介绍一下AIshell-1数据集
时间: 2023-07-09 09:32:17 浏览: 339
AIshell-1数据集是由中国科学院自动化研究所、声谷科技和清华大学共同发布的中文语音识别数据集。该数据集包括279.6小时的语音数据和几乎相同的文本转写内容。它是目前公开发布的最大的中文语音识别数据集之一。
AIshell-1数据集的语音来自多个不同的场景,包括电话、麦克风和车载场景。同时,该数据集还提供了人工加噪声、语音增强、语音速度变换等多种预处理方式,以模拟实际应用场景中的不同情况。这些丰富的数据提供了一个良好的基础,可以用于训练中文语音识别模型和研究语音识别算法。
AIshell-1数据集的发布,对中文语音识别领域的研究和发展起到了重要的推动作用。同时,它也为语音识别技术在语音助手、智能家居、智能客服等领域的应用奠定了基础。
相关问题
aishell-1 sample数据集下载
Aishell-1是一个开源的中文人声数据库,它包含了超过13,100名不同年龄、性别、地域、方言和口音的人的录音数据。这个开源的数据集从多个不同来源和渠道来获得,并且它是一个训练自然语言理解、语音识别以及情感分析等深度学习模型的理想选择。
Aishell-1 sample是Aishell-1数据集的一个子集,包含有540个句子的录音,它可以用于初学者和研究者来测试语音识别的算法和模型。通过使用Aishell-1 sample,我们可以更好地了解Aishell-1的特点和内容,并发现如何使用和处理大型语音数据集。
要下载Aishell-1 sample数据集,我们可以从官方网站(http://www.openslr.org/33/)或者其他网站上进行下载。在下载之前,我们需要先了解数据集的格式和内容,并确保我们有足够的存储空间和计算资源用于处理这些数据。
如果我们希望使用Aishell-1 sample数据集来训练我们自己的语音识别模型,我们需要先确定我们的训练目标和模型架构,然后根据这些目标和模型架构来对数据集进行预处理和分析。一些常见的预处理步骤包括语音信号的预处理和分帧、音频特征提取技术、数据增强以及数据的标注和划分等等。在进行模型训练之前,我们应该对数据进行可视化、探索和调整,以确保数据的高质量和模型的效果。
使用deepspeech2写代码,用给定的aishell数据集进行语音识别模型搭建
首先,你需要下载并准备好aishell数据集,可以从官网下载:http://www.openslr.org/33/。
然后,你需要安装deepSpeech2的依赖项,可以使用以下命令:
```
pip install tensorflow-gpu==1.15.2
pip install scipy librosa pandas pydub matplotlib
```
接下来,你需要下载DeepSpeech2的源代码:
```
git clone https://github.com/SeanNaren/deepspeech.pytorch.git
```
然后,你需要进入代码目录并下载KenLM语言模型:
```
cd deepspeech.pytorch/data/lm
wget http://www.openslr.org/resources/11/3-gram.pruned.1e-7.arpa.gz
gunzip 3-gram.pruned.1e-7.arpa.gz
```
接下来,你需要将aishell数据集解压到指定的目录,并使用以下命令生成数据集的csv文件:
```
python deepspeech.pytorch/bin/import_aishell.py /path/to/aishell/data /path/to/output
```
然后,你需要使用以下命令训练语音识别模型:
```
python deepspeech.pytorch/train.py --train-manifest /path/to/output/train.csv --val-manifest /path/to/output/dev.csv --cuda --epochs 50
```
训练完成后,你可以使用以下命令进行推理:
```
python deepspeech.pytorch/inference.py --model-path /path/to/model.pth --audio-path /path/to/audio.wav
```
以上就是使用deepspeech2搭建语音识别模型的基本步骤,如果你想要更深入的了解,请参考deepSpeech2的官方文档。
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