毕业设计 基于深度神经网络的语音识别.zip

 [](https://opensource.org/licenses/GPL-3.0) [](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition) [](https://www.tensorflow.org/) [](https://www.python.org/) [](https://doi.org/10.5281/zenodo.5808434) 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](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/blob/master/README_EN.md) | [**ASRT项目主页**](https://asrt.ailemon.net/) | [**发布版下载**](https://asrt.ailemon.net/download) | [**查看本项目的Wiki文档**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc) | [**实用效果体验Demo**](https://asrt.ailemon.net/demo) | [**打赏作者**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deo9u61unti9) 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** 提问前请仔细查看[项目文档](https://asrt.ailemon.net/docs/)、 [FAQ常见问题](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deoeud494h4f) 以及[Issues](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/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。 This project uses tensorFlow.keras based on deep convolutional neural network and long-short memory neural network, attention mechanism and CTC to implement. ## 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 18.04 + / CentOS 7 + * Python: 3.6 + * TensorFlow: 1.15, 2.x + (不建议使用最新版和大版本的x.x.0版) ## 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](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition#data-sets-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86)。 ```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](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition#python-import) 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 ``` ASRT API服务器启动请执行： ```shell $ python3 asrserver_http.py ``` 本地测试调用API服务是否成功： ```shell $ python3 client_http.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](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download)。 如果要训练和使用非251bn版模型，请在代码中 `import speech_model_zoo` 的相应位置做修改。 使用docker直接部署ASRT： ```shell $ docker pull ailemondocker/asrt_service:1.1.2 $ docker run --rm -it -p 20001:20001 --name asrt-server -d ailemondocker/asrt_service:1.1.2 ``` 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](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download)。 Github本仓库下[Releases](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/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80%的汉语拼音正确率 ## Python依赖库 * tensorFlow (1.15 - 2.x) * numpy * wave * matplotlib * math * scipy * requests * flask * waitress 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 CUDA 11.2 和 cudnn 8.1)： ```shell $ pip install -r requirements.txt ``` [依赖环境和性能配置要求](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deobk7bmlgd6) ## 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](https://blog.ailemon.net/2018/11/21/free-open-source-chinese-speech-datasets/) |数据集|时长|大小|国内下载|国外下载| |-|-|-|-|-| |THCHS30|40h|6.01G|[data_thchs30.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/18/data_thchs30.tgz>)|[data_thchs30.tgz](<http://www.openslr.org/resources/18/data_thchs30.tgz>)| |ST-CMDS|100h|7.67G|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/38/ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz>)|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/38/ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz>)| |AIShell-1|178h|14.51G|[data_aishell.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/33/data_aishell.tgz>)|[data_aishell.tgz](<http://www.openslr.org/resources/33/data_aishell.tgz>)| |Primewords|100h|8.44G|[primewords_md_2018_set1.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/47/primewords_md_2018_set1.tar.gz>)|[primewords_md_2018_set1.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/47/primewords_md_2018_set1.tar.gz>)| |aidatatang_200zh|200h|17.47G|[aidatatang_200zh.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/62/aidatatang_200zh.tgz>)|[aidatatang_200zh.tgz](<http://www.openslr.org/resources/62/aidatatang_200zh.tgz>)| |MagicData|755h|52G/1.0G/2.2G| [train_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/train_set.tar.gz>) / [dev_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/dev_set.tar.gz>) / [test_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/test_set.tar.gz>)|[train_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/train_set.tar.gz>) / [dev_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/dev_set.tar.gz>)