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PaddlePaddle
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ff8b487f
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5月 16, 2022
作者:
J
Jackwaterveg
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5月 16, 2022
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docs/source/asr/PPASR_cn.md
docs/source/asr/PPASR_cn.md
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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
...
@@ -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:
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。
-
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。
-
支持个性化场景的部署。
...
@@ -37,15 +37,15 @@ PP-ASR 的主要特点如下:
...
@@ -37,15 +37,15 @@ PP-ASR 的主要特点如下:
## 3.1 预训练模型
## 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
)
。
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。
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
)
-
[
Deepspeech2
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3866807
)
-
[
Transformer
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3470110
)
-
[
Transformer
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3470110
)
<a
name=
"32"
></a>
<a
name=
"32"
></a>
## 3.2 模型训练
## 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。
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
)
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>
<a
name=
"33"
></a>
...
@@ -80,7 +80,8 @@ server 的 demo: [streaming_asr_server](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
...
@@ -80,7 +80,8 @@ server 的 demo: [streaming_asr_server](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
<a
name=
"35"
></a>
<a
name=
"35"
></a>
## 3.5 支持个性化场景部署
## 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:
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
)
-
[
定制化识别
](
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4021561
)
...
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