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------------------------------------------------------------------------------------ **PaddleSpeech** 是基于飞桨 [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型，一些典型的应用示例如下： **PaddleSpeech** 荣获 [NAACL2022 Best Demo Award](https://2022.naacl.org/blog/best-demo-award/), 请访问 [Arxiv](https://arxiv.org/abs/2205.12007) 论文。 ### 效果展示 ##### 语音识别

输入音频	识别结果
	I knocked at the door on the ancient side of the building.
	我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。

##### 语音翻译 (英译中)

输入音频	翻译结果
	我在这栋建筑的古老门上敲门。

##### 语音合成

输入文本	合成音频
Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.
早上好，今天是2020/10/29，最低温度是-3°C。
季姬寂，集鸡，鸡即棘鸡。棘鸡饥叽，季姬及箕稷济鸡。鸡既济，跻姬笈，季姬忌，急咭鸡，鸡急，继圾几，季姬急，即籍箕击鸡，箕疾击几伎，伎即齑，鸡叽集几基，季姬急极屐击鸡，鸡既殛，季姬激，即记《季姬击鸡记》。

输入文本	输出文本
今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约你一起去吃饭	今天的天气真不错啊！你下午有空吗？我想约你一起去吃饭。

### 特性本项目采用了易用、高效、灵活以及可扩展的实现，旨在为工业应用、学术研究提供更好的支持，实现的功能包含训练、推断以及测试模块，以及部署过程，主要包括 - 📦 **易用性**: 安装门槛低，可使用 [CLI](#quick-start) 快速开始。 - 🏆 **对标 SoTA**: 提供了高速、轻量级模型，且借鉴了最前沿的技术。 - 🏆 **流式 ASR 和 TTS 系统**：工业级的端到端流式识别、流式合成系统。 - 💯 **基于规则的中文前端**: 我们的前端包含文本正则化和字音转换（G2P）。此外，我们使用自定义语言规则来适应中文语境。 - **多种工业界以及学术界主流功能支持**: - 🛎️ 典型音频任务: 本工具包提供了音频任务如音频分类、语音翻译、自动语音识别、文本转语音、语音合成、声纹识别、KWS等任务的实现。 - 🔬 主流模型及数据集: 本工具包实现了参与整条语音任务流水线的各个模块，并且采用了主流数据集如 LibriSpeech、LJSpeech、AIShell、CSMSC，详情请见 [模型列表](#model-list)。 - 🧩 级联模型应用: 作为传统语音任务的扩展，我们结合了自然语言处理、计算机视觉等任务，实现更接近实际需求的产业级应用。 ### 近期活动 ❗️重磅❗️飞桨智慧金融行业系列直播课 ✅ 覆盖智能风控、智能运维、智能营销、智能客服四大金融主流场景 📆 9月6日-9月29日每周二、四19:00 + 智慧金融行业深入洞察 + 8节理论+实践精品直播课 + 10+真实产业场景范例教学及实践 + 更有免费算力+结业证书等礼品等你来拿扫码报名码住直播链接，与行业精英深度交流

