Chinese-speech-to-text 项目使用教程

Chinese-speech-to-text 项目使用教程

Chinese-speech-to-text Chinese Speech To Text Using Wavenet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-speech-to-text

1. 项目目录结构及介绍

Chinese-speech-to-text/
├── wav1
├── wav2
├── wav3
├── wav4
├── wav5
├── LICENSE
├── README.md
├── char_index
├── index_char
├── model.png
├── speech_to_text.py
├── speech_to_text_train.py
└── train_word.txt

• wav1, wav2, wav3, wav4, wav5: 示例音频文件。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• char_index: 字符索引文件。
• index_char: 索引字符文件。
• model.png: 神经网络结构图。
• speech_to_text.py: 语音转文字的主程序文件。
• speech_to_text_train.py: 训练模型的脚本文件。
• train_word.txt: 训练数据文件。

2. 项目的启动文件介绍

speech_to_text.py

这是项目的主启动文件，用于将语音转换为文字。该文件依赖于以下库：

• Python 3.6
• Keras 2.0.2
• TensorFlow v1.1 作为后端
• Cuda 8.0 和 Cudnn 6.0（如果使用 GPU）

使用方法：

python speech_to_text.py

该脚本会加载预训练的模型，并根据输入的音频文件生成对应的文字输出。

3. 项目的配置文件介绍

README.md

README.md 文件包含了项目的详细介绍、依赖项、安装步骤以及使用说明。用户在开始使用项目之前，应仔细阅读该文件以了解项目的整体情况。

LICENSE

LICENSE 文件详细说明了项目的许可证信息，采用 Apache-2.0 许可证。用户在使用该项目时需要遵守该许可证的规定。

char_index 和 index_char

这两个文件用于字符和索引之间的映射，是模型训练和推理过程中必不可少的配置文件。

train_word.txt

train_word.txt 是训练数据文件，包含了用于训练模型的文本数据。用户可以根据需要替换或扩展该文件以改进模型的性能。

通过以上介绍，您应该对 Chinese-speech-to-text 项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。希望这份教程能帮助您顺利使用该项目。

Chinese-speech-to-text Chinese Speech To Text Using Wavenet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-speech-to-text