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(简体中文|[English](./README.md))
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# 定制化语音识别演示
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## 介绍
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在一些场景中，识别系统需要高精度的识别一些稀有词，例如导航软件中地名识别。而通过定制化识别可以满足这一需求。
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这个 demo 是打车报销单的场景识别，需要识别一些稀有的地名，可以通过如下操作实现。
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* G with slot: 打车到 "address_slot"。
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* 这是address slot wfst, 可以添加一些需要识别的地名.
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* 通过replace 操作, G = fstreplace(G_with_slot, address_slot), 最终可以得到定制化的解码图。
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## 使用方法
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### 1. 配置环境
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安装paddle:2.2.2 docker镜像。
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```
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sudo docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2
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sudo docker run --privileged --net=host --ipc=host -it --rm -v $PWD:/paddle --name=paddle_demo_docker registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2 /bin/bash
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```
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### 2. 演示
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* 运行如下命令，完成相关资源和库的下载和服务启动。
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```
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cd /paddle
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bash websocket_server.sh
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```
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上面脚本完成了如下两个功能：
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1. 完成resource.tar.gz下载，解压后,会在resource中发现如下目录：
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model: 声学模型
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graph: 解码构图
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lib: 相关库
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bin: 运行程序
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data: 语音数据
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2. 通过websocket_server_main来启动服务。
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这里简单的介绍几个参数:
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port是服务端口，
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graph_path用来指定解码图文件，
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model相关参数用来指定声学模型文件。
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其他参数说明可参见代码：
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PaddleSpeech/speechx/speechx/decoder/param.h
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PaddleSpeech/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_server_main.cc
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* 在另一个终端中， 通过client发送数据，得到结果。运行如下命令：
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```
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bash websocket_client.sh
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```
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通过websocket_client_main来启动client服务，其中$wav_scp是发送的语音句子集合，port为服务端口。
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* 结果：
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client的log中可以看到如下类似的结果
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```
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0513 10:58:13.827821 41768 recognizer_test_main.cc:56] wav len (sample): 70208
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I0513 10:58:13.884493 41768 feature_cache.h:52] set finished
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I0513 10:58:24.247171 41768 paddle_nnet.h:76] Tensor neml: 10240
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I0513 10:58:24.247249 41768 paddle_nnet.h:76] Tensor neml: 10240
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LOG ([5.5.544~2-f21d7]:main():decoder/recognizer_test_main.cc:90) the result of case_10 is 五月十二日二十二点三十六分加班打车回家四十一元
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```
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