AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

目录

前言

环境安装

1、conda安装Python3.9虚拟环境

2、安装Visual Studio 2019

3、安装requirements.txt

4、安装paddlepaddle和paddlespeech

5、nltk_data下载

项目验证

tts语音合成

asr语音识别

标点恢复

总结

前言

这段时间一直在研究飞浆平台,最近试了试PaddleSpeech项目,试着对文本语音做处理。整体的效果个人觉着不算特别优越,只能作为简单的学习使用。

项目github地址:github仓库

环境安装

首先,让我们来看看项目结构和安装文档。

[En]

First, let’s take a look at the project structure and installation documentation.

AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

需要Python3.7以上、C++环境、requirements安装等等,下面按照我的顺序说一下。

1、conda安装Python3.9虚拟环境

使用conda安装python3.9环境,命令如下。

conda create -n py39 python=3.9

2、安装Visual Studio 2019

安装地址: Microsoft C++ 生成工具 – Visual Studio

注意安装的时候需要勾选C++桌面开发。

3、安装requirements.txt

使用命令安装requiremets.txt,命令如下:

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple

这里要注意一下,paddlespeech_ctcdecoders安装失败的话无所谓,可以略掉。

4、安装paddlepaddle和paddlespeech

命令如下:

pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddlespeech -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5、nltk_data下载

按照项目安装文档中的说明进行操作。

[En]

Follow the instructions in the project installation documentation.

AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

我的本地目录地址如下

AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

项目验证

我下面分别验证一下tts、asr以及标点恢复功能。

tts语音合成

使用命令如下:

paddlespeech tts –input “南京现在很冷,下次再去夫子庙吧。” –output C:\Users\xxx\Desktop\115.wav

执行过程

(dh_partner) D:\spyder\PaddleSpeech>paddlespeech tts –input “南京现在很冷,下次再去夫子庙吧。” –output C:\Users\xxx\Desktop\115.wav
phones_dict: None
[2022-01-05 17:23:43,642] [ INFO] [log.py] [L57] – File C:\Users\huyi.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip md5 checking…

[2022-01-05 17:23:44,742] [ INFO] [log.py] [L57] – Use pretrained model stored in: C:\Users\huyi.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4
self.phones_dict: C:\Users\huyi.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4\phone_id_map.txt
[2022-01-05 17:23:44,743] [ INFO] [log.py] [L57] – C:\Users\huyi.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4
[2022-01-05 17:23:44,744] [ INFO] [log.py] [L57] – C:\Users\huyi.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4\default.yaml
[2022-01-05 17:23:44,744] [ INFO] [log.py] [L57] – C:\Users\huyi.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4\snapshot_iter_76000.pdz
self.phones_dict: C:\Users\huyi.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4\phone_id_map.txt
[2022-01-05 17:23:44,745] [ INFO] [log.py] [L57] – File C:\Users\huyi.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4.zip md5 checking…

[2022-01-05 17:23:44,782] [ INFO] [log.py] [L57] – Use pretrained model stored in: C:\Users\huyi.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4
[2022-01-05 17:23:44,783] [ INFO] [log.py] [L57] – C:\Users\huyi.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4
[2022-01-05 17:23:44,783] [ INFO] [log.py] [L57] – C:\Users\huyi.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4\pwg_default.yaml
[2022-01-05 17:23:44,785] [ INFO] [log.py] [L57] – C:\Users\huyi.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4\pwg_snapshot_iter_400000.pdz
vocab_size: 268
frontend done!

encoder_type is transformer
decoder_type is transformer
C:\Users\huyi.conda\envs\dh_partner\lib\site-packages\paddle\framework\io.py:415: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from ‘collections’ instead of from ‘collections.abc’ i
s deprecated since Python 3.3, and in 3.10 it will stop working
if isinstance(obj, collections.Iterable) and not isinstance(obj, (
acoustic model done!

voc done!

Building prefix dict from the default dictionary …

[2022-01-05 17:23:51] [DEBUG] [init.py:113] Building prefix dict from the default dictionary …

Loading model from cache C:\Users\huyi\AppData\Local\Temp\jieba.cache
[2022-01-05 17:23:51] [DEBUG] [init.py:132] Loading model from cache C:\Users\huyi\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.659 seconds.

[2022-01-05 17:23:52] [DEBUG] [init.py:164] Loading model cost 0.659 seconds.

Prefix dict has been built successfully.

[2022-01-05 17:23:52] [DEBUG] [init.py:166] Prefix dict has been built successfully.

C:\Users\huyi.conda\envs\dh_partner\lib\site-packages\paddle\fluid\dygraph\math_op_patch.py:251: UserWarning: The dtype of left and right variables are not the same, left dtype is padd
le.int64, but right dtype is paddle.int32, the right dtype will convert to paddle.int64
warnings.warn(
[2022-01-05 17:23:58,811] [ INFO] [log.py] [L57] – Wave file has been generated: C:\Users\xxx\Desktop\115.wav

生成的音频如下

AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

asr语音识别

我就使用了tts生成的音频进行asr识别,看看效果,命令如下:

paddlespeech asr –lang zh –input C:\Users\xxx\Desktop\115.wav

执行结果如下

AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

可以看到,最后打印的内容都是不加标点符号的文本输出,还是比较准确的。

[En]

You can see that the last printed content is unpunctuated text output, or relatively accurate.

标点恢复

试着用这个句子恢复标点符号。命令如下:

[En]

Try punctuation recovery with this sentence. The command is as follows:

paddlespeech text –task punc –input 南京现在很冷下次再去夫子庙吧

执行结果

AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

在语义上似乎没有什么问题。

[En]

There seems to be nothing wrong with the semantics.

总结

我在前言中说效果不是很好的主要原因是因为速率比较慢,相比于类似阿里云提供的tts、asr接口来说,效率比较低。也可能和需要校验模型是否存在这些无关紧要的功能有关。可以考虑研究代码,自己重新封装一些服务,效果应该好的多。

还有补充一下,最近博主在参加评选 博客之星活动。如果你喜欢我的文章的话,不妨给我点个五星,投投票吧,谢谢大家的支持!!链接地址:https://bbs.csdn.net/topics/603956455

分享:

这个世界不会在意你的自尊,人们只会看到你的成就。在你有所成就之前,不要过分强调自尊。了不起的盖茨比

[En]

The world will not care about your self-esteem, people will only see your achievements. Don’t put too much emphasis on self-esteem until you have achieved something. The Great Gatsby

如果本文对你有用的话, 点个赞吧,谢谢!!!

AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

Original: https://blog.csdn.net/zhiweihongyan1/article/details/122326644
Author: 剑客阿良_ALiang
Title: AI实现语音文字处理,PaddleSpeech项目安装使用 | 机器学习

原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处:https://www.johngo689.com/526990/

转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处!

(0)

大家都在看

亲爱的 Coder【最近整理,可免费获取】👉 最新必读书单  | 👏 面试题下载  | 🌎 免费的AI知识星球