### 近期更新 - 🔥 2022.09.26: 新增 Voice Cloning, TTS finetune 和 ERNIE-SAT 到 [PaddleSpeech 网页应用](./demos/speech_web)。 - ⚡ 2022.09.09: 新增基于 ECAPA-TDNN 声纹模型的 AISHELL-3 Voice Cloning [示例](./examples/aishell3/vc2)。 - ⚡ 2022.08.25: 发布 TTS [finetune](./examples/other/tts_finetune/tts3) 示例。 - 🔥 2022.08.22: 新增 ERNIE-SAT 模型: [ERNIE-SAT-vctk](./examples/vctk/ernie_sat)、[ERNIE-SAT-aishell3](./examples/aishell3/ernie_sat)、[ERNIE-SAT-zh_en](./examples/aishell3_vctk/ernie_sat)。 - 🔥 2022.08.15: 将 [g2pW](https://github.com/GitYCC/g2pW) 引入 TTS 中文文本前端。 - 🔥 2022.08.09: 发布[中英文混合 TTS](./examples/zh_en_tts/tts3)。 - ⚡ 2022.08.03: TTS CLI 新增 ONNXRuntime 推理方式。 - 🎉 2022.07.18: 发布 VITS 模型: [VITS-csmsc](./examples/csmsc/vits)、[VITS-aishell3](./examples/aishell3/vits)、[VITS-VC](./examples/aishell3/vits-vc)。 - 🎉 2022.06.22: 所有 TTS 模型支持了 ONNX 格式。 - 🍀 2022.06.17: 新增 [PaddleSpeech 网页应用](./demos/speech_web)。 - 👑 2022.05.13: PaddleSpeech 发布 [PP-ASR](./docs/source/asr/PPASR_cn.md) 流式语音识别系统、[PP-TTS](./docs/source/tts/PPTTS_cn.md) 流式语音合成系统、[PP-VPR](docs/source/vpr/PPVPR_cn.md) 全链路声纹识别系统 - 👏🏻 2022.05.06: PaddleSpeech Streaming Server 上线！覆盖了语音识别（标点恢复、时间戳）和语音合成。 - 👏🏻 2022.05.06: PaddleSpeech Server 上线！覆盖了声音分类、语音识别、语音合成、声纹识别，标点恢复。 - 👏🏻 2022.03.28: PaddleSpeech CLI 覆盖声音分类、语音识别、语音翻译（英译中）、语音合成和声纹验证。 - 🤗 2021.12.14: PaddleSpeech [ASR](https://huggingface.co/spaces/KPatrick/PaddleSpeechASR) 和 [TTS](https://huggingface.co/spaces/KPatrick/PaddleSpeechTTS) 可在 Hugging Face Spaces 上体验！ - 👏🏻 2021.12.10: PaddleSpeech CLI 支持语音分类, 语音识别, 语音翻译（英译中）和语音合成。 ### 🔥 加入技术交流群获取入群福利 - 3 日直播课链接: 深度解读 PP-TTS、PP-ASR、PP-VPR 三项核心语音系统关键技术 - 20G 学习大礼包：视频课程、前沿论文与学习资料微信扫描二维码关注公众号，点击“马上报名”填写问卷加入官方交流群，获得更高效的问题答疑，与各行各业开发者充分交流，期待您的加入。

## 安装我们强烈建议用户在 **Linux** 环境下，*3.7* 以上版本的 *python* 上安装 PaddleSpeech。 ### 相关依赖 + gcc >= 4.8.5 + paddlepaddle >= 2.3.1 + python >= 3.7 + linux(推荐), mac, windows PaddleSpeech 依赖于 paddlepaddle，安装可以参考[ paddlepaddle 官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/)，根据自己机器的情况进行选择。这里给出 cpu 版本示例，其它版本大家可以根据自己机器的情况进行安装。 ```shell pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ``` PaddleSpeech 快速安装方式有两种，一种是 pip 安装，一种是源码编译（推荐）。 ### pip 安装 ```shell pip install pytest-runner pip install paddlespeech ``` ### 源码编译 ```shell git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git cd PaddleSpeech pip install pytest-runner pip install . ``` 更多关于安装问题，如 conda 环境，librosa 依赖的系统库，gcc 环境问题，kaldi 安装等，可以参考这篇[安装文档](docs/source/install_cn.md)，如安装上遇到问题可以在 [#2150](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/issues/2150) 上留言以及查找相关问题 ## 快速开始安装完成后，开发者可以通过命令行或者 Python 快速开始，命令行模式下改变 `--input` 可以尝试用自己的音频或文本测试，支持 16k wav 格式音频。你也可以在 `aistudio` 中快速体验 👉🏻[一键预测，快速上手 Speech 开发任务](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4353348?sUid=2470186&shared=1&ts=1660878142250)。测试音频示例下载 ```shell wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav ``` ### 语音识别

