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[](https://opensource.org/licenses/GPL-3.0)
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[](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition)
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[](https://www.tensorflow.org/)
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[](https://www.python.org/)
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[](https://doi.org/10.5281/zenodo.5808434)
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ASRT是一个基于深度学习的中文语音识别系统，如果您觉得喜欢，请点一个 **"Star"** 吧~
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**ReadMe Language** | 中文版 | [English](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/blob/master/README_EN.md) |
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[**ASRT项目主页**](https://asrt.ailemon.net/) |
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[**发布版下载**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download) |
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[**查看本项目的Wiki文档**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc) |
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[**实用效果体验Demo**](https://asrt.ailemon.net/demo) |
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[**打赏作者**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deo9u61unti9)
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如果程序运行期间或使用中有什么问题，可以及时在issue中提出来，我将尽快做出答复。本项目作者交流QQ群：**894112051**
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提问前请仔细查看[项目文档](https://asrt.ailemon.net/docs/)、
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[FAQ常见问题](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deoeud494h4f)
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以及[Issues](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/issues) 避免重复提问
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如果程序运行时有任何异常情况，在提问时请发出完整截图，并注明所使用的CPU架构，GPU型号，操作系统、Python，TensorFlow和CUDA版本，以及是否修改过任何代码或增删数据集等。
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## Introduction 简介
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本项目使用tensorFlow.keras基于深度卷积神经网络和长短时记忆神经网络、注意力机制以及CTC实现。
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## 训练模型的最低软硬件要求
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### 硬件
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* CPU: 4核 (x86_64, amd64) +
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* RAM: 16 GB +
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* GPU: NVIDIA, Graph Memory 11GB+ (1080ti起步)
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* 硬盘: 500 GB 机械硬盘(或固态硬盘)
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### 软件
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* Linux: Ubuntu 18.04 + / CentOS 7 +
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* Python: 3.7 +
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* TensorFlow: 1.15, 2.x + (不建议使用最新版和大版本的x.x.0版)
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## 快速开始
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以在Linux系统下的操作为例：
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首先通过Git将本项目克隆到您的计算机上，然后下载本项目训练所需要的数据集，下载链接详见[文档末尾部分](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition#data-sets-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86)。
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```shell
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$ git clone https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition.git
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```
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或者您也可以通过 "Fork" 按钮，将本项目Copy一份副本，然后通过您自己的SSH密钥克隆到本地。
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通过git克隆仓库以后，进入项目根目录；并创建一个存储数据的子目录， 例如 `/data/speech_data` (可使用软链接代替)，然后将下载好的数据集直接解压进去
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注意，当前版本中，在配置文件里，默认添加了Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1、aidatatang200、MagicData 六个数据集，如果不需要请自行删除。如果要使用其他数据集需要自行添加数据配置，并提前使用ASRT支持的标准格式整理数据。
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```shell
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$ cd ASRT_SpeechRecognition
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$ mkdir /data/speech_data
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$ tar zxf <数据集压缩文件名> -C /data/speech_data/
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```
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下载默认数据集的拼音标签文件：
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```shell
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$ python download_default_datalist.py
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```
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目前可用的模型有24、25、251和251bn
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运行本项目之前，请安装必要的[Python3版依赖库](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition#python-import)
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本项目开始训练请执行：
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```shell
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$ python3 train_speech_model.py
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```
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本项目开始测试请执行：
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```shell
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$ python3 evaluate_speech_model.py
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```
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测试之前，请确保代码中填写的模型文件路径存在。
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预测单条音频文件的语音识别文本：
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```shell
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$ python3 predict_speech_file.py
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```
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启动ASRT HTTP协议的API服务器启动请执行：
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```shell
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$ python3 asrserver_http.py
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```
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本地测试调用HTTP协议API服务是否成功：
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```shell
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$ python3 client_http.py
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```
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启动ASRT GRPC协议的API服务器启动请执行：
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```shell
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$ python3 asrserver_grpc.py
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```
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本地测试调用GRPC协议API服务是否成功：
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```shell
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$ python3 client_grpc.py
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```
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请注意，开启API服务器之后，需要使用本ASRT项目对应的客户端软件来进行语音识别，详见Wiki文档[下载ASRT语音识别客户端SDK和Demo](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download)。
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如果要训练和使用非251bn版模型，请在代码中 `from speech_model.xxx import xxx` 的相应位置做修改。
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使用docker直接部署ASRT：
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```shell
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$ docker pull ailemondocker/asrt_service:1.3.0
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$ docker run --rm -it -p 20001:20001 -p 20002:20002 --name asrt-server -d ailemondocker/asrt_service:1.3.0
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```
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仅CPU运行推理识别，不作训练
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## Model 模型
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### Speech Model 语音模型
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DCNN + CTC
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其中，输入的音频的最大时间长度为16秒，输出为对应的汉语拼音序列
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* 关于下载已经训练好的模型的问题
