语音识别pytorch

Pytorch是一个使用Python编写的开源机器学习框架，它可以用于实现流式和非流式语音识别模型。其中一个Pytorch实现的流式与非流式语音识别模型是MASR（Chinese Mandarin Automatic Speech Recognition），使用的数据集是thchs30。你可以在GitHub上找到该模型的源代码：。

要进行声纹识别，可以在声纹对比的基础上创建一个名为infer_recognition.py的文件。这个文件中使用infer()预测函数来获取语音的特征数据，并增加了load_audio_db()和register()函数以及recognition()函数。load_audio_db()函数用于加载声纹库中的语音数据，而register()函数用于将录音保存在声纹库中，并将该音频的特征添加到待对比的数据特征中。最后，recognition()函数用于将输入的语音与语音库中的语音进行对比，以实现声纹识别。可以根据自己的项目需求，通过录音或通过服务请求的方式完成声纹识别。详情请参考上述引用。

在使用Pytorch进行语音识别时，通常需要创建一个包含语音文件路径和语音分类标签的数据列表。数据列表的格式可以是"<语音文件路径\t语音分类标签>"的形式，方便之后的读取和使用其他语音数据集。不同的语音数据集可以通过编写对应的生成数据列表的函数，将这些数据集写在同一个数据列表中。

如果你希望使用最新的代码，建议通过源码安装来安装Pytorch。可以使用以下命令克隆源代码并安装：

git clone https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_Pytorch.git
cd VoiceprintRecognition_Pytorch/
python setup.py install

这样，你就可以开始使用Pytorch进行语音识别了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>