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PaddleSpeech/demos/speech_recognition/README_cn.md

84 lines
3.0 KiB

(简体中文|[English](./README.md))
# 语音识别
## 介绍
语音识别是一项用计算机程序自动转录语音的技术。
这个 demo 是一个从给定音频文件识别文本的实现,它可以通过使用 `PaddleSpeech` 的单个命令或 python 中的几行代码来实现。
## 使用方法
### 1. 安装
请看[安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install_cn.md)。
你可以从 easymediumhard 三中方式中选择一种方式安装。
### 2. 准备输入
这个 demo 的输入应该是一个 WAV 文件(`.wav`),并且采样率必须与模型的采样率相同。
可以下载此 demo 的示例音频:
```bash
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav
```
### 3. 使用方法
- 命令行 (推荐使用)
```bash
# 中文
paddlespeech asr --input ./zh.wav
# 英文
paddlespeech asr --model transformer_librispeech --lang en --input ./en.wav
```
(如果显示 `paddlespeech-ctcdecoders` 这个 python 包没有找到的 Error没有关系这个包是非必须的。)
3 years ago
使用方法:
```bash
paddlespeech asr --help
```
参数:
- `input`(必须输入):用于识别的音频文件。
- `model`ASR 任务的模型,默认值:`conformer_wenetspeech`。
- `lang`:模型语言,默认值:`zh`。
- `sample_rate`:音频采样率,默认值:`16000`。
- `config`ASR 任务的参数文件,若不设置则使用预训练模型中的默认配置,默认值:`None`。
- `ckpt_path`:模型参数文件,若不设置则下载预训练模型使用,默认值:`None`。
3 years ago
- `yes`;不需要设置额外的参数,一旦设置了该参数,说明你默认同意程序的所有请求,其中包括自动转换输入音频的采样率。默认值:`False`。
- `device`:执行预测的设备,默认值:当前系统下 paddlepaddle 的默认 device。
输出:
```bash
# 中文
[2021-12-08 13:12:34,063] [ INFO] [utils.py] [L225] - ASR Result: 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康
# 英文
[2022-01-12 11:51:10,815] [ INFO] - ASR Result: i knocked at the door on the ancient side of the building
```
- Python API
```python
import paddle
from paddlespeech.cli import ASRExecutor
asr_executor = ASRExecutor()
text = asr_executor(
model='conformer_wenetspeech',
lang='zh',
sample_rate=16000,
config=None, # Set `config` and `ckpt_path` to None to use pretrained model.
ckpt_path=None,
audio_file='./zh.wav',
3 years ago
force_yes=False,
device=paddle.get_device())
print('ASR Result: \n{}'.format(text))
```
输出:
```bash
ASR Result:
我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康
```
### 4.预训练模型
以下是 PaddleSpeech 提供的可以被命令行和 python API 使用的预训练模型列表:
| 模型 | 语言 | 采样率
| :--- | :---: | :---: |
| conformer_wenetspeech| zh| 16000
| transformer_librispeech| en| 16000