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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/
本文介绍了基于Pytorch实现的声纹识别框架（`VoiceprintRecognition_Pytorch`）的说话人日志功能，支持多种先进的模型和数据预处理方法。通过执行`infer_speaker_diarization.py`脚本或使用GUI界面程序，可以对音频进行说话人分离并显示结果。输出包括每个说话人的起止时间和身份识别信息（需先注册）。此外，文章还提供了在Ubuntu系统中解决中文名
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
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
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
本文介绍了一种快速搭建本地语音合成服务的方法，使用VITS模型结构。首先需要安装PyTorch环境和相关依赖库。启动服务时只需运行`server.py`程序。此外，还提供了Android应用源码，并需修改服务器地址以连接到你的本地服务。文章末尾提示扫码加入知识星球获取完整源码。整个过程简单高效，无需联网即可运行。
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
这个项目提供了基于PaddlePaddle的声音识别实现，主要采用了EcapaTDNN模型，并集成了语音识别和声纹识别的功能。下面我会总结项目的结构、功能以及如何使用这些功能。 ## 项目结构 ### 目录结构 ``` VoiceprintRecognition-PaddlePaddle/ ├── docs/ # 文档 │ └── README.md # 项目说明文档
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
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
这个项目展示了如何使用PaddlePaddle实现语音识别功能，具体包括声纹对比和声纹注册。下面是对主要内容的总结和一些改进建议： ### 1. 项目结构与功能 - **声纹对比**：通过比较两个音频文件的声音特征来判断是否为同一个人。 - **声纹注册**：将新用户的语音数据存储到数据库中，并生成对应的用户信息。 ### 2. 技术栈 - 使用PaddlePaddle进行模型训练和预测。 -
该项目旨在开发小型模型，高识别准确率且推理速度快的人脸识别系统。训练数据来自emore数据集（582万张图片），测试则使用lfw-align-128数据集。项目结合了ArcFace损失函数和MobileNet，并通过Python脚本实现。训练模型的过程包括数据准备、训练与评估，所有代码可在GitHub上获取。 训练模型时，执行`train.py`命令即可开始训练过程；而性能的验证则通过运行`ev
该代码主要基于PaddlePaddle框架，用于实现一个基于声学特征的语音识别系统。项目结构清晰，包含了训练、评估和预测等功能模块，并且提供了详细的命令行参数配置文件。以下是项目的详细分析及使用说明： ### 1. 项目结构 ``` . ├── configs # 配置文件目录 │ └── bi_lstm.yml ├── infer.py # 声学模型推理代码 ├── recor
这个项目展示了如何使用PaddlePaddle框架进行声纹识别，包括了从模型训练到应用部署的多个步骤。以下是对该项目的一些关键点和改进建议： ### 关键点总结 1. **数据准备**：项目中的`prepare_data.py`用于生成包含声纹特征的数据集。 2. **模型设计**：选择了ECAPA-TDNN作为基础模型，并通过自定义配置实现了声纹识别任务。 3. **训练过程**：在`tra
MTCNN是一种用于人脸检测的多任务卷积神经网络，由三层网络P-Net、R-Net和O-Net组成。P-Net生成候选窗口；R-Net进行高精度筛选；O-Net输出边界框与关键点。模型采用候选框+分类器思想，并利用图像金字塔、边框回归等技术实现快速高效检测。 训练MTCNN分为三步： 1. 训练PNet，生成PNet数据并使用`train_PNet.py`脚本进行； 2. 训练RNet，生成RN
### 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
