Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Requirement already satisfied: paddlespeech in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (1.0.1) Requirement already satisfied: uvicorn in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages ...
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git cd PaddleSpeech 参数: input(必须输入):用于识别的音频文件。 model:ASR 任务的模型,默认值:conformer_wenetspeech。 lang:模型语言,默认值:zh。 sample_rate:音频采样率,默认值:16000。
docker commit 容器id 新镜像名称:标签 AI检测代码解析 [root@node-0001 ~]# docker run -it centos:latest [root@02fd1719c038 ~]# rm -f /etc/yum.repos.d/*.repo [root@02fd1719c038 ~]# curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.myhuaweicloud.com/repo/CentOS-Base-7...
除了使用PaddleSpeech进行本地语音识别外,我们还可以结合百度智能云千帆大模型平台的API进行更高效的推理服务。千帆大模型平台提供了丰富的API接口,可以支持更复杂的语音识别任务和多场景应用。用户可以根据自己的需求,选择合适的API进行调用,实现更加智能和高效的语音处理应用。 需要注意的是,这个示例只是一个简单的演示,...
前面的文章(飞桨paddlespeech语音唤醒推理C浮点实现)讲了飞桨paddlespeech语音唤醒推理的C浮点实现。但是嵌入式设备通常CPU频率低和memory小,在嵌入式设备上要想流畅的运行语音唤醒功能,通常用的是定点实现。于是我就在浮点实现(把卷积层和相应的batchNormal层合并成一个卷积层)的基础上做了定点实现。需要说明的是目前完...
PaddleSpeech荣获NAACL2022 Best Demo Award, 请访问Arxiv论文。 效果展示 语音识别 语音翻译 (英译中) 语音合成 更多合成音频,可以参考PaddleSpeech 语音合成音频示例。 标点恢复 特性 本项目采用了易用、高效、灵活以及可扩展的实现,旨在为工业应用、学术研究提供更好的支持,实现的功能包含训练、推断以及测试模块,以...
百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5/X1 API调用 立即体验 随着人工智能技术的飞速发展,智能语音技术已经深入到我们生活的方方面面。作为百度飞桨深度学习平台的重要组成部分,PaddleSpeech为开发者提供了强大的语音处理和识别能力。本文将为读者提供一份详尽的指南,帮助大家在Windows 11系统上搭建PaddleSpeech的智能语音示例...
2.3.1 API调用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor asr = ASRExecutor() result = asr(audio_file="zh.wav") 复制代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [2022-07-27 00:33:02,175] [ INFO] - checking the aud...
【超简单】之基于PaddleSpeech搭建个人语音听写服务,顾名思义,是通过PaddleSpeech来搭建语音听写服务的,主要思路如下。 1.录音长度切分 2.录音听写 3.录音文本加标点 二、环境搭建 1.PaddleSpeech简介 PaddleSpeech是基于飞桨PaddlePaddle的语音方向的开源模型库,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...
paddlespeech设置model路径 paddle模式 【动手学Paddle2.0系列】模型训练的N种姿势 最开始接触深度学习的时候,我的码力几乎等于0,所以在最初的时候,几乎都是使用封装好的高层API进行训练,自由度很低。 想通过这个教程,对paddle2.0中的各种开启训练的方式进行一个总结。让我们开始愉快的学(ban)习(zhuan)吧!