（点击可展开）开源中文语音识别

命令行一键体验 ```shell paddlespeech asr --lang zh --input zh.wav ``` Python API 一键预测 ```python >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor() >>> result = asr(audio_file="zh.wav") >>> print(result) 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 ```

### 语音合成

开源中文语音合成

输出 24k 采样率wav格式音频命令行一键体验 ```shell paddlespeech tts --input "你好，欢迎使用百度飞桨深度学习框架！" --output output.wav ``` Python API 一键预测 ```python >>> from paddlespeech.cli.tts.infer import TTSExecutor >>> tts = TTSExecutor() >>> tts(text="今天天气十分不错。", output="output.wav") ``` - 语音合成的 web demo 已经集成进了 [Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces). 请参考: [TTS Demo](https://huggingface.co/spaces/KPatrick/PaddleSpeechTTS)

### 声音分类

适配多场景的开放领域声音分类工具

基于 AudioSet 数据集 527 个类别的声音分类模型命令行一键体验 ```shell paddlespeech cls --input zh.wav ``` python API 一键预测 ```python >>> from paddlespeech.cli.cls.infer import CLSExecutor >>> cls = CLSExecutor() >>> result = cls(audio_file="zh.wav") >>> print(result) Speech 0.9027186632156372 ```

### 声纹提取

工业级声纹提取工具

命令行一键体验 ```shell paddlespeech vector --task spk --input zh.wav ``` Python API 一键预测 ```python >>> from paddlespeech.cli.vector import VectorExecutor >>> vec = VectorExecutor() >>> result = vec(audio_file="zh.wav") >>> print(result) # 187维向量 [ -0.19083306 9.474295 -14.122263 -2.0916545 0.04848729 4.9295826 1.4780062 0.3733844 10.695862 3.2697146 -4.48199 -0.6617882 -9.170393 -11.1568775 -1.2358263 ...] ```

### 标点恢复

一键恢复文本标点，可与ASR模型配合使用

命令行一键体验 ```shell paddlespeech text --task punc --input 今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约你一起去吃饭 ``` Python API 一键预测 ```python >>> from paddlespeech.cli.text.infer import TextExecutor >>> text_punc = TextExecutor() >>> result = text_punc(text="今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约你一起去吃饭") 今天的天气真不错啊！你下午有空吗？我想约你一起去吃饭。 ```

### 语音翻译

端到端英译中语音翻译工具

使用预编译的 kaldi 相关工具，只支持在 Ubuntu 系统中体验命令行一键体验 ```shell paddlespeech st --input en.wav ``` python API 一键预测 ```python >>> from paddlespeech.cli.st.infer import STExecutor >>> st = STExecutor() >>> result = st(audio_file="en.wav") ['我在这栋建筑的古老门上敲门。'] ```

## 快速使用服务安装完成后，开发者可以通过命令行一键启动语音识别，语音合成，音频分类等多种服务。你可以在 AI Studio 中快速体验：[SpeechServer 一键部署](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4354592?sUid=2470186&shared=1&ts=1660878208266) **启动服务** ```shell paddlespeech_server start --config_file ./demos/speech_server/conf/application.yaml ``` **访问语音识别服务** ```shell paddlespeech_client asr --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav ``` **访问语音合成服务** ```shell 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 ``` **访问音频分类服务** ```shell paddlespeech_client cls --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input.wav ``` 更多服务相关的命令行使用信息，请参考 [demos](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/speech_server) ## 快速使用流式服务开发者可以尝试 [流式 ASR](./demos/streaming_asr_server/README.md) 和 [流式 TTS](./demos/streaming_tts_server/README.md) 服务. **启动流式 ASR 服务** ``` paddlespeech_server start --config_file ./demos/streaming_asr_server/conf/application.yaml ``` **访问流式 ASR 服务** ``` paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav ``` **启动流式 TTS 服务** ``` paddlespeech_server start --config_file ./demos/streaming_tts_server/conf/tts_online_application.yaml ``` **访问流式 TTS 服务** ``` paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol http --input "您好，欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav ``` 更多信息参看： [流式 ASR](./demos/streaming_asr_server/README.md) 和 [流式 TTS](./demos/streaming_tts_server/README.md) ## 模型列表 PaddleSpeech 支持很多主流的模型，并提供了预训练模型，详情请见[模型列表](./docs/source/released_model.md)。 PaddleSpeech 的 **语音转文本** 包含语音识别声学模型、语音识别语言模型和语音翻译, 详情如下：

