nl8590687/ASRT_SpeechRecognition

ASRT是一个基于深度学习的中文语音识别系统，如果您觉得喜欢，请点一个 "Star" 吧~ ReadMe Language | 中文版 | English | ASRT项目主页 | 发布版下载 | 查看本项目的Wiki文档 | 实用效果体验Demo | 打赏作者 如果程序运行期间或使用中有什么问题，可以及时在issue中提出来，我将尽快做出答复。本项目作者交流QQ群：894112051 ，加微信群请先加AI柠檬微信号：ailemon-me ，并备注“ASRT语音识别” 提问前请仔细查看项目文档、 FAQ常见问题 以及Issues 避免重复提问 如果程序运行时有任何异常情况，在提问时请发出完整截图，并注明所使用的CPU架构，GPU型号，操作系统、Python，TensorFlow和CUDA版本，以及是否修改过任何代码或增删数据集等。

Introduction 简介

本项目使用tensorFlow.keras基于深度卷积神经网络和长短时记忆神经网络、注意力机制以及CTC实现。

训练模型的最低软硬件要求

硬件

• CPU: 4核 (x86_64, amd64) +
• RAM: 16 GB +
• GPU: NVIDIA, Graph Memory 11GB+ (1080ti起步)
• 硬盘: 500 GB 机械硬盘(或固态硬盘)

软件

• Linux: Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+ (训练+推理) 或 Windows: 10/11(仅推理)
• Python: 3.9 - 3.11 及后续版本
• TensorFlow: 2.5 - 2.11 及后续版本

快速开始

以在Linux系统下的操作为例： 首先通过Git将本项目克隆到您的计算机上，然后下载本项目训练所需要的数据集，下载链接详见文档末尾部分。 ```shell $ git clone https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition.git ``` 或者您也可以通过 "Fork" 按钮，将本项目Copy一份副本，然后通过您自己的SSH密钥克隆到本地。 通过git克隆仓库以后，进入项目根目录；并创建一个存储数据的子目录， 例如 /data/speech_data (可使用软链接代替)，然后将下载好的数据集直接解压进去 注意，当前版本中，在配置文件里，默认添加了Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1、aidatatang200、MagicData 六个数据集，如果不需要请自行删除。如果要使用其他数据集需要自行添加数据配置，并提前使用ASRT支持的标准格式整理数据。 ```shell $ cd ASRT_SpeechRecognition $ mkdir /data/speech_data $ tar zxf <数据集压缩文件名> -C /data/speech_data/ ``` 下载默认数据集的拼音标签文件： ```shell $ python download_default_datalist.py ``` 目前可用的模型有24、25、251和251bn 运行本项目之前，请安装必要的Python3版依赖库 本项目开始训练请执行： ```shell $ python3 train_speech_model.py ``` 本项目开始测试请执行： ```shell $ python3 evaluate_speech_model.py ``` 测试之前，请确保代码中填写的模型文件路径存在。 预测单条音频文件的语音识别文本： ```shell $ python3 predict_speech_file.py ``` 启动ASRT HTTP协议的API服务器启动请执行： ```shell $ python3 asrserver_http.py ``` 本地测试调用HTTP协议API服务是否成功： ```shell $ python3 client_http.py ``` 启动ASRT GRPC协议的API服务器启动请执行： ```shell $ python3 asrserver_grpc.py ``` 本地测试调用GRPC协议API服务是否成功： ```shell $ python3 client_grpc.py ``` 请注意，开启API服务器之后，需要使用本ASRT项目对应的客户端软件来进行语音识别，详见Wiki文档下载ASRT语音识别客户端SDK和Demo。 如果要训练和使用非251bn版模型，请在代码中 from speech_model.xxx import xxx 的相应位置做修改。 使用docker直接部署ASRT： ```shell $ docker pull ailemondocker/asrt_service:1.3.0 $ docker run --rm -it -p 20001:20001 -p 20002:20002 --name asrt-server -d ailemondocker/asrt_service:1.3.0 ``` 仅CPU运行推理识别，不作训练

