要使用Mozilla DeepSpeech在阿尔派纳上进行语音识别，可以按照以下步骤进行：

1. 安装DeepSpeech：首先，在阿尔派纳上安装DeepSpeech。可以使用以下命令从GitHub克隆DeepSpeech存储库并安装依赖项：

$ git clone https://github.com/mozilla/DeepSpeech.git
$ cd DeepSpeech
$ pip install -r requirements.txt
$ pip install deepspeech

2. 下载和解压模型：从DeepSpeech模型页面（https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases）下载预训练的DeepSpeech模型，并将其解压缩到合适的目录中。

3. 安装语言模型：下载并安装KenLM语言模型，可以使用以下命令：

$ pip install deepspeech-lm

4. 进行语音识别：使用以下代码示例在阿尔派纳上进行语音识别：

import deepspeech
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav
import sys

model_path = 'path/to/deepspeech-0.9.3-models.tflite'  # 模型路径
lm_path = 'path/to/deepspeech-0.9.3-models.scorer'  # 语言模型路径
beam_width = 500
lm_alpha = 0.75
lm_beta = 1.85

# 创建DeepSpeech模型
model = deepspeech.Model(model_path)
model.enableExternalScorer(lm_path)
model.setScorerAlphaBeta(lm_alpha, lm_beta)
model.setBeamWidth(beam_width)

# 读取音频文件
audio_path = 'path/to/audio.wav'
fs, audio = wav.read(audio_path)

# 音频转换为Numpy数组
audio = np.array(audio)

# 进行语音识别
text = model.stt(audio)

print("识别结果：", text)

请将path/to/deepspeech-0.9.3-models.tflite替换为DeepSpeech模型的实际路径，将path/to/deepspeech-0.9.3-models.scorer替换为语言模型的实际路径，将path/to/audio.wav替换为要识别的音频文件的实际路径。

这是一个基本的示例，你可以根据自己的需求进行更改和扩展。