Automatic speech recognition toolkit on Pytorch
Project description
MASR流式与非流式语音识别
MASR是一款基于Pytorch实现的自动语音识别框架,MASR致力于简单,实用的语音识别项目。可部署在服务器,Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。
本项目使用的环境:
- Anaconda 3
- Python 3.7
- Pytorch 1.10.0
- Windows 10 or Ubuntu 18.04
更新记录
- 2021.12.25: 初步完成基本程序。
模型下载
数据集 | 使用模型 | 测试集字错率 | 下载地址 |
---|---|---|---|
aishell(179小时) | deepspeech2 | 0.06346 | 点击下载 |
free_st_chinese_mandarin_corpus(109小时) | deepspeech2 | 训练中 | 训练中 |
thchs_30(34小时) | deepspeech2 | 0.06751 | 点击下载 |
超大数据集(1600多小时真实数据)+(1300多小时合成数据) | deepspeech2 | 训练中 | 训练中 |
说明:
- 这里字错率是使用
eval.py
程序并使用集束搜索解码ctc_beam_search
方法计算得到的。 - 下载的压缩文件已经包含了
mean_std.npz
和vocabulary.txt
,需要把解压得到的全部文件复制到项目根目录下。
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文档教程
快速预测
python infer_path.py --wav_path=./dataset/test.wav
输出结果:
----------- Configuration Arguments -----------
alpha: 1.2
beam_size: 10
beta: 0.35
cutoff_prob: 1.0
cutoff_top_n: 40
decoding_method: ctc_greedy
enable_mkldnn: False
is_long_audio: False
lang_model_path: ./lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm
mean_std_path: ./dataset/mean_std.npz
model_dir: ./models/infer/
to_an: True
use_gpu: True
use_tensorrt: False
vocab_path: ./dataset/zh_vocab.txt
wav_path: ./dataset/test.wav
------------------------------------------------
消耗时间:132, 识别结果: 近几年不但我用书给女儿儿压岁也劝说亲朋不要给女儿压岁钱而改送压岁书, 得分: 94
- 长语音预测
python infer_path.py --wav_path=./dataset/test_vad.wav --is_long_audio=True
- Web部署
- GUI界面部署
相关项目
- 基于Pytorch实现的声纹识别:VoiceprintRecognition-Pytorch
- 基于Pytorch实现的分类:AudioClassification-Pytorch
- 基于PaddlePaddle实现的语音识别:MASR
参考资料
Project details
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