paddlespeech tts –input “你 好 ， 欢 迎 使 用 百 度 飞 桨 深 度 学 习 框 架 ！ “ –output testout.wav

conda 环境

ppocr_rosetta

如何用paddlespeech asr 实现语音转文字的命令操作？

要使用PaddleSpeech ASR实现语音转文字的命令操作，可以按照以下步骤进行：

  1. 安装PaddleSpeech库：首先需要在Python环境中安装PaddleSpeech库。可以使用pip命令进行安装：

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    pip install paddlespeech

  2. 导入所需的库和模型：导入PaddleSpeech库以及使用的ASR模型，例如DeepSpeech2Model。

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    import paddle
    from paddlespeech.models.deepspeech2 import DeepSpeech2Model
    from paddlespeech.utils import io

  3. 加载ASR模型和字典：使用PaddleSpeech提供的函数加载预训练的ASR模型和字典。

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    model_path = 'path/to/model'
    dict_path = 'path/to/dict'

    model = DeepSpeech2Model.from_pretrained(model_path)
    vocab_dict = io.load_dict(dict_path)

  4. 初始化音频处理器：根据ASR模型的要求，初始化音频处理器，并设置采样率、特征类型等参数。

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    audio_processor = model.audio_processor(sample_rate=16000, feature_type='fbank')

  5. 定义预处理函数：定义一个函数来对输入音频进行预处理，将其转换为模型可接受的格式。

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    def preprocess(audio_file):
       # 读取音频文件
       audio_data = io.read_audio(audio_file)
       
       # 预处理音频数据
       processed_data = audio_processor.process(audio_data)
       return processed_data

  6. 进行语音转文字的命令操作：使用加载的ASR模型对预处理后的音频数据进行推理，得到转换后的文本结果。

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    def speech_to_text(audio_file):
       # 预处理音频数据
       processed_data = preprocess(audio_file)
       
       # 将预处理后的音频数据输入ASR模型进行推理
       result = model.decode_batch([processed_data], vocab_dict)[0]
       
       return result

  7. 调用函数进行语音转文字：通过传入音频文件路径调用speech_to_text函数进行语音转文字操作。

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    audio_file = 'path/to/audio.wav'
    text = speech_to_text(audio_file)

    print(text)

通过以上步骤，您可以使用PaddleSpeech ASR实现语音转文字的命令操作。请确保已安装所需库和模型，并将路径替换为您自己的路径。

在Mac系统上，如何afinfo命令实现wav文件的切割

在Mac系统上，我们可以使用afinfo命令来获取wav文件的信息，但是无法直接使用afinfo命令来实现wav文件的切割。要实现wav文件的切割，可以使用其他命令行工具或编程语言来完成。

以下是一种使用SoX（Sound eXchange）命令行工具来切割wav文件的方法：

  1. 首先确保已经安装了SoX命令行工具。可以在终端中运行brew install sox来安装。

  2. 打开终端，并进入包含要切割的wav文件的目录。

  3. 使用以下命令来切割wav文件：

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    sox input.wav output.wav trim start_time duration

    其中，

  • input.wav为要切割的源文件名。
  • output.wav为生成的切割后的目标文件名。
  • start_time表示起始时间点，可以使用hh:mm:ss.sss格式或以秒为单位。
  • duration表示要保留的时长，同样可以使用hh:mm:ss.sss格式或以秒为单位。

例如，如果要从input.wav中提取从第10秒开始时长为5秒的片段，并保存为output.wav，可以使用以下命令：

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sox input.wav output.wav trim 10 5

注意：以上方法是通过SoX工具实现wav文件切割，在使用之前请确保已正确安装和配置SoX。

SoX如何查看Wav文件的时间

使用SoX命令行工具，可以通过以下命令查看Wav文件的时间信息：

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soxi -D filename.wav

其中，filename.wav是你要查看的Wav文件的路径和文件名。

执行以上命令后，会输出Wav文件的总时长（以秒为单位）。

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from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor

# 创 建 ASRExecutor对 象

asr = ASRExecutor()

# 调 用 语 音 转 文 字 模 型 进 行 推 理

result = asr(audio_file="siem-part2.wav") # 在 这 里 替 换 为 你 的 音 频 文 件 名

print(result)