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docs/source/asr/PPASR_cn.md

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+## 目录
+- [1. 简介](#1)
+- [2. 特点](#2)
+- [3. 使用教程](#3)
+    - [3.1 预训练模型](#31)
+    - [3.2 模型训练](#32)
+    - [3.3 模型推理](#33)
+    - [3.4 服务部署](#33)
+    - [3.5 支持个性化场景部署](#33)
+- [4. 快速开始](#4)
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+<a name="1"></a>
+## 1. 简介
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+PPASR 是一个 提供 ASR 功能的工具。其提供了多种中文和英文的模型，支持模型的训练，并且支持使用命令行的方式进行模型的推理。 PPASR也支持流式模型的部署，以及个性化场景的部署。
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+<a name="2"></a>
+## 2. 特点
+PPASR 的主要特点如下：
+-  提供在中英文开源数据集 aishell （中文），wenetspeech（中文），librispeech （英文）上的预训练模型。模型包含 deepspeech2 模型以及 conformer/transformer 模型。
+-  支持中英文的模型训练功能。
+-  支持命令行方式的模型推理， `paddlespeech asr --input xxx.wav` 方式调用各个预训练模型进行推理。
+-  支持流式 ASR 的服务部署，也支持输出时间戳。
+-  支持个性化场景的部署。
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+## 3. 使用教程
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+<a name="31"></a>
+## 3.1 预训练模型
+支持的预训练模型列表：[released_model.md](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/released_model.md)。
+其中效果较好的模型为 Ds2 Online Wenetspeech ASR0 Model 以及 Conformer Online Wenetspeech ASR1 Model。 两个模型都支持流式 ASR。
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+<a name="32"></a>
+## 3.2 模型训练
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+模型的训练的参考脚本存放在 examples 中，并按照 `examples/数据集/模型` 存放，数据集主要支持 aishell 和 librispeech，模型支持 deepspeech2 模型和 u2 (conformer/transformer) 模型。
+具体的执行脚本的步骤记录在 run.sh 当中。具体可参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/aishell/asr1)
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+<a name="33"></a>
+## 3.3 模型推理
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+PPASR 支持在使用`pip install paddlespeech`后 使用命令行的方式来使用预训练模型进行推理。
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+具体支持的功能包括：
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+- 对单条音频进行预测
+- 使用管道的方式对多条音频进行预测
+- 支持 RTF 的计算
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+具体的使用方式可以参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/speech_recognition/README_cn.md) 
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+<a name="34"></a>
+## 3.4 服务部署
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+PPASR 支持流式ASR的服务部署。支持 语音识别 + 标点处理两个功能同时使用。
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+server 的 demo [链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/streaming_asr_server)
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+![image](https://user-images.githubusercontent.com/87408988/168255342-1fc790c0-16f4-4540-a861-db239076727c.png)
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+<a name="35"></a>
+## 3.5 支持个性化场景部署
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+针对个性化场景部署，提供了 特征提取（fbank） => 推理模型（打分库）=> TLG（WFST， token, lexion, grammer）的 C++ 程序。具体参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/speechx)
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+<a name="4"></a>
+## 4. 快速开始
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+关于如果使用 PPASR，可以看这里的[安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install_cn.md)，其中提供了 **简单**、**中等**、**困难 ** 三种安装方式。如果想体验paddlespeech 的推理功能，可以用 **简单** 安装方式。
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