Skip to content

Latest commit

 

History

History
165 lines (107 loc) · 7.01 KB

README.md

File metadata and controls

165 lines (107 loc) · 7.01 KB
Raw

Speech-to-Text (Russian)

Проект для распознавания речи на русском языке на основе pykaldi.

Установка

Самостоятельная (Linux)

  1. Установить kaldi:

https://kaldi-asr.org/doc/tutorial_setup.html

  1. Установить необходимые Python-библиотеки:

$ pip install -r requirements.txt

  1. Установить pykaldi:
  • С помощью conda (с поддержкой GPU):

$ conda install -c pykaldi pykaldi

  • С помощью conda (без поддержки GPU):

$ conda install -c pykaldi pykaldi-cpu

  • Собрать из исходников (раздел From Source):

https://github.com/pykaldi/pykaldi

  1. Добавить в PATH пути к компонентам kaldi:

$ PATH /kaldi/src/featbin:/kaldi/src/ivectorbin:/kaldi/src/online2bin:/kaldi/src/rnnlmbin:/kaldi/src/fstbin:$PATH

  1. Склонировать репозиторий проекта:

$ git clone https://github.com/SergeyShk/Speech-to-Text-Russian.git

  1. Отредактировать файл model/conf/ivector_extractor.conf, указав в нем корректные директории

Docker

  1. Собрать docker-образ:

$ docker build -t speech_recognition:latest .

Или

$ docker pull ghcr.io/sergeyshk/stt-ru:0.2.0

  1. Создать docker-том для работы с внешними данными:

$ docker volume create -d local -o type=none -o o=bind -o device=[DIR] asr_volume

  1. Запустить docker-контейнер:

$ docker run -it --rm -p 9000:9000 -p 5000:5000 -v asr_volume:/archive speech_recognition

Структура проекта

Файлы проекта расположены в директории /speech_recognition:

  • start_recognition.py - скрипт запуска процедуры распознавания;
  • /tools - набор инструментов для распознавания:
    • data_preparator.py - скрипт подготовки данных для распознавания;
    • recognizer.py - скрипт распознавания речи;
    • segmenter.py - скрипт сегментации речи;
    • transcriptins_parser.py - скрипт парсинга результатов распознавания;
  • /model - набор файлов для модели распознавания;
  • /web - веб-приложение с демо-стендом распознавания речи;
  • /examples - набор ноутбуков с примерами работы инструментов.

Модель

В качестве акустической и языковой модели используется русскоязычная модель от alphacep:

http://alphacephei.com/kaldi/kaldi-ru-0.6.tar.gz

При необходимости использования собственной модели, необходимо заменить соответствующие файлы в директории /model.

Внимание! Размер файла HCLG.fst составляет более 500МБ, поэтому для корректного клонирования репозитория необходимо установить на свой компьютер GitHub LFS. Также можно скачать данный файл вручную с соответствующей страницы проекта.

Запуск

Распознавание речи

  1. Подготовить директорию для размещения WAV-файлов;
  2. Для запуска процедуры распознавания речи выполнить команду:

$ ./start_recognition.py /archive/wav /archive/output -dw -l

  1. Для запуска режима мониторинга директории выполнить команду:

$ ./start_recognition.py /archive/wav /archive/output -l -t 60 -d 1

Описание параметров запуска доступно по команде:

$ ./start_recognition.py -h

usage: start_recognition.py [-h] [-rm REC_MODEL] [-rg REC_GRAPH]
                            [-rw REC_WORDS] [-rc REC_CONF] [-ri REC_ICONF]
                            [-sm SEGM_MODEL] [-sc SEGM_CONF] [-sp SEGM_POST]
                            [-p PROCESSES] [-l] [-dw] [-t TIME] [-d DELTA]
                            WAV OUT

Запуск процедуры распознавания речи

positional arguments:
  WAV                   Путь к .WAV файлам аудио
  OUT                   Путь к директории с результатами распознавания

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -rm REC_MODEL, --rec_model REC_MODEL
                        Путь к .MDL файлу модели распознавания
  -rg REC_GRAPH, --rec_graph REC_GRAPH
                        Путь к .FST файлу общего графа распознавания
  -rw REC_WORDS, --rec_words REC_WORDS
                        Путь к .TXT файлу текстового корпуса
  -rc REC_CONF, --rec_conf REC_CONF
                        Путь к .CONF конфигурационному файлу распознавания
  -ri REC_ICONF, --rec_iconf REC_ICONF
                        Путь к .CONF конфигурационному файлу векторного
                        экстрактора
  -sm SEGM_MODEL, --segm_model SEGM_MODEL
                        Путь к .RAW файлу модели сегментации
  -sc SEGM_CONF, --segm_conf SEGM_CONF
                        Путь к .CONF конфигурационному файлу сегментации
  -sp SEGM_POST, --segm_post SEGM_POST
                        Путь к .VEC файлу апостериорных вероятностей
                        сегментации
  -p PROCESSES, --processes PROCESSES
                        Количество процессов для обработки файлов
  -l, --log             Логировать результат распознавания
  -dw, --delete_wav     Удалять .WAV файлы после распознавания
  -t TIME, --time TIME  Пауза перед очередным сканированием директории в
                        секундах
  -d DELTA, --delta DELTA
                        Дельта, выдерживаемая до чтения файла в минутах

Демонстрационный стенд

  1. Запустить веб-сервер:

$ cd web

$ ./app.py

  1. Перейти по адресу:

http://0.0.0.0:5000

Сервис ноутбуков

  1. Запустить сервис:

$ jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --port=9000 --allow-root

  1. Перейти по адресу:

http://0.0.0.0:9000