PaddleSpeech 音频和视频惊艳众人的准确率

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

1、关于视频抽取固定采样率音频:ffmpeg -i test2.mp4 -f wav -ar 16000 test3.wav

其中

参数说明

-i .[迅雷下载xunbo.cc]爱情公寓第二季EP20.rmvb // 输入的文件路径

-f wav ///输出wav格式的文件

-ar 16000 //采样率为16K

2-20.wav // 输出的文件名

关于ffmpeg的安装见:https://blog.youkuaiyun.com/sslfk/article/details/123050218

2、关于音频转文字部分,模型使用paddle预训练的模型,并进行部署:

环境部署参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md

 3、关于模型应用部分:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/speech_recognition/README.md

4、关于准确率说明:调研了一圈 中文中关于音频转文字的开源预训练模型,paddle的是最高的,达到了95%+,可直接使用。

5、模型应用中的入参部分文件名不要有中文

android Paddle 视频字幕识别TTS语音 OcrDemo 介绍 本项目是给盲人提供的一款看电影的实时英文字幕读取的软件。 主要采用的技术:MediaProjection截取 + AccessibilityService + 动态横竖屏切换实时读取 + 百度底层开源OCR 攻克的技术难点: 1,后台截取图片时,每次截取都会弹窗授权 2,获取不到播放页面 3,获取不到视频软件是否打开 4,使用handler导致性能卡顿 5,竖屏截图时,切换横屏时导致横屏截取的是竖屏的大小 6,AccessibilityService的onkeyeven方法始终无反应 阅读详情

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