本文主要是介绍人工智能-语音识别技术paddlespeech的搭建和使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
PaddleSpeech 介绍
PaddleSpeech是百度飞桨（PaddlePaddle）开源深度学习平台的其中一个项目，它基于飞桨的语音方向模型库，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。PaddleSpeech支持语音识别、语音翻译（英译中）、语音合成、标点恢复等应用示例。
安装paddlespeech
PaddleSpeech 快速安装方式有两种，一种是 pip 安装，一种是源码编译（官方推荐）。
使用pip安装paddlespeech
$ pip install pytest-runner
$ pip3 install paddleaudio==1.0.1
$ pip3 install paddlespeech==1.0.1
使用源码编译安装
$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git
$ cd PaddleSpeech
$ pip install pytest-runner
$ pip install .
提示：安装过程可能因为缺少各种的库报错，如：librosa 依赖的系统库，gcc 环境问题，kaldi 安装等可以在网上查找。
音频示例下载
$ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav
$ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav
基本使用
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$ paddlespeech tts --input "你好税软" --output sr.wav
如果报错
$ pip install numpy==1.23.0
$ sudo apt-get install libsndfile1
执行过程
$ ts-paddle /paddle/PaddleSpeech paddlespeech tts --input "你好，欢迎使用百度飞桨深度学习框架！" --output output.wav
grep: warning: GREP_OPTIONS is deprecated; please use an alias or script
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/librosa/core/constantq.py:1059: DeprecationWarning: `np.complex` is a deprecated alias for the builtin `complex`. To silence this warning, use `complex` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.complex128` here.
Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecationsdtype=np.complex,
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 489M/489M [01:01<00:00, 7.96MB/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 915M/915M [01:51<00:00, 8.22MB/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 589M/589M [01:01<00:00, 9.57MB/s]
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 107k/107k [00:00<00:00, 1.33MB/s]
W0606 13:22:41.408085 2451 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.7, Runtime API Version: 11.7
W0606 13:22:41.412684 2451 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.4.
/paddle/PaddleSpeech/output.wavλ ts-paddle /paddle/PaddleSpeech ls语音识别
识别中文
$ paddlespeech asr --lang zh --input zh.wav
指定模型识别，识别英文
$ paddlespeech asr --lang en --model deepspeech2offline_librispeech --input en.wav
标点恢复
恢复文本标点，可与ASR模型配合使用
$ 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
声音分类
适配多场景的开放领域声音分类工具
基于 AudioSet 数据集 527 个类别的声音分类模型
$ paddlespeech cls --input zh.wav
声纹提取
工业级声纹提取工具
$ paddlespeech vector --task spk --input zh.wav
语音翻译
端到端英译中语音翻译工具,使用预编译的 kaldi 相关工具，只支持在 Ubuntu 系统中体验
$ paddlespeech st --input en.wav
这篇关于人工智能-语音识别技术paddlespeech的搭建和使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
