(简体中文|[English](./PPASR.md)) # PP-ASR ## 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) ## 1. 简介 PP-ASR 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。 PP-ASR 也支持流式模型的部署,以及个性化场景的部署。 ## 2. 特点 语音识别的基本流程如下图所示:
PP-ASR 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,可使用 `paddlespeech asr --model xxx --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。 ## 3. 使用教程 ## 3.1 预训练模型 支持的预训练模型列表:[released_model](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。 更多关于模型设计的部分,可以参考 AIStudio 教程: - [Deepspeech2](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3866807) - [Transformer](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3470110) ## 3.2 模型训练 模型的训练的参考脚本存放在 [examples](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/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: [asr1](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/aishell/asr1) ## 3.3 模型推理 PP-ASR 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。 具体支持的功能包括: - 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 具体的使用方式可以参考: [speech_recognition](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/speech_recognition/README_cn.md) ## 3.4 服务部署 PP-ASR 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。 server 的 demo: [streaming_asr_server](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/streaming_asr_server) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/87408988/168255342-1fc790c0-16f4-4540-a861-db239076727c.png) 网页上使用 asr server 的效果展示:[streaming_asr_demo_video](https://paddlespeech.readthedocs.io/en/latest/streaming_asr_demo_video.html) 关于服务部署方面的更多资料,可以参考 AIStudio 教程: - [流式服务-模型部分](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3839884) - [流式服务](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4017905) ## 3.5 支持个性化场景部署 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 [speechx](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/speechx)。 如果想快速了解和使用,可以参考: [custom_streaming_asr](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/custom_streaming_asr/README_cn.md) 关于支持个性化场景部署的更多资料,可以参考 AIStudio 教程: - [定制化识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4021561) ## 4. 快速开始 关于如果使用 PP-ASR,可以看这里的 [install](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。