Форум

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.

Шаг 1: Установка зависимостей

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:

Код
pip install deepspeech librosa numpy scipy
Шаг 2: Загрузка предобученной модели

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

Код
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
Шаг 3: Использование DeepSpeech

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

Код
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)
Шаг 4: Дополнительные настройки и оптимизация

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.

Код
# Пример настройки параметров
model.setBeamWidth(500)
model.setScorerAlphaBeta(alpha=0.931289039105002, beta=1.1834137581510284)
Не стесняйтесь экспериментировать с различными настройками и параметрами, чтобы получить наилучшие результаты для ваших конкретных задач.

Документация: https://github.com/mozilla/DeepSpeech
1
1237
Открытая тема
1 балл

Для того, чтобы оставлять комментарии, необходимо пройти авторизацию

Авторизоваться
Отлично! Интересная тема про транскрибацию. Есть решение от API Exolve https://docs.exolve.ru/docs/ru/api-reference/call-transcribation-api/setting-transcribation-state/
moderator
moderator
0 баллов
29 февраля 2024 в 09:03