本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级的V2版本，如果想使用最终级的V1版本，请在这个分支r1.x。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。别忘了star

欢迎大家扫码入知识星球或者QQ群讨论，知识星球里面提供项目的模型文件和博主其他相关项目的模型文件，也包括其他一些资源。

1. 在AI Studio平台训练预测

2. 在线使用Dome

3. inscode

本项目使用的环境：

• Anaconda 3
• Python 3.8
• PaddlePaddle 2.5.1
• Windows 10 or Ubuntu 18.04

1. 本项目支持流式识别模型deepspeech2、conformer、squeezeformer，efficient_conformer，每个模型都支持流式识别和非流式识别，在配置文件中streaming参数设置。
2. 本项目支持两种解码器，分别是集束搜索解码器ctc_beam_search和贪心解码器ctc_greedy，集束搜索解码器ctc_beam_search准确率更高。
3. 下面提供了一系列预训练模型的下载，下载预训练模型之后，需要把全部文件复制到项目根目录，并执行导出模型才可以使用语音识别。

• 2023.01.28: 调整配置文件结构，支持efficient_conformer模型。
• 2022.12.05: 支持自动混合精度训练和导出量化模型。
• 2022.11.26: 支持Squeezeformer模型。
• 2022.11.01: 修改Conformer模型的解码器为BiTransformerDecoder，增加SpecSubAugmentor数据增强器。
• 2022.10.29: 正式发布最终级的V2版本。

• 知识点讲解（哔哩哔哩）
• 流式识别的使用讲解（哔哩哔哩）

这里介绍如何使用PPASR快速进行语音识别，前提是要安装PPASR，文档请看快速安装。执行过程不需要手动下载模型，全部自动完成。

1. 短语音识别

from ppasr.predict import PPASRPredictor

predictor = PPASRPredictor(model_tag='conformer_streaming_fbank_wenetspeech')

wav_path = 'dataset/test.wav'
result = predictor.predict(audio_data=wav_path, use_pun=False)
score, text = result['score'], result['text']
print(f"识别结果: {text}, 得分: {int(score)}")

2. 长语音识别

from ppasr.predict import PPASRPredictor

predictor = PPASRPredictor(model_tag='conformer_streaming_fbank_wenetspeech')

wav_path = 'dataset/test_long.wav'
result = predictor.predict_long(audio_data=wav_path, use_pun=False)
score, text = result['score'], result['text']
print(f"识别结果: {text}, 得分: {score}")

3. 模拟流式识别

import time
import wave

from ppasr.predict import PPASRPredictor

predictor = PPASRPredictor(model_tag='conformer_streaming_fbank_wenetspeech')

# 识别间隔时间
interval_time = 0.5
CHUNK = int(16000 * interval_time)
# 读取数据
wav_path = 'dataset/test.wav'
wf = wave.open(wav_path, 'rb')
data = wf.readframes(CHUNK)
# 播放
while data != b'':
    start = time.time()
    d = wf.readframes(CHUNK)
    result = predictor.predict_stream(audio_data=data, use_pun=False, is_end=d == b'')
    data = d
    if result is None: continue
    score, text = result['score'], result['text']
    print(f"【实时结果】：消耗时间：{int((time.time() - start) * 1000)}ms, 识别结果: {text}, 得分: {int(score)}")
# 重置流式识别
predictor.reset_stream()

1. WenetSpeech (10000小时) 的预训练模型列表：

2. WenetSpeech (10000小时)+中文语音数据集 (3000+小时) 的预训练模型列表：

3. AIShell (179小时) 的预训练模型列表：

4. Librispeech (960小时) 的预训练模型列表：

说明：

1. 这里字错率或者词错率是使用eval.py程序并使用集束搜索解码ctc_beam_search方法计算得到的。
2. 没有提供预测模型，需要把全部文件复制到项目的根目录下，执行export_model.py导出预测模型。
3. 由于算力不足，这里只提供了流式模型，但全部模型都支持流式和非流式的，在配置文件中streaming参数设置。

有问题欢迎提 issue 交流

• 快速安装
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• 使用标点符号模型
• 使用语音活动检测（VAD）
• 预测
  • 本地预测
  • 长语音预测
  • Web部署模型
  • GUI界面预测
  • Nvidia Jetson部署

• 基于PaddlePaddle实现的声纹识别：VoiceprintRecognition-PaddlePaddle
• 基于PaddlePaddle静态图实现的语音识别：PaddlePaddle-DeepSpeech
• 基于Pytorch实现的语音识别：MASR

• 感谢 JetBrains开源社区 提供开发工具。

打赏一块钱支持一下作者

• https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech
• https://github.com/jiwidi/DeepSpeech-pytorch
• https://github.com/wenet-e2e/WenetSpeech