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PaddlePaddle
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ff8b487f
编写于
5月 16, 2022
作者:
J
Jackwaterveg
提交者:
GitHub
5月 16, 2022
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+6
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docs/source/asr/PPASR_cn.md
docs/source/asr/PPASR_cn.md
+6
-5
未找到文件。
docs/source/asr/PPASR_cn.md
浏览文件 @
ff8b487f
...
...
@@ -26,7 +26,7 @@ PP-ASR 是一个 提供 ASR 功能的工具。其提供了多种中文和英文
PP-ASR 的主要特点如下:
-
提供在中/英文开源数据集 aishell (中文),wenetspeech(中文),librispeech (英文)上的预训练模型。模型包含 deepspeech2 模型以及 conformer/transformer 模型。
-
支持中/英文的模型训练功能。
-
支持命令行方式的模型推理,
`paddlespeech asr
--input xxx.wav`
方式调用各个预训练模型进行推理。
-
支持命令行方式的模型推理,
可使用
`paddlespeech asr --model xxx
--input xxx.wav`
方式调用各个预训练模型进行推理。
-
支持流式 ASR 的服务部署,也支持输出时间戳。
-
支持个性化场景的部署。
...
...
@@ -37,15 +37,15 @@ PP-ASR 的主要特点如下:
## 3.1 预训练模型
支持的预训练模型列表:
[
released_model
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/released_model.md
)
。
其中效果较好的模型为 Ds2 Online Wenetspeech ASR0 Model 以及 Conformer Online Wenetspeech ASR1 Model。 两个模型都支持流式 ASR。
关于模型设计的部分,可以参考 AIStudio 教程:
更多
关于模型设计的部分,可以参考 AIStudio 教程:
-
[
Deepspeech2
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3866807
)
-
[
Transformer
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3470110
)
<a
name=
"32"
></a>
## 3.2 模型训练
模型的训练的参考脚本存放在
examples
中,并按照
`examples/数据集/模型`
存放,数据集主要支持 aishell 和 librispeech,模型支持 deepspeech2 模型和 u2 (conformer/transformer) 模型。
具体的执行脚本的步骤记录在
run.sh
当中。具体可参考:
[
asr1
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/aishell/asr1
)
模型的训练的参考脚本存放在
[
examples
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples
)
中,并按照
`examples/数据集/模型`
存放,数据集主要支持 aishell 和 librispeech,模型支持 deepspeech2 模型和 u2 (conformer/transformer) 模型。
具体的执行脚本的步骤记录在
`run.sh`
当中。具体可参考:
[
asr1
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/aishell/asr1
)
<a
name=
"33"
></a>
...
...
@@ -80,7 +80,8 @@ server 的 demo: [streaming_asr_server](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
<a
name=
"35"
></a>
## 3.5 支持个性化场景部署
针对个性化场景部署,提供了特征提取(fbank) => 推理模型(打分库)=> TLG(WFST, token, lexion, grammer)的 C++ 程序。具体参考
[
speechx
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/speechx
)
。 如果想快速了解和使用,可以参考:
[
custom_streaming_asr
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/custom_streaming_asr/README_cn.md
)
针对个性化场景部署,提供了特征提取(fbank) => 推理模型(打分库)=> TLG(WFST, token, lexion, grammer)的 C++ 程序。具体参考
[
speechx
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/speechx
)
。
如果想快速了解和使用,可以参考:
[
custom_streaming_asr
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/custom_streaming_asr/README_cn.md
)
关于支持个性化场景部署的更多资料,可以参考 AIStudio 教程:
-
[
定制化识别
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4021561
)
...
...
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