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已经训练好的模型包含在发布版服务端程序压缩包里面，发布版成品服务端程序可以在此下载：[ASRT下载页面](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download)。
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Github本仓库下[Releases](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/releases)页面里面还包括各个不同版本的介绍信息，每个版本下方的zip压缩包也是包含已经训练好的模型的发布版服务端程序压缩包。
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### Language Model 语言模型
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基于概率图的最大熵隐马尔可夫模型
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输入为汉语拼音序列，输出为对应的汉字文本
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## About Accuracy 关于准确率
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当前，最好的模型在测试集上基本能达到85%的汉语拼音正确率
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## Python依赖库
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* tensorFlow (1.15 - 2.x)
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* numpy
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* wave
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* matplotlib
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* math
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* scipy
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* requests
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* flask
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* waitress
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* grpcio / grpcio-tools / protobuf
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不会安装环境的同学请直接运行以下命令(前提是有GPU且已经安装好 CUDA 11.2 和 cudnn 8.1)：
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```shell
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$ pip install -r requirements.txt
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```
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[依赖环境和性能配置要求](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deobk7bmlgd6)
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## Data Sets 数据集
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完整内容请查看：[几个最新免费开源的中文语音数据集](https://blog.ailemon.net/2018/11/21/free-open-source-chinese-speech-datasets/)
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|数据集|时长|大小|国内下载|国外下载|
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|THCHS30|40h|6.01G|[data_thchs30.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/18/data_thchs30.tgz>)|[data_thchs30.tgz](<http://www.openslr.org/resources/18/data_thchs30.tgz>)|
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|ST-CMDS|100h|7.67G|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/38/ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz>)|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/38/ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz>)|
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|AIShell-1|178h|14.51G|[data_aishell.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/33/data_aishell.tgz>)|[data_aishell.tgz](<http://www.openslr.org/resources/33/data_aishell.tgz>)|
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|Primewords|100h|8.44G|[primewords_md_2018_set1.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/47/primewords_md_2018_set1.tar.gz>)|[primewords_md_2018_set1.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/47/primewords_md_2018_set1.tar.gz>)|
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||
|aidatatang_200zh|200h|17.47G|[aidatatang_200zh.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/62/aidatatang_200zh.tgz>)|[aidatatang_200zh.tgz](<http://www.openslr.org/resources/62/aidatatang_200zh.tgz>)|
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|MagicData|755h|52G/1.0G/2.2G| [train_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/train_set.tar.gz>) / [dev_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/dev_set.tar.gz>) / [test_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/test_set.tar.gz>)|[train_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/train_set.tar.gz>) / [dev_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/dev_set.tar.gz>) / [test_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/test_set.tar.gz>)|
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注：AISHELL-1 数据集解压方法
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```
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$ tar xzf data_aishell.tgz
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$ cd data_aishell/wav
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$ for tar in *.tar.gz; do tar xvf $tar; done
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```
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特别鸣谢！感谢前辈们的公开语音数据集
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如果提供的数据集链接无法打开和下载，请点击该链接 [OpenSLR](http://www.openslr.org)
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## ASRT语音识别API客户端调用SDK
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ASRT为客户端通过RPC方式调用开发语音识别功能提供了不同平台和编程语言的SDK接入能力，对于其他平台，可直接通过调用通用RESTful Open API方式进行语音识别功能接入。具体接入步骤请看ASRT项目文档。
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|客户端平台|项目仓库链接|
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|Windows客户端SDK和Demo|[ASRT_SDK_WinClient](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_WinClient)|
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|跨平台Python3客户端SDK和Demo|[ASRT_SDK_Python3](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Python3)|
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|跨平台Golang客户端SDK和Demo|[asrt-sdk-go](https://github.com/nl8590687/asrt-sdk-go)|
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|Java客户端SDK和Demo|[ASRT_SDK_Java](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Java)|
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## ASRT相关资料
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* [查看ASRT项目的Wiki文档](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc)
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ASRT的原理请查看本文：
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* [ASRT：一个中文语音识别系统](https://blog.ailemon.net/2018/08/29/asrt-a-chinese-speech-recognition-system/)
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ASRT训练和部署教程请看：
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* [教你如何使用ASRT训练中文语音识别模型](<https://blog.ailemon.net/2020/08/20/teach-you-how-use-asrt-train-chinese-asr-model/>)
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||
* [教你如何使用ASRT部署中文语音识别API服务器](<https://blog.ailemon.net/2020/08/27/teach-you-how-use-asrt-deploy-chinese-asr-api-server/>)
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关于经常被问到的统计语言模型原理的问题，请看：
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* [统计语言模型：从中文拼音到文本](https://blog.ailemon.net/2017/04/27/statistical-language-model-chinese-pinyin-to-words/)
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* [统计N元语言模型生成算法：简单中文词频统计](https://blog.ailemon.net/2017/02/20/simple-words-frequency-statistic-without-segmentation-algorithm/)
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关于CTC的问题请看：
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* [[翻译]使用CTC进行序列建模](<https://blog.ailemon.net/2019/07/18/sequence-modeling-with-ctc/>)
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更多内容请访问作者的博客：[AI柠檬博客](https://blog.ailemon.net/)
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或使用[AI柠檬站内搜索引擎](https://s.ailemon.net/)进行相关信息的搜索
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## License 开源许可协议
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[GPL v3.0](LICENSE) © [nl8590687](https://github.com/nl8590687) 作者：[AI柠檬](https://www.ailemon.net/)
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## 参考引用本项目
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[DOI: 10.5281/zenodo.5808434](https://doi.org/10.5281/zenodo.5808434)
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## Contributors 贡献者们
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[贡献者页面](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/graphs/contributors)
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@nl8590687 (repo owner)
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