与kaldi asr nnet3/chain和gmm解码器的简单python/cython接口

py-kaldi-asr的Python项目详细描述


#py kaldi asr

kaldi asr的一些简单包装旨在使使用kaldi的在线nnet3链解码器尽可能方便。Kaldi的在线GMM解码器也受支持。

使用来自[Zamia Speech]项目(http://zamia-speech.org/)的预先培训模块开始。在那里,您还可以找到一个教程,其中包含指向预构建二进制软件包的链接,以便在几分钟内启动并运行免费和开源的语音识别:

[Zamia语音教程](https://github.com/gooofy/Zamia Speech开始使用我们的预培训模型)

代码
----


简单wav文件解码:

`` python
来自kaldiasr.nnet3导入kaldinet3联机模型,Kaldinet3联机解码器

MODELDIR='数据/模型/kaldi-generic-en-tdnn-sp-latest'
wav file='数据/dw961.wav'


kaldi-u模型=Kaldinet3联机模型(MODELDIR)
解码器=Kaldinet3联机解码器(kaldi-u模型)

if decoder.decode-wav-u文件(WAVFILE):

sL=解码器。获取解码的字符串()


print
print u“**************************************************
print u“**”,wavfile
print u“**”,s
print u“**%s可能性:”%modeldir,
print u********************************************************************************************************************************
print









prin



prin打印打印打印“***错误:解码%s失败。”%wavfile
`



请查看示例目录以获取更多示例代码。有关示例代码的详细示例代码,请查看示例目录。




====

*python 2.7或3.5
*numpy
*cython
*[kaldi-asr](http://kaldi-asr.org/“kaldi-asr.org”)


setup notes
==


source
----


在编写本文时,kaldi-asr似乎没有在系统上安装它的正式方法。

所以,目前,我们将依赖pkg config提供libs和cflags进行编译:
在pkg config路径中的某个位置创建一个名为“kaldi asr.pc”的文件,该文件提供
此信息:

``bash
kaldi root=/opt/kaldi

name:kaldi asr
描述:kaldi asr语音识别工具包
版本:5.2
需要:图集
libs:-l${kaldi根}/tools/openfst/lib-l${kaldi根}/src/lib-lkaldi译码器-lkaldi lat-lkaldi fstext-lkaldi hmm-lkaldi feat-lkaldi-lkaldi变换-lkaldi gmm-lkaldi树-lkaldi util-lkaldi矩阵-lkaldi基-lkaldi-nnent3-lkaldi-online2-lkaldi cudamatrix-lkaldi-lkaldi矩阵-lkaldi矩阵-lkaldi基-lkaldi-nnent3-lkaldi-online2-lkaldi-lkaldi cudamatrix-lkaldi cudamadicudamatrix-lkaldi u根}/src-i${kaldi_root}/tools/openfst/include
```


确保“kaldi_root”指向文件系统中kaldi签出所在的位置。

----

>即使不需要安装atlas头来编译kaldi,也可能需要安装atlas头。

````
$sudo apt installlibatlas dev
```

许可证
==



除非脚本的版权
标题中另有说明,否则我自己的代码是apache许可的。


有些脚本和文件基于其他人的作品,在这种情况下,我的意图是保持原始许可证的完整性。请确保检查内部的
版权标题以获取更多信息。


作者
==


Guenter Bartsch<;Guenter@zamia.org>;
Kaldi 5.1改编由mariasmo提供https://github.com/mariasmo<;br/>;
Kaldi GMM模型支持由David Zurow提供https://github.com/daanzu<;br/>;

欢迎加入QQ群-->: 979659372 Python中文网_新手群

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