## 语音服务介绍
该服务以modelscope funasr语音识别为基础
## Install
pip install torch
pip install modelscope
pip install testresources
pip install websockets
pip install torchaudio
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
pip install ./FunASR(若editdistance编译不通过,请手动安装 pip install editdistance,在FunASR/setup.py也注释掉,再执行)
## Start server
1、从百度网盘下载并解压模型文件到fay/test/funasr/data目录
链接:https://pan.baidu.com/s/17SJqWIo9zeGAZxPCMIsHJA?pwd=5fzr
提取码:5fzr
2、python -u ASR_server.py --host "0.0.0.0" --port 10197 --ngpu 0 --model ./data/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404
## Fay connect
更改fay/system.conf配置项,并重新启动fay.
https://www.bilibili.com/video/BV1qs4y1g74e/?share_source=copy_web&vd_source=64cd9062f5046acba398177b62bea9ad
## Acknowledge
感谢
1. 中科大脑算法工程师张聪聪
2. [cgisky1980](https://github.com/cgisky1980/FunASR)
3. [modelscope](https://github.com/modelscope/modelscope)
4. [FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)
5. [Fay数字人助理](https://github.com/TheRamU/Fay).
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Fay数字人助理版是fay开源项目的重要分支,专注于构建智能数字助理的开源解决方案
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2023-08-27
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Fay是一个完整的开源项目,包含Fay控制器及数字人模型。它提供了灵活的模块化设计,使开发人员能够定制和组合各种功能模块,包括情绪分析、NLP处理、语音合成和语音输出等。Fay数字人助理版为开发人员提供了强大的工具和资源,用于构建智能、个性化和多功能的数字助理应用。通过该版本,开发人员可以轻松创建适用于各种场景和领域的数字人助理,为用户提供智能化的语音交互和个性化服务。
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Fay数字人助理版是fay开源项目的重要分支,专注于构建智能数字助理的开源解决方案 (276个子文件)
gradlew.bat 3KB
gradlew.bat 3KB
[Start] PowerShell.bat 82B
[Start].bat 35B
CMakeDetermineCompilerABI_CXX.bin 50KB
main.c 31B
cmake.check_cache 85B
CMakeCXXCompiler.cmake 5KB
cmake_install.cmake 2KB
CMakeSystem.cmake 380B
CMakeRCCompiler.cmake 270B
system.conf 2KB
CMakeCXXCompilerId.cpp 22KB
element.css 233KB
bootstrap.min.css 107KB
index.css 7KB
style.min.css 6KB
default.css 2KB
OVRLipSync.dll 38.6MB
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ffprobe.exe 78.38MB
ffplay.exe 78.34MB
ProcessWAV.exe 99KB
CMakeCXXCompilerId.exe 94KB
libvpx-1080p50_60.ffpreset 227B
libvpx-1080p.ffpreset 227B
libvpx-720p50_60.ffpreset 227B
libvpx-720p.ffpreset 227B
libvpx-360p.ffpreset 219B
.gitignore 2KB
.gitignore 225B
.gitignore 225B
.gitignore 47B
.gitignore 47B
.gitignore 6B
.gitignore 6B
build.gradle 1KB
build.gradle 1KB
settings.gradle 333B
settings.gradle 333B
build.gradle 291B
build.gradle 291B
gradlew 6KB
gradlew 6KB
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20230504-183830-electrical-grass.tar.gz 19.38MB
20230423-112023-mild-goldfinch.tar.gz 19.09MB
foo.h 1B
ffmpeg-all.html 2.5MB
ffprobe-all.html 2MB
ffplay-all.html 1.99MB
ffmpeg-filters.html 1.42MB
ffmpeg-codecs.html 292KB
ffmpeg-formats.html 226KB
ffmpeg.html 162KB
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faq.html 59KB
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ffplay.html 37KB
mailing-list-faq.html 28KB
git-howto.html 25KB
platform.html 19KB
fate.html 15KB
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libavutil.html 3KB
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gradle-wrapper.jar 58KB
gradle-wrapper.jar 58KB
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ExampleInstrumentedTest.java 768B
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gzh.jpg 38KB
Dingtalk_20230131122109.jpg 23KB
to.jpg 19KB
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