语音转文本模块类型	数据集	模型类型	脚本
语音识别	Aishell	DeepSpeech2 RNN + Conv based Models	deepspeech2-aishell
	Aishell	Transformer based Attention Models	u2.transformer.conformer-aishell
	Librispeech	Transformer based Attention Models	deepspeech2-librispeech / transformer.conformer.u2-librispeech / transformer.conformer.u2-kaldi-librispeech
	TIMIT	Unified Streaming & Non-streaming Two-pass	u2-timit
对齐	THCHS30	MFA	mfa-thchs30
语言模型	Ngram 语言模型		kenlm
语音翻译（英译中）	TED En-Zh	Transformer + ASR MTL	transformer-ted
语音翻译（英译中）	TED En-Zh	FAT + Transformer + ASR MTL	fat-st-ted

PaddleSpeech 的 **语音合成** 主要包含三个模块：文本前端、声学模型和声码器。声学模型和声码器模型如下：

语音合成模块类型	模型类型	数据集	脚本
文本前端			tn / g2p
声学模型	Tacotron2	LJSpeech / CSMSC	tacotron2-ljspeech / tacotron2-csmsc
	Transformer TTS	LJSpeech	transformer-ljspeech
	SpeedySpeech	CSMSC	speedyspeech-csmsc
	FastSpeech2	LJSpeech / VCTK / CSMSC / AISHELL-3 / ZH_EN / finetune	fastspeech2-ljspeech / fastspeech2-vctk / fastspeech2-csmsc / fastspeech2-aishell3 / fastspeech2-zh_en / fastspeech2-finetune
	ERNIE-SAT	VCTK / AISHELL-3 / ZH_EN	ERNIE-SAT-vctk / ERNIE-SAT-aishell3 / ERNIE-SAT-zh_en
声码器	WaveFlow	LJSpeech	waveflow-ljspeech
	Parallel WaveGAN	LJSpeech / VCTK / CSMSC / AISHELL-3	PWGAN-ljspeech / PWGAN-vctk / PWGAN-csmsc / PWGAN-aishell3
	Multi Band MelGAN	CSMSC	Multi Band MelGAN-csmsc
	Style MelGAN	CSMSC	Style MelGAN-csmsc
	HiFiGAN	LJSpeech / VCTK / CSMSC / AISHELL-3	HiFiGAN-ljspeech / HiFiGAN-vctk / HiFiGAN-csmsc / HiFiGAN-aishell3
	WaveRNN	CSMSC	WaveRNN-csmsc
声音克隆	GE2E	Librispeech, etc.	GE2E
	SV2TTS (GE2E + Tacotron2)	AISHELL-3	VC0
	SV2TTS (GE2E + FastSpeech2)	AISHELL-3	VC1
	SV2TTS (ECAPA-TDNN + FastSpeech2)	AISHELL-3	VC2
	GE2E + VITS	AISHELL-3	VITS-VC
端到端	VITS	CSMSC / AISHELL-3	VITS-csmsc / VITS-aishell3

