlm ARPA格式。如果文件异常，先检查输入transcripts.txt为纯文本无乱码，再调低--top_k参数至10000~20000匹配语料实际词汇量。
• 校验Kenlm编译状态：单独执行/content/kenlm/build/bin/build_binary -h，如果无帮助信息输出，先安装依赖apt install -y libz-dev libbz2-dev liblzma-dev后重新编译Kenlm。
• 降低ARPA生成资源消耗：将--arpa_order从5调低至3，--max_arpa_memory调整为"75%"，剪枝规则改为--arpa_prune "1|1|1"减少文件体积。
• 调整二进制转换参数：将--binary_a_bits调低至250，--binary_q_bits调低至6，降低参数要求。
• 修复权限：执行chmod +x /content/kenlm/build/bin/*给Kenlm工具添加可执行权限，确认/content目录可正常读写。
• 调整完成后重新运行构建命令即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Danish Bansal