PPASR流式與非流式語音識別
這段文檔介紹瞭如何使用PaddlePaddle實現的語音識別模型進行部署和測試，並提供了多種方式來執行和展示該模型的功能。以下是對文檔內容的總結及解讀： ### 1. 引言 - 概述了基於PaddlePaddle的語音識別模型，包括短語音和長音段的識別。 ### 2. 部署方法 #### 2.1 命令行部署 提供了兩種命令來實現不同的部署方式： - `python infer_server.
閱讀全文WenetSpeech數據集的處理和使用
WenetSpeech數據集提供10000+小時的普通話語音，分爲強標籤（10005小時）、弱標籤（2478小時）和無標籤（9952小時），用於監督、半監督或無監督訓練。數據按領域和風格分組，並提供了不同規模的數據集S、M、L及評估測試數據。教程詳細介紹瞭如何下載、製作並使用該數據集進行語音識別模型的訓練，適合ASR系統建設者參考。
閱讀全文基於PaddlePaddle實現的快速人臉識別模型
該項目基於ArcFace和PP-OCRv2模型，開發了一個小型高效的人臉識別系統。訓練數據集爲emore（包含85742個人、5822653張圖片），測試則使用lfw-align-128數據集。 項目提供完整代碼及預處理腳本，通過執行`create_dataset.py`將原始數據整理至二進制文件格式，以提高訓練效率。模型訓練與評估分別由`train.py`和`eval.py`控制。預測功能支持
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