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Silero 语音转文本模型

# this assumes that you have a proper version of PyTorch already installed
pip install -q torchaudio omegaconf soundfile

import torch
import zipfile
import torchaudio
from glob import glob

device = torch.device('cpu')  # gpu also works, but our models are fast enough for CPU

model, decoder, utils = torch.hub.load(repo_or_dir='snakers4/silero-models',
                                       model='silero_stt',
                                       language='en', # also available 'de', 'es'
                                       device=device)
(read_batch, split_into_batches,
 read_audio, prepare_model_input) = utils  # see function signature for details

# download a single file, any format compatible with TorchAudio (soundfile backend)
torch.hub.download_url_to_file('https://opus-codec.org/static/examples/samples/speech_orig.wav',
                               dst ='speech_orig.wav', progress=True)
test_files = glob('speech_orig.wav')
batches = split_into_batches(test_files, batch_size=10)
input = prepare_model_input(read_batch(batches[0]),
                            device=device)

output = model(input)
for example in output:
    print(decoder(example.cpu()))

模型描述

Silero 语音转文本模型以紧凑的形式为几种常用语言提供了企业级 STT。与传统的 ASR 模型不同，我们的模型对各种方言、编解码器、领域、噪声和较低采样率（为简单起见，音频应重采样到 16 kHz）具有鲁棒性。模型消耗归一化的音频样本（即除了归一化到 -1 … 1 之外没有任何预处理），并输出带有令牌概率的帧。我们提供了一个解码器实用程序以简化操作（我们可以将其包含在模型本身中，但脚本模块在某些导出场景中存储模型工件，即标签时遇到了问题）。

我们希望我们为 Open-STT 和 Silero 模型所做的努力能使语音领域的 ImageNet 时刻更近。

支持的语言和格式

截至本页面更新，支持以下语言：

  • 英语
  • 德语
  • 西班牙语

要查看始终最新的语言列表，请访问我们的仓库并查看yml文件以获取所有可用的检查点。

附加示例和基准

有关其他示例和其他模型格式，请访问此链接。有关质量和性能基准，请参阅维基。这些资源将不时更新。

参考

一套紧凑的企业级多语言预训练语音转文本模型。

模型类型： 音频 | 可脚本化
提交者： Silero AI 团队