Установка и использование DeepSpeech для распознавания речи

DeepSpeech - это открытая библиотека для распознавания речи, разработанная компанией Mozilla. Она основана на глубоких нейронных сетях и предоставляет возможность преобразования аудиозаписей в текст. В этой статье мы рассмотрим процесс установки DeepSpeech и его базовое использование.

Прежде чем начать, убедитесь, что у вас установлен Python версии 3.6 или выше. Для установки DeepSpeech потребуются также следующие зависимости:

TensorFlow
Librosa
numpy
scipy

Вы можете установить их с помощью pip:

pip install deepspeech librosa numpy scipy

DeepSpeech поставляется с предобученными моделями, которые можно загрузить с официального сайта DeepSpeech. Выберите модель, подходящую вашим потребностям, и загрузите ее в каталог вашего проекта.

wget https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.9.3/deepspeech-0.9.3-models.pbmm
wget https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.9.3/deepspeech-0.9.3-models.scorer

Теперь у нас есть все необходимое для использования DeepSpeech. Для распознавания речи достаточно вызвать функцию DeepSpeech и передать ей путь к аудиофайлу:

import deepspeech

# Загружаем модель и создаем объект DeepSpeech
model = deepspeech.Model('deepspeech-0.9.3-models.pbmm')
model.enableExternalScorer('deepspeech-0.9.3-models.scorer')

# Загружаем аудиофайл
audio_file = 'your_audio_file.wav'

# Распознаем речь
with open(audio_file, 'rb') as f:
    audio_data = f.read()
    text = model.stt(audio_data)

print("Распознанный текст:", text)

DeepSpeech предоставляет различные параметры, которые можно настроить для оптимизации работы. Например, вы можете изменить скорость декодирования, установив параметр beam_width, или изменить размер окна, используемого для обработки аудио, установив параметр window_size.

# Пример настройки параметров
model.setBeamWidth(500)
model.setScorerAlphaBeta(alpha=0.931289039105002, beta=1.1834137581510284)