Wav2Vec2实现中文语音转文字
时间: 2023-07-29 13:12:13 浏览: 149
要使用Wav2Vec2实现中文语音转文字,可以按照以下步骤进行:
1. 安装transformers库和pyaudio库。可以使用pip进行安装:
```
pip install transformers
pip install pyaudio
```
2. 加载Wav2Vec2模型。可以使用transformers库中的`Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained()`方法来加载预训练模型。需要指定模型的名称或路径,以及模型的配置文件。
```
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Tokenizer
model_name = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn"
tokenizer = Wav2Vec2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(model_name)
```
3. 读取录音文件并进行预处理。可以使用pyaudio库读取录音文件,并使用Wav2Vec2Tokenizer对语音信号进行预处理,将其转换成模型可以接受的特征向量。
```
import pyaudio
import numpy as np
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 5
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT,
channels=CHANNELS,
rate=RATE,
input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
frames = []
print("开始录音,请讲话...")
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
data = stream.read(CHUNK)
frames.append(data)
print("录音结束!")
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
audio = np.frombuffer(b''.join(frames), dtype=np.int16)
input_values = tokenizer(audio, return_tensors='pt').input_values
```
4. 使用Wav2Vec2模型进行推理。可以将预处理后的特征向量输入到模型中进行推理,并使用Wav2Vec2Tokenizer将输出转换成文本。
```
with torch.no_grad():
logits = model(input_values).logits
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
transcription = tokenizer.batch_decode(predicted_ids)[0]
print("语音转文字结果:", transcription)
```
通过上述步骤,就可以使用Wav2Vec2实现中文语音转文字了。需要注意的是,Wav2Vec2模型对输入的语音信号有一定的要求,例如采样率必须为16kHz,单声道等。如果输入的语音信号不符合要求,可能会影响模型的识别效果。