飞桨语音

2.5k 词

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:

    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。

    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。

    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。

    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。

    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。

    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。

    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:

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:

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:

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)。


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)
from paddlespeech.cli.tts.infer import TTSExecutor
tts = TTSExecutor()
tts(text="今 天 天 气 十 分 不 错 ,你 觉 得 呢 ? 是 不 什 么 , 真 的 不 错 吗 ? 。 ", output="output.wav")

mpg123命令如何播放.wav文件

要使用mpg123命令播放.wav文件,可以在终端中输入以下命令:

mpg123 文件路径.wav

其中,文件路径是.wav文件的实际路径和名称。请确保在输入命令之前已经安装了mpg123软件。

[build_ext]
include_dirs=/opt/homebrew/Cellar/portaudio/HEAD-0c19240/include
library_dirs=/opt/homebrew/Cellar/portaudio/HEAD-0c19240/lib
print("test")