标签: 语音识别
快速使用PPASR V3版部署语音识别框架
这个详细介绍展示了如何使用PaddleSpeech框架进行语音识别任务的开发与部署过程。以下是对你提供的信息的一些补充和建议： 1. **安装环境**：确保你的环境中已经安装了必要的依赖项，包括PaddlePaddle、PaddleSpeech等库。可以通过pip命令来安装这些库。 2. **数据预处理**： - 你可能需要对原始音频进行预处理步骤，如采样率调整、噪声去除等。
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PPASR中文语音识别（入门级）
感谢你的详细介绍！为了进一步帮助大家理解和使用这个基于CTC的端到端中英文语音识别模型，我将从几个方面进行补充和完善： ### 1. 数据集及其处理 #### AISHELL - **数据量**: 约20小时中文发音。 - **特点**: 包含普通话标准发音和部分方言。 #### Free ST Chinese Mandarin Corpus - **数据量**: 大约65小时中文发音。 -
阅读全文基于PaddlePaddle实现的DeepSpeech2端到端中文语音识模型
这个教程详细地介绍了如何使用PaddlePaddle进行语音识别，并提供了一系列的操作指南，帮助开发者从数据准备到模型训练和上线部署。下面是对每个步骤的一个简要总结： 1. **环境配置**：确保开发环境已经安装了必要的软件和库，包括PaddlePaddle。 2. **数据准备**： - 下载并解压语音识别数据集。 - 处理音频文件，如去噪、降采样等。 - 对文本进行
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