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https://github.com/yeyupiaoling/PPASR

基于PaddlePaddle实现端到端中文语音识别，从入门到实战，超简单的入门案例，超实用的企业项目。支持当前最流行的DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer模型
https://github.com/yeyupiaoling/PPASR

asr chinese conformer deep-learning deepspeech2 paddlepaddle speech speech-recognition speech-to-text squeezeformer streaming-asr

Last synced: 3 months ago
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基于PaddlePaddle实现端到端中文语音识别，从入门到实战，超简单的入门案例，超实用的企业项目。支持当前最流行的DeepSpeech2、Conformer、Squeezeformer模型

Host: GitHub
URL: https://github.com/yeyupiaoling/PPASR
Owner: yeyupiaoling
License: apache-2.0
Created: 2021-02-26T08:35:47.000Z (over 3 years ago)
Default Branch: release/2.4.x
Last Pushed: 2024-07-17T13:01:34.000Z (4 months ago)
Last Synced: 2024-07-17T15:58:24.004Z (4 months ago)
Topics: asr, chinese, conformer, deep-learning, deepspeech2, paddlepaddle, speech, speech-recognition, speech-to-text, squeezeformer, streaming-asr
Language: Python
Homepage:
Size: 17.4 MB
Stars: 794
Watchers: 11
Forks: 131
Open Issues: 3
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

        ![python version](https://img.shields.io/badge/python-3.8+-orange.svg)

![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/yeyupiaoling/PPASR)

![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/yeyupiaoling/PPASR)

![GitHub](https://img.shields.io/github/license/yeyupiaoling/PPASR)

![支持系统](https://img.shields.io/badge/支持系统-Win/Linux/MAC-9cf)

# PPASR流式与非流式语音识别项目

本项目将分三个阶段分支，分别是[入门级](https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%BA%A7) 、[进阶级](https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/%E8%BF%9B%E9%98%B6%E7%BA%A7) 和[最终级](https://github.com/yeyupiaoling/PPASR) 分支，当前为最终级的V2版本，如果想使用最终级的V1版本，请在这个分支[r1.x](https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/tree/r1.x)。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR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。**别忘了star**

**欢迎大家扫码入知识星球或者QQ群讨论，知识星球里面提供项目的模型文件和博主其他相关项目的模型文件，也包括其他一些资源。**



  

  



## 在线使用

**1. [在AI Studio平台训练预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3290199)**

**2. [在线使用Dome](https://www.doiduoyi.com/?app=SPEECHRECOG)**

**3. [inscode](https://inscode.csdn.net/@yeyupiaoling/ppasr)**




**本项目使用的环境：**

 - Anaconda 3

 - Python 3.8

 - PaddlePaddle 2.5.1

 - Windows 10 or Ubuntu 18.04

## 项目快速了解

 1. 本项目支持流式识别模型`deepspeech2`、`conformer`、`squeezeformer`，`efficient_conformer`，每个模型都支持流式识别和非流式识别，在配置文件中`streaming`参数设置。

 2. 本项目支持两种解码器，分别是集束搜索解码器`ctc_beam_search`和贪心解码器`ctc_greedy`，集束搜索解码器`ctc_beam_search`准确率更高。

 3. 下面提供了一系列预训练模型的下载，下载预训练模型之后，需要把全部文件复制到项目根目录，并执行导出模型才可以使用语音识别。

## 更新记录

 - 2023.01.28: 调整配置文件结构，支持efficient_conformer模型。

 - 2022.12.05: 支持自动混合精度训练和导出量化模型。

 - 2022.11.26: 支持Squeezeformer模型。

 - 2022.11.01: 修改Conformer模型的解码器为BiTransformerDecoder，增加SpecSubAugmentor数据增强器。

 - 2022.10.29: 正式发布最终级的V2版本。

## 视频讲解

 - [知识点讲解（哔哩哔哩）](https://www.bilibili.com/video/BV1Rr4y1D7iZ)

 - [流式识别的使用讲解（哔哩哔哩）](https://www.bilibili.com/video/BV1Te4y1h7KK)

# 快速使用

这里介绍如何使用PPASR快速进行语音识别，前提是要安装PPASR，文档请看[快速安装](./docs/install.md)。执行过程不需要手动下载模型，全部自动完成。

1. 短语音识别

```python

from ppasr.predict import PPASRPredictor

predictor = PPASRPredictor(model_tag='conformer_streaming_fbank_wenetspeech')

wav_path = 'dataset/test.wav'

result = predictor.predict(audio_data=wav_path, use_pun=False)

score, text = result['score'], result['text']

print(f"识别结果: {text}, 得分: {int(score)}")

```

2. 长语音识别

```python

from ppasr.predict import PPASRPredictor

predictor = PPASRPredictor(model_tag='conformer_streaming_fbank_wenetspeech')

wav_path = 'dataset/test_long.wav'

result = predictor.predict_long(audio_data=wav_path, use_pun=False)

score, text = result['score'], result['text']

print(f"识别结果: {text}, 得分: {score}")

