标签: 语音识别

快速使用MASR V3版不能语音识别框架

这个框架看起来非常全面且易用,涵盖了从数据准备到模型训练再到推理等多个环节。为了帮助读者更好地理解和使用该框架,我会对每个部分进行详细解释,并提供一些示例代码。 ### 1. 环境搭建 首先需要安装必要的依赖包。假设你已经创建了一个虚拟环境并激活它: ```sh pip install paddlepaddle==2.4.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/

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快速使用PPASR V3版不能语音识别框架

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。

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YeAudio音频工具的介绍和使用
2024-08-29 58 阅读 语音 音视频 语音识别 Python FFmpeg

这些类定义了各种音频数据增强技术。每个类都负责一种特定的数据增强操作,并且可以通过设置不同的参数来控制增强的程度和类型。以下是对每个类的详细描述: ### 1. **SpecAugmentor** - **功能**: 频域掩蔽和时域掩蔽 - **主要参数**: - `prob`: 数据增强的概率。 - `freq_mask_ratio`: 频域掩蔽的比例(例如0.15意味着在频谱上随机选

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鸿蒙应用开发-录音并使用WebSocket实现实时语音识别

你的代码实现了一个使用WebSocket进行实时语音识别的完整示例。下面是对整个项目的一些补充和优化建议,以确保项目的健壮性和可维护性。 ### 1. 权限检查和提示 在请求权限时,可以提供更详细的提示信息,并且可以在用户拒绝授权后给出合理的操作建议或引导用户前往设置页面进行手动授权。 ```javascript reqPermissionsAndRecord(permissions: Ar

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轻松识别几个小时的长音视频文件

本文介绍了搭建一个长语音识别服务的方法,使其能够处理几十分钟甚至几个小时的音频或视频。首先,需要将文件夹上传至服务器并执行编译、权限修改和启动Docker容器命令来部署服务。测试显示服务可用后,可以使用WebSocket接口或HTTP服务进行交互。 HTTP服务提供了网页界面,支持多种格式音视频上传及录制识别功能,并返回包含每句话开始和结束时间戳的文本结果。此服务简化了长音频识别流程,提高了用户

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实时指令唤醒

本文介绍了实时指令唤醒程序的开发与使用,包括安装环境、指令唤醒、微调模型等步骤。项目基于Anaconda 3和Python 3.11运行,并依赖PyTorch 2.1.0及CUDA 12.1。用户可通过调整`sec_time`和`last_len`参数来定制录音时间与长度,同时在`instruct.txt`添加指令进行个性化设置。 程序通过`infer_pytorch.py`或`infer_on

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语音指令控制坦克大战

本文介绍了通过语音指令控制坦克大战游戏的程序开发过程,包括安装环境、启动游戏和微调指令模型等步骤。 首先,项目使用Anaconda 3、Windows 11、Python 3.11及相应库进行开发。用户可调整`main.py`中的参数,如录制时间和数据长度,并在`instruct.txt`添加新指令并编写处理函数启动游戏。 其次,通过运行`record_data.py`录制指令音频,并生成训练

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识别准确率竟如此高,实时语音识别服务
2023-10-21 19 阅读 语音 Pytorch 语音识别 人工智能

本文介绍FunASR语音识别框架的安装配置和应用部署。首先,需安装Pytorch及相关依赖库,CPU版本可通过`conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch`命令完成;GPU版则使用`conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c p

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FunASR语音识别GUI界面应用

本文介绍了一个基于FunASR开发的语音识别GUI应用,支持本地音频、视频文件的识别及录音识别。该应用包含短音频、长音频(含无时间戳和带时间戳)识别功能,并能播放音频文件。 安装环境需PyTorch(CPU/GPU)、FFmpeg、pyaudio等依赖库。使用时执行`main.py`,界面提供四个选项:短语音识别、长语音识别、录音识别及播放功能。其中长语音识别分为两种模型,一种拼接输出,另一种显

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微调Whisper语音识别模型和加速推理

感谢你提供详细的项目说明。为了帮助更多人理解和使用你的项目,我来总结并优化一些关键信息和步骤: ### 项目概述 该项目旨在将微调后的Whisper模型部署到Windows桌面应用、Android APK以及Web端,以实现语音转文字的功能。 ### 主要步骤 #### 转换模型格式 1. 克隆Whisper原生代码库: ```bash git clone https://git

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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

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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.

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基于Pytorch实现的语音情感识别

这个项目详细介绍了如何使用PyTorch从音频中进行情感分类,包括从数据准备、模型训练到预测的整个流程。下面我会对每个步骤给出更详细的解释,并提供一些改进建议和注意事项。 ### 1. 环境搭建 确保你已经安装了必要的Python库: ```bash pip install torch torchvision torchaudio numpy matplotlib seaborn soundf

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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

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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

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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

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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.

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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。

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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

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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。 -

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基于Pytorch实现的流式与非流式语音识别

### 项目概述 该项目是基于PyTorch实现的一个语音识别系统。通过使用预训练的模型和自定义配置,可以对输入的音频文件进行识别并输出相应的文本结果。 ### 安装依赖 首先需要安装必要的库。可以在终端或命令行中运行以下命令: ```bash pip install torch torchaudio numpy librosa ``` 如果需要使用语音合成模块,则还需安装`gTTS`和

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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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