paddle语音识别

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1 安装PaddleSpeech

# 安装paddle
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# 安装paddlespeech
pip install pytest-runner
pip install paddlespeech

# 语音切割包
pip install pydub

# 参考网址
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech

2 简单使用

from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor
asr = ASRExecutor()
# 使用的是官网上的音频
result = asr(audio_file="./data/zh.wav")
print(result)

3 出现的问题

# 提示缺少
Microsoft Visual C++ 14.0 is required.

解决方法

方法1

下载“VC_redist.x64.exe”,下载后安装即可

# 下载地址1
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/#microsoft-visual-c-redistributable-for-visual-studio-2022
# 下载地址2
https://learn.microsoft.com/zh-cn/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170

在这里插入图片描述

方法2

如果上述方法无法解决,下载“vs_BuildTools.exe”

# 下载地址
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/

选择“单个组件”中C++ ATL v141 生成工具(x86 & x64)

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-h1xEVEKM-1665992974381)(paddle语言识别.assets/image-20221017154548989.png)]

PaddleSpeech 实战:开发与打包离线语音识别(ASR)命令行应用 《基于PaddleSpeech构建离线语音识别工具指南》摘要: 本文详细介绍如何利用PaddleSpeech构建离线语音识别工具的全流程。首先通过Conda创建隔离环境并安装PaddleSpeech,验证单文件识别功能后,开发了批量处理脚本(支持递归处理子目录音频文件)。针对离线部署需求,使用PyInstaller将Python脚本和模型打包成独立可执行文件,重点解决了模型本地加载问题。最终工具可在无网络、无Python环境的服务器上运行,自动将指定目录及其子目录下的.wav文件转换为文本,输出同名.txt 阅读详情

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MasonYyp
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