tevr asr tool 다운로드 -TEVR tevr asr tool 소스 코드 다운로드

tevr asr tool

AI 소스 코드

v1.0.0

다운로드

TEVR ASR 도구

최신 성과
- Common Voice German의 3.64%
- paperswithcode.com에서 1 위를 차지하십시오
GPU가 필요하지 않습니다
100% 오프라인
100% 개인
100% 무료
MIT 라이센스
리눅스 x86_64
명령 줄 도구
이해하기 쉽습니다
- 284 줄의 C ++ 코드
- 포옹 페이스에 대한 AI 모델

높은 전사 품질

2022 년 8 월, 우리는 "Common Voice German (추가 교육 데이터 사용)에서의 음성 인식"에서 1 위를 차지했습니다. 따라서이 도구의 성능은 독일의 음성 인식에서 현재 가능한 것 중 최고로 간주됩니다.

이것은 어떻게 작동합니까?

L175-L185 WAV 파일을로드하십시오. L189-L229 음향 AI 모델을 실행합니다. L260-L275 예측 된 토큰 로이트를 문자열 스 니펫으로 변환합니다. L73-L162 Kenlm 언어 모델을 기반으로 빔 검색 리 스코어링을 구현하십시오.

어쿠스틱 AI 모델이 어떻게 작동하는지, 왜 그런 식으로 설계했는지 궁금하다면 다음은 다음과 같습니다. https://arxiv.org/abs/2206.12693 및 여기에 미리 훈련 된 Huggingface Transformers 모델이 있습니다.

데비안/우분투 패키지를 설치하십시오

GitHub에서 tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.deb 다운로드하고 Multipart Zip을 추출하십시오.

wget " https://github.com/DeutscheKI/tevr-asr-tool/releases/download/v1.0.0/tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.zip.001 "
wget " https://github.com/DeutscheKI/tevr-asr-tool/releases/download/v1.0.0/tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.zip.002 "
wget " https://github.com/DeutscheKI/tevr-asr-tool/releases/download/v1.0.0/tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.zip.003 "
wget " https://github.com/DeutscheKI/tevr-asr-tool/releases/download/v1.0.0/tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.zip.004 "
wget " https://github.com/DeutscheKI/tevr-asr-tool/releases/download/v1.0.0/tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.zip.005 "
cat tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.zip.00 * > tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.zip
unzip tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.zip

설치 :

sudo dpkg -i tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.deb

소스 코드에서 설치하십시오

하위 모듈 다운로드 :

git submodule update --init

cmake 구성 및 빌드 :

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=MinSizeRel -DCPACK_CMAKE_GENERATOR=Ninja -S . -B build
cmake --build build --target tevr_asr_tool -j 16

데비안 패키지 만들기 :

(cd build && cpack -G DEB)

설치 :

sudo dpkg -i build/tevr_asr_tool-1.0.0-Linux-x86_64.deb

용법

tevr_asr_tool --target_file=test_audio.wav 2> log.txt

올바른 전사 mückenstiche sollte man nicht aufkratzen 표시해야합니다. log.txt 에는 실행 중에 STDERR에 기록 된 진단 및 진행 상황이 포함됩니다.

개발자를위한 GPU 가속도

곧 개발자를위한 Vulkan & Opengl-Accelerated 실시간 저도 전사 소프트웨어를 출시 할 계획입니다. 이 도구와 마찬가지로 100% Private + 100% 오프라인으로 실행되지만 CPU에서 WAV 파일을 처리하는 대신 WEBRTC 가능 REST API를 통해 마이크 입력의 실시간 GPU 전사를 스트리밍하여 자체 음성 제어 프로젝트와 쉽게 통합 할 수 있습니다. 예를 들어, pynput.keyboard 와 함께 해킹 가능한 음성 입력이 가능합니다.

출시시 알림을 받으려면 https://madmimi.com/signups/f0da3b13840d40ce9e061cafea6280d5/join으로 이메일을 입력하십시오.

상업적 사용자 정의

이 도구 자체는 상업용으로도 무료로 사용할 수 있습니다. 물론 그것은 어떤 종류의 보증도 제공하지 않습니다.

그러나이 도구의 맞춤형 버전 또는 유사한 기술에 대한 상업용 이용 사례에 대한 아이디어가 있다면, 독일 북부의 중소기업이 경쟁력이 높아지는 데 도움이되는 이상적으로 [email protected]로 연락하십시오.

연구 인용

이것을 연구에 사용하는 경우 다음을 인용하십시오.

 @misc { https://doi.org/10.48550/arxiv.2206.12693 ,
  doi = { 10.48550/ARXIV.2206.12693 } ,
  url = { https://arxiv.org/abs/2206.12693 } ,
  author = { Krabbenhöft, Hajo Nils and Barth, Erhardt } ,  
  keywords = { Computation and Language (cs.CL), Sound (cs.SD), Audio and Speech Processing (eess.AS), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, F.2.1; I.2.6; I.2.7 } ,  
  title = { TEVR: Improving Speech Recognition by Token Entropy Variance Reduction } ,  
  publisher = { arXiv } ,  
  year = { 2022 } , 
  copyright = { Creative Commons Attribution 4.0 International }
}