基于PaddlePaddle实现的声纹识别系统
这个项目展示了如何使用PaddlePaddle进行说话人识别（声纹识别），它包括了从数据准备、模型训练到实际应用的完整流程。项目的结构清晰，代码注释详尽，适合学习和参考。以下是对你提到的一些关键点的补充说明： ### 1. 环境配置 确保你已经安装了必要的依赖库。如果使用的是TensorFlow版本或PyTorch版本，请按照对应的教程进行环境配置。 ### 2. 数据准备 项目中的`data
阅读全文使用VAD将长语音分割的多段短语音
本文介绍了基于深度学习实现的语音活动检测（VAD）工具YeAudio。首先安装库命令为`python -m pip install yeaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U`，并使用如下代码片段进行语音分割： ```python from yeaaudio.audio import AudioSegment audio_seg
阅读全文基于PaddlePaddle训练中文标点符号模型
这个项目提供了一个完整的流程来训练和使用一个用于在中文文本中添加标点符号的模型。下面是整个过程的总结： 1. **环境准备**： - 确保安装了必要的库，如 `paddlepaddle-gpu` 和 `PaddleNLP`。 - 配置训练数据集。 2. **数据处理和预处理**： - 对输入文本进行分词，并将标点符号标签化。 - 创建训练集、验证集和测试集分割。 3.
阅读全文基于PaddlePaddle实现的语音情感识别
你提供的内容是一个基于PaddlePaddle的语音分类任务的训练和预测过程。接下来，我会为你提供一个更详细、完整的代码示例，并解释每个部分的功能。 ### 一、环境准备 确保已经安装了必要的依赖库，包括PaddlePickle版本的`paddle`等。可以使用以下命令进行安装： ```bash pip install paddlepaddle==2.4.1 ``` ### 二、代码实现
阅读全文使用PaddlePaddle轻松实现语音合成
本文介绍了使用PaddlePaddle进行语音合成的实现方法，包括简单的代码示例、GUI界面操作以及Flask Web接口。首先通过简单程序实现了文本到语音的基本功能，利用声学模型和声码器模型完成合成过程，并将结果保存为音频文件；其次介绍了`gui.py`界面程序用于简化用户操作体验；最后展示了使用`server.py`提供的Flask Web服务，能够供Android应用或小程序调用以实现远程语
阅读全文使用PaddlePaddle搭建一个可以识别数千中动物
本文介绍了使用PaddlePaddle实现动物识别的项目。首先，通过几行代码即可完成动物识别任务；其次提供了GUI界面操作，方便用户上传图片进行识别；最后，通过Flask Web接口支持Android调用，实现了跨平台的应用。该项目包括模型路径、图片读取和预测结果输出等细节，并附有运行截图展示其实现效果。
阅读全文基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别模型
这个项目是一个基于PaddlePaddle的声纹识别系统。它涵盖了从数据预处理、模型训练到声纹识别和对比的应用场景，适用于声纹登录等实际应用。以下是对该项目的详细解析： ### 1. 环境准备与依赖安装 首先确保已经安装了PaddlePaddle以及其他的依赖库如`numpy`, `matplotlib`等。可以通过如下命令进行安装： ```bash pip install paddlepa
阅读全文给语音识别文本加上标点符号
本文介绍了在语音识别文本中根据语法添加标点符号的方法，主要分四步：下载并解压模型、安装PaddleNLP和PPASR工具、导入PunctuationPredictor类，并使用该类对文本进行标点符号自动添加。具体步骤如下： 1. 下载模型并解压到`models/`目录。 2. 安装PaddleNLP和PPASR相关库。 3. 使用`PunctuationPredictor`类实例化预测器，传入预
阅读全文PPASR流式与非流式语音识别
这段文档介绍了如何使用PaddlePaddle实现的语音识别模型进行部署和测试，并提供了多种方式来执行和展示该模型的功能。以下是对文档内容的总结及解读： ### 1. 引言 - 概述了基于PaddlePaddle的语音识别模型，包括短语音和长音段的识别。 ### 2. 部署方法 #### 2.1 命令行部署 提供了两种命令来实现不同的部署方式： - `python infer_server.
阅读全文WenetSpeech数据集的处理和使用
WenetSpeech数据集提供10000+小时的普通话语音，分为强标签（10005小时）、弱标签（2478小时）和无标签（9952小时），用于监督、半监督或无监督训练。数据按领域和风格分组，并提供了不同规模的数据集S、M、L及评估测试数据。教程详细介绍了如何下载、制作并使用该数据集进行语音识别模型的训练，适合ASR系统建设者参考。
阅读全文基于PaddlePaddle实现的快速人脸识别模型
该项目基于ArcFace和PP-OCRv2模型，开发了一个小型高效的人脸识别系统。训练数据集为emore（包含85742个人、5822653张图片），测试则使用lfw-align-128数据集。 项目提供完整代码及预处理脚本，通过执行`create_dataset.py`将原始数据整理至二进制文件格式，以提高训练效率。模型训练与评估分别由`train.py`和`eval.py`控制。预测功能支持
阅读全文PPASR语音识别（进阶级）
这个项目是一个基于Kaldi和MindSpore实现的端到端ASR（Automatic Speech Recognition）系统。该系统的架构包括数据收集、预处理、模型训练、评估及预测等多个阶段。下面我将详细解释每个步骤，并提供一些关键信息，帮助你更好地理解这个流程。 ### 1. 数据集 项目支持多种数据集，例如AISHELL、Free-Spoken Chinese Mandarin Co
阅读全文基于Tensorflow2实现的中文声纹识别
这个项目很好地展示了如何使用深度学习模型来进行声纹识别和声纹对比。下面我将对代码进行一些优化、改进，并提供一些建议，以便更好地实现这些功能。 ### 1. 项目结构 首先确保项目的目录结构清晰易懂，例如： ``` VoiceprintRecognition/ ├── data/ │ ├── train_data/ │ │ └── user_01.wav │ ├── test_
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