```

3. 模拟流式识别

```python

import time

import wave

from ppasr.predict import PPASRPredictor

predictor = PPASRPredictor(model_tag='conformer_streaming_fbank_wenetspeech')

# 识别间隔时间

interval_time = 0.5

CHUNK = int(16000 * interval_time)

# 读取数据

wav_path = 'dataset/test.wav'

wf = wave.open(wav_path, 'rb')

data = wf.readframes(CHUNK)

# 播放

while data != b'':

    start = time.time()

    d = wf.readframes(CHUNK)

    result = predictor.predict_stream(audio_data=data, use_pun=False, is_end=d == b'')

    data = d

    if result is None: continue

    score, text = result['score'], result['text']

    print(f"【实时结果】：消耗时间：{int((time.time() - start) * 1000)}ms, 识别结果: {text}, 得分: {int(score)}")

# 重置流式识别

predictor.reset_stream()

```

## 模型下载

1. [WenetSpeech](./docs/wenetspeech.md) (10000小时) 的预训练模型列表：

|    使用模型     | 是否为流式 | 预处理方式 | 语言  |                               测试集字错率                                |   下载地址   |

|:-----------:|:-----:|:-----:|:---:|:-------------------------------------------------------------------:|:--------:|

|  conformer  | True  | fbank | 普通话 | 0.03579(aishell_test)
0.11081(test_net)
0.16031(test_meeting) | 加入知识星球获取 |

| deepspeech2 | True  | fbank | 普通话 |                        0.05379(aishell_test)                        | 加入知识星球获取 |

2.  [WenetSpeech](./docs/wenetspeech.md) (10000小时)+[中文语音数据集](https://download.csdn.net/download/qq_33200967/87003964) (3000+小时) 的预训练模型列表：

|    使用模型    | 是否为流式 | 预处理方式 | 语言  |                               测试集字错率                                |   下载地址   |

|:----------:|:-----:|:-----:|:---:|:-------------------------------------------------------------------:|:--------:|

| conformere | True  | fbank | 普通话 | 0.02923(aishell_test)
0.11876(test_net)
0.18346(test_meeting) | 加入知识星球获取 |

3. [AIShell](https://openslr.magicdatatech.com/resources/33) (179小时) 的预训练模型列表：

|        使用模型         | 是否为流式 | 预处理方式 | 语言  | 测试集字错率  |   下载地址    |

|:-------------------:|:-----:|:-----:|:---:|:-------:|:---------:|

|    squeezeformer    | True  | fbank | 普通话 | 0.04675 | 加入知识星球获取  |

|      conformer      | True  | fbank | 普通话 | 0.04178 | 加入知识星球获取  |

| efficient_conformer | True  | fbank | 普通话 | 0.04143 | 加入知识星球获取  |

|     deepspeech2     | True  | fbank | 普通话 | 0.09732 | 加入知识星球获取  |

4. [Librispeech](https://openslr.magicdatatech.com/resources/12) (960小时) 的预训练模型列表：

|        使用模型         | 是否为流式 | 预处理方式 | 语言 | 测试集词错率  |   下载地址   |

|:-------------------:|:-----:|:-----:|:--:|:-------:|:--------:|

|    squeezeformer    | True  | fbank | 英文 | 0.13033 | 加入知识星球获取 | 

|      conformer      | True  | fbank | 英文 | 0.08109 | 加入知识星球获取 | 

| efficient_conformer | True  | fbank | 英文 |         | 加入知识星球获取 | 

|     deepspeech2     | True  | fbank | 英文 | 0.15294 | 加入知识星球获取 |

**说明：** 

1. 这里字错率或者词错率是使用`eval.py`程序并使用集束搜索解码`ctc_beam_search`方法计算得到的。

2. 没有提供预测模型，需要把全部文件复制到项目的根目录下，执行`export_model.py`导出预测模型。

3. 由于算力不足，这里只提供了流式模型，但全部模型都支持流式和非流式的，在配置文件中`streaming`参数设置。

>有问题欢迎提 [issue](https://github.com/yeyupiaoling/PPASR/issues) 交流

## 文档教程

- [快速安装](./docs/install.md)

- [快速使用](./docs/GETTING_STARTED.md)

- [数据准备](./docs/dataset.md)

- [WenetSpeech数据集](./docs/wenetspeech.md)

- [合成语音数据](./docs/generate_audio.md)

- [数据增强](./docs/augment.md)

- [训练模型](./docs/train.md)

- [集束搜索解码](./docs/beam_search.md)

- [执行评估](./docs/eval.md)

- [导出模型](./docs/export_model.md)

- [使用标点符号模型](./docs/punctuation.md)

- [使用语音活动检测（VAD）](./docs/vad.md)

- 预测

   - [本地预测](./docs/infer.md)

   - [长语音预测](./docs/infer.md)

   - [Web部署模型](./docs/infer.md)

   - [GUI界面预测](./docs/infer.md)

   - [Nvidia Jetson部署](./docs/nvidia-jetson.md)

## 相关项目

 - 基于PaddlePaddle实现的声纹识别：[VoiceprintRecognition-PaddlePaddle](https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle)

 - 基于PaddlePaddle静态图实现的语音识别：[PaddlePaddle-DeepSpeech](https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech)

 - 基于Pytorch实现的语音识别：[MASR](https://github.com/yeyupiaoling/MASR)

## 特别感谢

 - 感谢 [JetBrains开源社区](https://jb.gg/OpenSourceSupport) 提供开发工具。

## 打赏作者






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## 参考资料

 - https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech

 - https://github.com/jiwidi/DeepSpeech-pytorch

 - https://github.com/wenet-e2e/WenetSpeech