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(简体中文|[English](./PPVPR.md))
# PP-VPR
## 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 )
- [4. 快速开始 ](#4 )
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## 1. 简介
PP-VPR 是一个 提供声纹特征提取，检索功能的工具。提供了多种准工业化的方案，轻松搞定复杂场景中的难题，支持使用命令行的方式进行模型的推理。 PP-VPR 也支持界面化的操作，容器化的部署。
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## 2. 特点
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PP-VPR 的主要特点如下：
- 提供在英文开源数据集 VoxCeleb（ ） ，
- 支持模型训练评估功能。
- 支持命令行方式的模型推理，可使用 `paddlespeech vector --task spk --input xxx.wav` 方式调用预训练模型进行推理。
- 支持 VPR 的服务容器化部署，界面化操作。
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## 3. 使用教程
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## 3.1 预训练模型
更多关于模型设计的部分，可以参考 AIStudio 教程：
- [ecapa-tdnn ](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4027664 )
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## 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 VoxCeleb，
具体的执行脚本的步骤记录在 `run.sh` 当中。具体可参考： [sv0 ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/voxceleb/sv0 )
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## 3.3 模型推理
PP-VPR 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
- 对两条音频进行打分
- 支持 RTF 的计算
具体的使用方式可以参考： [speaker_verification ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/speaker_verification/README_cn.md )
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## 3.4 服务部署
PP-VPR 支持 Docker 容器化服务部署。通过 Milvus, MySQL 进行高性能建库检索。
server 的 demo： audio_searching ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/audio_searching )
关于服务部署方面的更多资料，可以参考 AIStudio 教程：
- [speaker_recognition ](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4027664 )
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## 4. 快速开始
关于如何使用 PP-VPR， 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。
