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(简体中文|[English](./README.md))
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# 语音识别
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## 介绍
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语音识别是一项用计算机程序自动转录语音的技术。
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这个 demo 是一个从给定音频文件识别文本的实现，它可以通过使用 `PaddleSpeech` 的单个命令或 python 中的几行代码来实现。
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## 使用方法
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### 1. 安装
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请看[安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install_cn.md)。
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你可以从 easy，medium，hard 三中方式中选择一种方式安装。
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### 2. 准备输入
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这个 demo 的输入应该是一个 WAV 文件（`.wav`），并且采样率必须与模型的采样率相同。
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可以下载此 demo 的示例音频：
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```bash
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wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav
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```
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### 3. 使用方法
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- 命令行 (推荐使用)
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```bash
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# 中文
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paddlespeech asr --input ./zh.wav
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# 英文
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paddlespeech asr --model transformer_librispeech --lang en --input ./en.wav
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```
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(如果显示 `paddlespeech-ctcdecoders` 这个 python 包没有找到的 Error，没有关系，这个包是非必须的。)
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使用方法：
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```bash
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paddlespeech asr --help
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```
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参数：
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- `input`(必须输入)：用于识别的音频文件。
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- `model`：ASR 任务的模型，默认值：`conformer_wenetspeech`。
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- `lang`：模型语言，默认值：`zh`。
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- `sample_rate`：音频采样率，默认值：`16000`。
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- `config`：ASR 任务的参数文件，若不设置则使用预训练模型中的默认配置，默认值：`None`。
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- `ckpt_path`：模型参数文件，若不设置则下载预训练模型使用，默认值：`None`。
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- `yes`；不需要设置额外的参数，一旦设置了该参数，说明你默认同意程序的所有请求，其中包括自动转换输入音频的采样率。默认值：`False`。
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- `device`：执行预测的设备，默认值：当前系统下 paddlepaddle 的默认 device。
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输出：
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```bash
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# 中文
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[2021-12-08 13:12:34,063] [ INFO] [utils.py] [L225] - ASR Result: 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康
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# 英文
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[2022-01-12 11:51:10,815] [ INFO] - ASR Result: i knocked at the door on the ancient side of the building
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```
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- Python API
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```python
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import paddle
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from paddlespeech.cli import ASRExecutor
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asr_executor = ASRExecutor()
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text = asr_executor(
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model='conformer_wenetspeech',
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lang='zh',
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sample_rate=16000,
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config=None, # Set `config` and `ckpt_path` to None to use pretrained model.
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ckpt_path=None,
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audio_file='./zh.wav',
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force_yes=False,
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device=paddle.get_device())
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print('ASR Result: \n{}'.format(text))
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```
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输出：
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```bash
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ASR Result:
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我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康
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```
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### 4.预训练模型
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以下是 PaddleSpeech 提供的可以被命令行和 python API 使用的预训练模型列表：
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| 模型 | 语言 | 采样率
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| :--- | :---: | :---: |
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| conformer_wenetspeech| zh| 16000
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| transformer_librispeech| en| 16000
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