Скачать wenet - скачать исходный код wenet

wenet

Питон

v3.1.0

Скачать

Венет

Мы делимся сетью вместе.

Основные моменты

Производство первой и готовой производства : основной принцип дизайна, Wenet предоставляет полные решения для распознавания речи для распознавания речи.
Точно : Wenet достигает результатов SOTA по многим наборам данных публичной речи.
Легкий вес : Wenet легко установить, простой в использовании, хорошо спроектирован и хорошо задокументирован.

Установить

Установите пакет Python

pip install git+https://github.com/wenet-e2e/wenet.git

Использование командной строки (используйте -h для параметров):

wenet --language chinese audio.wav

Использование программирования Python :

 import wenet

model = wenet . load_model ( 'chinese' )
result = model . transcribe ( 'audio.wav' )
print ( result [ 'text' ])

Пожалуйста, обратитесь к использованию Python для получения дополнительной командной строки и использования программирования Python.

Установить для обучения и развертывания

Клонировать репо

git clone https://github.com/wenet-e2e/wenet.git

Установить Conda: см. Https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Создайте Conda Env:

conda create -n wenet python=3.10
conda activate wenet
conda install conda-forge::sox

Установите CUDA: Пожалуйста, перейдите по этой ссылке, рекомендуется установить CUDA 12.1
Установите Torch и Torchaudio, он рекомендуется использовать 2.2.2+Cu121:

pip install torch==2.2.2+cu121 torchaudio==2.2.2+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Для пользователей ASCEND NPU:

Установите CANN: Пожалуйста, перейдите по этой ссылке, чтобы установить Cann Toolkit и ядра.
Установите Wenet с зависимостью Torch-NPU:

pip install -e .[torch-npu]

Связанная таблица управления версиями:

Требование	Минимум	Рекомендую
Канн	8.0.rc2.alpha003	последний
факел	2.1.0	2.2.0
Торчко-нп	2.1.0	2.2.0
Торчаудио	2.1.0	2.2.0
глубокая скорость	0,13,2	последний

Установите другие пакеты Python

pip install -r requirements.txt
pre-commit install  # for clean and tidy code

Часто задаваемые вопросы (часто задаваемые вопросы)

 # If you encounter sox compatibility issues
RuntimeError: set_buffer_size requires sox extension which is not available.
# ubuntu
sudo apt-get install sox libsox-dev
# centos
sudo yum install sox sox-devel
# conda env
conda install  conda-forge::sox

Построить для развертывания

Необязательно, если вы хотите использовать X86 Runtime или Language Model (LM), вы должны создать время выполнения следующим образом. В противном случае вы можете просто игнорировать этот шаг.

 # runtime build requires cmake 3.14 or above
cd runtime/libtorch
mkdir build && cd build && cmake -DGRAPH_TOOLS=ON .. && cmake --build .

Пожалуйста, смотрите DOC для создания времени выполнения на дополнительных платформах и ОС.

Обсуждение и общение

Вы можете напрямую обсудить проблемы GitHub.

Для китайских пользователей вы также можете сканировать QR -код слева, чтобы следовать нашей официальной учетной записи Wenet. Мы создали группу WeChat для лучшего обсуждения и более быстрых ответов. Пожалуйста, сканируйте личный QR -код справа, и парень отвечает за приглашение в группу чата.

Сознавать

Мы одолжили много кода из ESPNET для моделирования на основе трансформатора.
Мы одолжили много кода у Кальди для декодирования на основе WFST для интеграции LM.
Мы направили Eesen для создания графика на основе TLG для интеграции LM.
Мы сослались на Opentransformer для вывода Python Batch моделей E2E.

Цитаты

 @inproceedings { yao2021wenet ,
title = { WeNet: Production oriented Streaming and Non-streaming End-to-End Speech Recognition Toolkit } ,
author = { Yao, Zhuoyuan and Wu, Di and Wang, Xiong and Zhang, Binbin and Yu, Fan and Yang, Chao and Peng, Zhendong and Chen, Xiaoyu and Xie, Lei and Lei, Xin } ,
  booktitle = { Proc. Interspeech } ,
  year = { 2021 } ,
  address = { Brno, Czech Republic } ,
  organization = { IEEE }
}

@article { zhang2022wenet ,
  title = { WeNet 2.0: More Productive End-to-End Speech Recognition Toolkit } ,
  author = { Zhang, Binbin and Wu, Di and Peng, Zhendong and Song, Xingchen and Yao, Zhuoyuan and Lv, Hang and Xie, Lei and Yang, Chao and Pan, Fuping and Niu, Jianwei } ,
  journal = { arXiv preprint arXiv:2203.15455 } ,
  year = { 2022 }
}