(简体中文|[English](./README.md)) # 语音服务 ## 介绍 这个demo是一个启动离线语音服务和访问服务的实现。它可以通过使用`paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client`的单个命令或 python 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.md). 推荐使用 **paddlepaddle 2.2.2** 或以上版本。 你可以从 medium，hard 两种方式中选择一种方式安装 PaddleSpeech。 ### 2. 准备配置文件 配置文件可参见 `conf/application.yaml` 。 其中，`engine_list`表示即将启动的服务将会包含的语音引擎，格式为 <语音任务>_<引擎类型>。 目前服务集成的语音任务有： asr(语音识别)、tts(语音合成)以及cls(音频分类)。 目前引擎类型支持两种形式：python 及 inference (Paddle Inference) **注意：** 如果在容器里可正常启动服务，但客户端访问 ip 不可达，可尝试将配置文件中 `host` 地址换成本地 ip 地址。 ASR client 的输入是一个 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 ASR client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. 服务端使用方法 - 命令行 (推荐使用) ```bash # 启动服务 paddlespeech_server start --config_file ./conf/application.yaml ``` 使用方法： ```bash paddlespeech_server start --help ``` 参数: - `config_file`: 服务的配置文件，默认： ./conf/application.yaml - `log_file`: log 文件. 默认：./log/paddlespeech.log 输出: ```bash [2022-02-23 11:17:32] [INFO] [server.py:64] Started server process [6384] INFO: Waiting for application startup. [2022-02-23 11:17:32] [INFO] [on.py:26] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-02-23 11:17:32] [INFO] [on.py:38] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8090 (Press CTRL+C to quit) [2022-02-23 11:17:32] [INFO] [server.py:204] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8090 (Press CTRL+C to quit) ``` - Python API ```python from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor server_executor = ServerExecutor() server_executor( config_file="./conf/application.yaml", log_file="./log/paddlespeech.log") ``` 输出： ```bash INFO: Started server process [529] [2022-02-23 14:57:56] [INFO] [server.py:64] Started server process [529] INFO: Waiting for application startup. [2022-02-23 14:57:56] [INFO] [on.py:26] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-02-23 14:57:56] [INFO] [on.py:38] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8090 (Press CTRL+C to quit) [2022-02-23 14:57:56] [INFO] [server.py:204] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8090 (Press CTRL+C to quit) ``` ### 4. ASR 客户端使用方法 **注意：** 初次使用客户端时响应时间会略长 - 命令行 (推荐使用) ``` paddlespeech_client asr --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav ``` 使用帮助: ```bash paddlespeech_client asr --help ``` 参数: - `server_ip`: 服务端ip地址，默认: 127.0.0.1。 - `port`: 服务端口，默认: 8090。 - `input`(必须输入): 用于识别的音频文件。 - `sample_rate`: 音频采样率，默认值：16000。 - `lang`: 模型语言，默认值：zh_cn。 - `audio_format`: 音频格式，默认值：wav。 输出: ```bash [2022-02-23 18:11:22,819] [ INFO] - {'success': True, 'code': 200, 'message': {'description': 'success'}, 'result': {'transcription': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'}} [2022-02-23 18:11:22,820] [ INFO] - time cost 0.689145 s. ``` - Python API ```python from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import ASRClientExecutor import json asrclient_executor = ASRClientExecutor() res = asrclient_executor( input="./zh.wav", server_ip="127.0.0.1", port=8090, sample_rate=16000, lang="zh_cn", audio_format="wav") print(res.json()) ``` 输出: ```bash {'success': True, 'code': 200, 'message': {'description': 'success'}, 'result': {'transcription': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'}} ``` ### 5. TTS 客户端使用方法 **注意：** 初次使用客户端时响应时间会略长 - 命令行 (推荐使用) ```bash paddlespeech_client tts --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input "您好，欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav ``` 使用帮助: ```bash paddlespeech_client tts --help ``` 参数: - `server_ip`: 服务端ip地址，默认: 127.0.0.1。 - `port`: 服务端口，默认: 8090。 - `input`(必须输入): 待合成的文本。 - `spk_id`: 说话人 id，用于多说话人语音合成，默认值： 0。 - `speed`: 音频速度，该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值：1.0 - `volume`: 音频音量，该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值： 1.0 - `sample_rate`: 采样率，可选 [0, 8000, 16000]，默认与模型相同。 默认值：0 - `output`: 输出音频的路径， 默认值：None，表示不保存音频到本地。 输出: ```bash [2022-02-23 15:20:37,875] [ INFO] - {'description': 'success.'} [2022-02-23 15:20:37,875] [ INFO] - Save synthesized audio successfully on output.wav. [2022-02-23 15:20:37,875] [ INFO] - Audio duration: 3.612500 s. [2022-02-23 15:20:37,875] [ INFO] - Response time: 0.348050 s. ``` - Python API ```python from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import TTSClientExecutor import json ttsclient_executor = TTSClientExecutor() res = ttsclient_executor( input="您好，欢迎使用百度飞桨语音合成服务。", server_ip="127.0.0.1", port=8090, spk_id=0, speed=1.0, volume=1.0, sample_rate=0, output="./output.wav") response_dict = res.json() print(response_dict["message"]) print("Save synthesized audio successfully on %s." % (response_dict['result']['save_path'])) print("Audio duration: %f s." %(response_dict['result']['duration'])) ``` 输出: ```bash {'description': 'success.'} Save synthesized audio successfully on ./output.wav. Audio duration: 3.612500 s. ``` ### 6. CLS 客户端使用方法 **注意：** 初次使用客户端时响应时间会略长 - 命令行 (推荐使用) ``` paddlespeech_client cls --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav ``` 使用帮助: ```bash paddlespeech_client cls --help ``` 参数: - `server_ip`: 服务端ip地址，默认: 127.0.0.1。 - `port`: 服务端口，默认: 8090。 - `input`(必须输入): 用于分类的音频文件。 - `topk`: 分类结果的topk。 输出: ```bash [2022-03-09 20:44:39,974] [ INFO] - {'success': True, 'code': 200, 'message': {'description': 'success'}, 'result': {'topk': 1, 'results': [{'class_name': 'Speech', 'prob': 0.9027184844017029}]}} [2022-03-09 20:44:39,975] [ INFO] - Response time 0.104360 s. ``` - Python API ```python from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import CLSClientExecutor import json clsclient_executor = CLSClientExecutor() res = clsclient_executor( input="./zh.wav", server_ip="127.0.0.1", port=8090, topk=1) print(res.json()) ``` 输出: ```bash {'success': True, 'code': 200, 'message': {'description': 'success'}, 'result': {'topk': 1, 'results': [{'class_name': 'Speech', 'prob': 0.9027184844017029}]}} ``` ## 服务支持的模型 ### ASR支持的模型 通过 `paddlespeech_server stats --task asr` 获取ASR服务支持的所有模型，其中静态模型可用于 paddle inference 推理。 ### TTS支持的模型 通过 `paddlespeech_server stats --task tts` 获取TTS服务支持的所有模型，其中静态模型可用于 paddle inference 推理。 ### CLS支持的模型 通过 `paddlespeech_server stats --task cls` 获取CLS服务支持的所有模型，其中静态模型可用于 paddle inference 推理。