**声音分类**

任务	数据集	模型类型	脚本
声音分类	ESC-50	PANN	pann-esc50

**声纹识别**

任务	数据集	模型类型	脚本
声纹识别	VoxCeleb1/2	ECAPA-TDNN	ecapa-tdnn-voxceleb12

**说话人日志**

任务	数据集	模型类型	脚本
说话人日志	AMI	ECAPA-TDNN + AHC / SC	ecapa-tdnn-ami

**标点恢复**

任务	数据集	模型类型	脚本
标点恢复	IWLST2012_zh	Ernie Linear	iwslt2012-punc0

## 教程文档对于 PaddleSpeech 的所关注的任务，以下指南有助于帮助开发者快速入门，了解语音相关核心思想。 - [下载安装](./docs/source/install_cn.md) - [快速开始](#快速开始) - Notebook基础教程 - [声音分类](./docs/tutorial/cls/cls_tutorial.ipynb) - [语音识别](./docs/tutorial/asr/tutorial_transformer.ipynb) - [语音翻译](./docs/tutorial/st/st_tutorial.ipynb) - [声音合成](./docs/tutorial/tts/tts_tutorial.ipynb) - [示例Demo](./demos/README.md) - 进阶文档 - [语音识别自定义训练](./docs/source/asr/quick_start.md) - [简介](./docs/source/asr/models_introduction.md) - [数据准备](./docs/source/asr/data_preparation.md) - [Ngram 语言模型](./docs/source/asr/ngram_lm.md) - [语音合成自定义训练](./docs/source/tts/quick_start.md) - [简介](./docs/source/tts/models_introduction.md) - [进阶用法](./docs/source/tts/advanced_usage.md) - [中文文本前端](./docs/source/tts/zh_text_frontend.md) - [测试语音样本](https://paddlespeech.readthedocs.io/en/latest/tts/demo.html) - 声纹识别 - [声纹识别](./demos/speaker_verification/README_cn.md) - [音频检索](./demos/audio_searching/README_cn.md) - [声音分类](./demos/audio_tagging/README_cn.md) - [语音翻译](./demos/speech_translation/README_cn.md) - [服务化部署](./demos/speech_server/README_cn.md) - [模型列表](#模型列表) - [语音识别](#语音识别模型) - [语音合成](#语音合成模型) - [声音分类](#声音分类模型) - [声纹识别](#声纹识别模型) - [说话人日志](#说话人日志模型) - [标点恢复](#标点恢复模型) - [技术交流群](#技术交流群) - [欢迎贡献](#欢迎贡献) - [License](#License) 语音合成模块最初被称为 [Parakeet](https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet)，现在与此仓库合并。如果您对该任务的学术研究感兴趣，请参阅 [TTS 研究概述](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/docs/source/tts#overview)。此外，[模型介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/tts/models_introduction.md) 是了解语音合成流程的一个很好的指南。 ## ⭐ 应用案例 - **[PaddleBoBo](https://github.com/JiehangXie/PaddleBoBo): 使用 PaddleSpeech 的语音合成模块生成虚拟人的声音。**

- [PaddleSpeech 示例视频](https://paddlespeech.readthedocs.io/en/latest/demo_video.html) - **[VTuberTalk](https://github.com/jerryuhoo/VTuberTalk): 使用 PaddleSpeech 的语音合成和语音识别从视频中克隆人声。**

