MASR是一款基于Pytorch实现的自动语音识别框架,MASR全称是神奇的自动语音识别框架(Magical Automatic Speech Recognition),当前为V2版本,如果想使用V1版本,请在这个分支r1.x。MASR致力于简单,实用的语音识别项目。可部署在服务器,Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。
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本项目使用的环境:
- Anaconda 3
- Python 3.11
- Pytorch 2.0.1
- Windows 10 or Ubuntu 18.04
- 本项目支持流式识别模型
deepspeech2
、conformer
、squeezeformer
,efficient_conformer
,每个模型都支持流式识别和非流式识别,在配置文件中streaming
参数设置。 - 本项目支持两种解码器,分别是集束搜索解码器
ctc_beam_search
和贪心解码器ctc_greedy
,集束搜索解码器ctc_beam_search
准确率更高。 - 下面提供了一系列预训练模型的下载,下载预训练模型之后,需要把全部文件复制到项目根目录,并执行导出模型才可以使用语音识别。
- 2023.01.28: 调整配置文件结构,支持efficient_conformer模型。
- 2022.11: 正式发布最终级的V2版本。
这个是PPSAR的视频教程,项目是通用的,可以参考使用。
- 在线使用Dome
- WenetSpeech (10000小时) 的预训练模型列表:
使用模型 | 是否为流式 | 预处理方式 | 语言 | 测试集字错率 | 下载地址 |
---|---|---|---|---|---|
conformer | True | fbank | 普通话 |
- WenetSpeech (10000小时)+中文语音数据集 (3000+小时) 的预训练模型列表:
使用模型 | 是否为流式 | 预处理方式 | 语言 | 测试集字错率 | 下载地址 |
---|---|---|---|---|---|
conformere | True | fbank | 普通话 | 0.03179(aishell_test) 0.16722(test_net) 0.20317(test_meeting) |
加入知识星球获取 |
- AIShell (179小时) 的预训练模型列表:
使用模型 | 是否为流式 | 预处理方式 | 语言 | 测试集字错率 | 下载地址 |
---|---|---|---|---|---|
squeezeformer | True | fbank | 普通话 | 0.04137 | 加入知识星球获取 |
conformer | True | fbank | 普通话 | 0.04491 | 加入知识星球获取 |
efficient_conformer | True | fbank | 普通话 | 0.04073 | 加入知识星球获取 |
deepspeech2 | True | fbank | 普通话 | 0.06907 | 加入知识星球获取 |
- Librispeech (960小时) 的预训练模型列表:
使用模型 | 是否为流式 | 预处理方式 | 语言 | 测试集词错率 | 下载地址 |
---|---|---|---|---|---|
squeezeformer | True | fbank | 英文 | 0.09715 | 加入知识星球获取 |
conformer | True | fbank | 英文 | 0.09265 | 加入知识星球获取 |
efficient_conformer | True | fbank | 英文 | 加入知识星球获取 | |
deepspeech2 | True | fbank | 英文 | 0.19423 | 加入知识星球获取 |
说明:
- 这里字错率或者词错率是使用
eval.py
程序并使用集束搜索解码ctc_beam_search
方法计算得到的。 - 没有提供预测模型,需要把全部文件复制到项目的根目录下,执行
export_model.py
导出预测模型。 - 由于算力不足,这里只提供了流式模型,但全部模型都支持流式和非流式的,在配置文件中
streaming
参数设置。
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- 基于Pytorch实现的声纹识别:VoiceprintRecognition-Pytorch
- 基于Pytorch实现的分类:AudioClassification-Pytorch
- 基于PaddlePaddle实现的语音识别:PPASR