Model 模型

Speech Model 语音模型

DCNN + CTC 其中，输入的音频的最大时间长度为16秒，输出为对应的汉语拼音序列

• 关于下载已经训练好的模型的问题

已经训练好的模型包含在发布版服务端程序压缩包里面，发布版成品服务端程序可以在此下载：ASRT下载页面。 Github本仓库下Releases页面里面还包括各个不同版本的介绍信息，每个版本下方的zip压缩包也是包含已经训练好的模型的发布版服务端程序压缩包。

Language Model 语言模型

基于概率图的最大熵隐马尔可夫模型 输入为汉语拼音序列，输出为对应的汉字文本

About Accuracy 关于准确率

当前，最好的模型在测试集上基本能达到85%的汉语拼音正确率

Python依赖库

• tensorFlow (2.5-2.11+)
• numpy
• wave
• matplotlib
• scipy
• requests
• flask
• waitress
• grpcio / grpcio-tools / protobuf

不会安装环境的同学请直接运行以下命令(前提是有GPU且已经安装好 Python3.9、CUDA 11.2 和 cudnn 8.1)： ```shell $ pip install -r requirements.txt ``` 依赖环境和性能配置要求

Data Sets 数据集

完整内容请查看：几个最新免费开源的中文语音数据集 |数据集|时长|大小|国内下载|国外下载| |-|-|-|-|-| |THCHS30|40h|6.01G|[data_thchs30.tgz]()|[data_thchs30.tgz]()| |ST-CMDS|100h|7.67G|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz]()|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz]()| |AIShell-1|178h|14.51G|[data_aishell.tgz]()|[data_aishell.tgz]()| |Primewords|100h|8.44G|[primewords_md_2018_set1.tar.gz]()|[primewords_md_2018_set1.tar.gz]()| |MagicData|755h|52G/1.0G/2.2G| [train_set.tar.gz]() / [dev_set.tar.gz]() / [test_set.tar.gz]()|[train_set.tar.gz]() / [dev_set.tar.gz]() / [test_set.tar.gz]()| 注：AISHELL-1 数据集解压方法 ``` $ tar xzf data_aishell.tgz $ cd data_aishell/wav $ for tar in *.tar.gz; do tar xvf $tar; done ``` 特别鸣谢！感谢前辈们的公开语音数据集 如果提供的数据集链接无法打开和下载，请点击该链接 OpenSLR

ASRT语音识别API客户端调用SDK

ASRT为客户端通过RPC方式调用开发语音识别功能提供了不同平台和编程语言的SDK接入能力，对于其他平台，可直接通过调用通用RESTful Open API方式进行语音识别功能接入。具体接入步骤请看ASRT项目文档。 |客户端平台|项目仓库链接| |-|-| |Windows客户端SDK和Demo|ASRT_SDK_WinClient| |跨平台Python3客户端SDK和Demo|ASRT_SDK_Python3| |跨平台Golang客户端SDK和Demo|asrt-sdk-go| |Java客户端SDK和Demo|ASRT_SDK_Java|

ASRT相关资料

• 查看ASRT项目的Wiki文档

ASRT的原理请查看本文：

• ASRT：一个中文语音识别系统

ASRT训练和部署教程请看：

• [教你如何使用ASRT训练中文语音识别模型]()
• [教你如何使用ASRT部署中文语音识别API服务器]()

关于经常被问到的统计语言模型原理的问题，请看：

• 统计语言模型：从中文拼音到文本
• 统计N元语言模型生成算法：简单中文词频统计

关于CTC的问题请看：

• [[翻译]使用CTC进行序列建模]()

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License 开源许可协议

GPL v3.0 © nl8590687 作者：AI柠檬

参考引用本项目

DOI: 10.5281/zenodo.5808434

Contributors 贡献者们

贡献者页面 @nl8590687 (repo owner)