## 引用要引用 PaddleSpeech 进行研究，请使用以下格式进行引用。 ```text @inproceedings{zhang2022paddlespeech, title = {PaddleSpeech: An Easy-to-Use All-in-One Speech Toolkit}, author = {Hui Zhang, Tian Yuan, Junkun Chen, Xintong Li, Renjie Zheng, Yuxin Huang, Xiaojie Chen, Enlei Gong, Zeyu Chen, Xiaoguang Hu, dianhai yu, Yanjun Ma, Liang Huang}, booktitle = {Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Demonstrations}, year = {2022}, publisher = {Association for Computational Linguistics}, } @inproceedings{zheng2021fused, title={Fused acoustic and text encoding for multimodal bilingual pretraining and speech translation}, author={Zheng, Renjie and Chen, Junkun and Ma, Mingbo and Huang, Liang}, booktitle={International Conference on Machine Learning}, pages={12736--12746}, year={2021}, organization={PMLR} } ``` ## 参与 PaddleSpeech 的开发热烈欢迎您在 [Discussions](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/discussions) 中提交问题，并在 [Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/issues) 中指出发现的 bug。此外，我们非常希望您参与到 PaddleSpeech 的开发中！ ### 贡献者

## 致谢 - 非常感谢 [HighCWu](https://github.com/HighCWu) 新增 [VITS-aishell3](./examples/aishell3/vits) 和 [VITS-VC](./examples/aishell3/vits-vc) 代码示例。 - 非常感谢 [david-95](https://github.com/david-95) 修复句尾多标点符号出错的问题，贡献补充多条程序和数据。 - 非常感谢 [BarryKCL](https://github.com/BarryKCL) 基于 [G2PW](https://github.com/GitYCC/g2pW) 对 TTS 中文文本前端的优化。 - 非常感谢 [yeyupiaoling](https://github.com/yeyupiaoling)/[PPASR](https://github.com/yeyupiaoling/PPASR)/[PaddlePaddle-DeepSpeech](https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech)/[VoiceprintRecognition-PaddlePaddle](https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle)/[AudioClassification-PaddlePaddle](https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification-PaddlePaddle) 多年来的关注和建议，以及在诸多问题上的帮助。 - 非常感谢 [mymagicpower](https://github.com/mymagicpower) 采用PaddleSpeech 对 ASR 的[短语音](https://github.com/mymagicpower/AIAS/tree/main/3_audio_sdks/asr_sdk)及[长语音](https://github.com/mymagicpower/AIAS/tree/main/3_audio_sdks/asr_long_audio_sdk)进行 Java 实现。 - 非常感谢 [JiehangXie](https://github.com/JiehangXie)/[PaddleBoBo](https://github.com/JiehangXie/PaddleBoBo) 采用 PaddleSpeech 语音合成功能实现 Virtual Uploader(VUP)/Virtual YouTuber(VTuber) 虚拟主播。 - 非常感谢 [745165806](https://github.com/745165806)/[PaddleSpeechTask](https://github.com/745165806/PaddleSpeechTask) 贡献标点重建相关模型。 - 非常感谢 [kslz](https://github.com/kslz) 补充中文文档。 - 非常感谢 [awmmmm](https://github.com/awmmmm) 提供 fastspeech2 aishell3 conformer 预训练模型。 - 非常感谢 [phecda-xu](https://github.com/phecda-xu)/[PaddleDubbing](https://github.com/phecda-xu/PaddleDubbing) 基于 PaddleSpeech 的 TTS 模型搭建带 GUI 操作界面的配音工具。 - 非常感谢 [jerryuhoo](https://github.com/jerryuhoo)/[VTuberTalk](https://github.com/jerryuhoo/VTuberTalk) 基于 PaddleSpeech 的 TTS GUI 界面和基于 ASR 制作数据集的相关代码。 - 非常感谢 [vpegasus](https://github.com/vpegasus)/[xuesebot](https://github.com/vpegasus/xuesebot) 基于 PaddleSpeech 的 ASR 与 TTS 设计的可听、说对话机器人。 - 非常感谢 [chenkui164](https://github.com/chenkui164)/[FastASR](https://github.com/chenkui164/FastASR) 对 PaddleSpeech 的 ASR 进行 C++ 推理实现。此外，PaddleSpeech 依赖于许多开源存储库。有关更多信息，请参阅 [references](./docs/source/reference.md)。 ## License PaddleSpeech 在 [Apache-2.0 许可](./LICENSE) 下提供。