开源项目：静默语音接口实现指南

开源项目：静默语音接口实现指南

silent_speechCode for voicing silent speech from EMG. Official repository for the papers "Digital Voicing of Silent Speech" at EMNLP 2020 and "An Improved Model for Voicing Silent Speech" at ACL 2021. Also includes code for converting silent speech to text.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silent_speech

本指南旨在帮助开发者理解和操作名为silent_speech的开源项目，该项目专注于从无声音信号中合成语音，特别利用了电磁肌图(EMG)来捕获无声 mouthed 词汇并转化为可听音频。以下是该项目的核心要素概览：

1. 项目目录结构及介绍

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├── README.md           # 项目说明文档
├── MIT license         # 许可证文件
├── environment.yml     # 环境配置文件
├── recognition_model.py # 识别模型代码，处理无声语音识别
├── transduction_model.py # 转导模型，将无声输入转换为文本或语音信号
├── vocoder.py          # 语音合成器相关代码
├── read_emg.py         # 处理EMG数据的脚本
├── data_utils.py       # 数据处理工具函数
├── evaluate.py         # 评估模型性能的脚本
├── testset*.json       # 测试集数据文件
├── ...                 # 其他辅助脚本和数据文件
└── emg_data            # 默认存放EMG和音频数据的子目录（需通过指定路径访问）

• 核心模块包括recognition_model.py和transduction_model.py，前者负责识别无声语音中的信号，后者则用于将这些信号转换成语音或文本。
• emg_data 存放着必要的训练和测试数据集，是模型训练的关键资源。
• environment.yml 是项目运行所需环境的定义文件，便于复现实验环境。

2. 项目的启动文件介绍

• 主要启动点: 虽然没有明确标记为"启动文件"，但研究和实验一般从调用evaluate.py或修改并执行read_emg.py开始，尤其是当你想进行无声语音的识别或转换为文本时。evaluate.py通常用于评估模型在给定数据上的表现，而read_emg.py则侧重于处理和准备EMG数据。

3. 项目的配置文件介绍

• environment.yml: 这是项目依赖环境的描述文件，使用Conda环境管理器可以基于这个文件快速搭建起开发和运行所需的软件环境。
• 在实际操作中，可能会涉及到特定的配置选项散见于各个脚本内部或者外部配置文件中，如数据加载的路径、模型参数等，但项目仓库内没有一个单独命名为“配置文件”的文件。具体配置多是在运行脚本前手动调整变量或通过命令行参数指定。

通过上述指导，您应能够对silent_speech项目有一个初步的理解，并着手进行环境搭建和基本的操作。记得依据项目更新和具体的使用需求，适时查看仓库的最新文档和提交历史。

silent_speechCode for voicing silent speech from EMG. Official repository for the papers "Digital Voicing of Silent Speech" at EMNLP 2020 and "An Improved Model for Voicing Silent Speech" at ACL 2021. Also includes code for converting silent speech to text.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silent_speech