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PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 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, 请访问 Arxiv 论文。
语音识别
| 输入音频 | 识别结果 |
|---|---|
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I knocked at the door on the ancient side of the building. |
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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 |
|---|---|
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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. |
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| 早上好，今天是2020/10/29，最低温度是-3°C。 |
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| 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》。 |
|
更多合成音频，可以参考 PaddleSpeech 语音合成音频示例。
标点恢复
| 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 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。
- 🧩 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。
近期更新
- 👑 2022.05.13: PaddleSpeech 发布 PP-ASR 流式语音识别系统、PP-TTS 流式语音合成系统、PP-VPR 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，声纹验证。
- 🤗 2021.12.14: PaddleSpeech ASR and TTS Demos on Hugging Face Spaces are available!
🔥 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
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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。 目前为止，Linux 支持声音分类、语音识别、语音合成和语音翻译四种功能，Mac OSX、 Windows 下暂不支持语音翻译功能。 想了解具体安装细节，可以参考安装文档。
快速开始
安装完成后，开发者可以通过命令行快速开始，改变 --input 可以尝试用自己的音频或文本测试。
声音分类
paddlespeech cls --input input.wav
声纹识别
paddlespeech vector --task spk --input input_16k.wav
语音识别
paddlespeech asr --lang zh --input input_16k.wav
语音翻译 (English to Chinese)
paddlespeech st --input input_16k.wav
语音合成
paddlespeech tts --input "你好，欢迎使用百度飞桨深度学习框架！" --output output.wav
- 语音合成的 web demo 已经集成进了 Huggingface Spaces. 请参考: TTS Demo
文本后处理
- 标点恢复
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
批处理
echo -e "1 欢迎光临。\n2 谢谢惠顾。" | paddlespeech tts
Shell管道 ASR + Punc:
paddlespeech asr --input ./zh.wav | paddlespeech text --task punc
更多命令行命令请参考 demos
快速使用服务
安装完成后，开发者可以通过命令行快速使用服务。
启动服务
paddlespeech_server start --config_file ./paddlespeech/server/conf/application.yaml
访问语音识别服务
paddlespeech_client asr --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav
访问语音合成服务
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
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
快速使用流式服务
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
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。
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 |
| 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 |
| 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 | fastspeech2-ljspeech / fastspeech2-vctk / fastspeech2-csmsc / fastspeech2-aishell3 | |
| 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 |
| GE2E + Tacotron2 | AISHELL-3 | ge2e-tacotron2-aishell3 | |
| GE2E + FastSpeech2 | AISHELL-3 | ge2e-fastspeech2-aishell3 | |
| 端到端 | VITS | CSMSC | VITS-csmsc |
| 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 |
|---|---|---|---|
| Speaker Verification | VoxCeleb12 | ECAPA-TDNN | ecapa-tdnn-voxceleb12 |
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。
语音合成模块最初被称为 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。此外，模型介绍 是了解语音合成流程的一个很好的指南。
⭐ 应用案例
- PaddleBoBo: 使用 PaddleSpeech 的语音合成模块生成虚拟人的声音。
-
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。
@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 中提交问题，并在 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
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非常感谢 yeyupiaoling/PPASR/PaddlePaddle-DeepSpeech/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle/AudioClassification-PaddlePaddle 多年来的关注和建议，以及在诸多问题上的帮助。
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非常感谢 mymagicpower 采用PaddleSpeech 对 ASR 的短语音及长语音进行 Java 实现。
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非常感谢 JiehangXie/PaddleBoBo 采用 PaddleSpeech 语音合成功能实现 Virtual Uploader(VUP)/Virtual YouTuber(VTuber) 虚拟主播。
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非常感谢 745165806/PaddleSpeechTask 贡献标点重建相关模型。
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非常感谢 kslz 补充中文文档。
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非常感谢 awmmmm 提供 fastspeech2 aishell3 conformer 预训练模型。
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非常感谢 phecda-xu/PaddleDubbing 基于 PaddleSpeech 的 TTS 模型搭建带 GUI 操作界面的配音工具。
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非常感谢 jerryuhoo/VTuberTalk 基于 PaddleSpeech 的 TTS GUI 界面和基于 ASR 制作数据集的相关代码。
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非常感谢 vpegasus/xuesebot 基于 PaddleSpeech 的 ASR 与 TTS 设计的可听、说对话机器人。
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非常感谢 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。
License
PaddleSpeech 在 Apache-2.0 许可 下提供。