Pengchengstarling : PengChengStarling 是一個基於 icefall 項目的多語言自動語音識別（ASR）模型開發工具包。

Pengchengstarling

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語音識別開發與工具 #多語言 #自動語音識別 #ASR #模型 #開源 #高效推理普通產品開源

簡介 :

PengChengStarling 是一個專注於多語言自動語音識別（ASR）的開源工具包，基於 icefall 項目開發。它支持完整的 ASR 流程，包括數據處理、模型訓練、推理、微調和部署。該工具包通過優化參數配置和集成語言 ID 到 RNN-Transducer 架構中，顯著提升了多語言 ASR 系統的性能。其主要優點包括高效的多語言支持、靈活的配置設計以及強大的推理性能。PengChengStarling 的模型在多種語言上表現出色，且模型規模較小，推理速度極快，適合需要高效語音識別的場景。

需求人群 :

該產品適合需要開發多語言自動語音識別系統的開發者、研究人員和企業，尤其適用於需要高效、靈活且高性能的語音識別解決方案的場景，例如智能語音助手、多語言客服系統、語音轉文字應用等。

總訪問量： 474.6M

佔比最多地區： US(19.34%)

本站瀏覽量： 59.6K

使用場景

開發一個支持多種語言的智能語音助手，能夠即時將語音轉換為文本。

為多語言客服系統提供高效的語音識別能力，快速響應不同語言的客戶諮詢。

在多語言會議中即時轉錄語音內容，支持多種語言的語音輸入。

產品特色

支持多語言 ASR 模型開發，覆蓋中文、英語、俄語、越南語、日語、泰語、印尼語和阿拉伯語。

採用靈活的參數配置設計，解耦配置與功能代碼，支持多種語言任務。

集成語言 ID 到 RNN-Transducer 架構，提升多語言 ASR 性能。

提供完整的 ASR 流程支持，包括數據處理、模型訓練、推理、微調和部署。

支持流式 ASR 模型，推理速度比 Whisper-Large v3 快 7 倍，模型大小僅為 20%。

使用教程

1. 安裝依賴：根據官方文檔安裝必要的依賴項。

2. 數據準備：使用 `zipformer/prepare.py` 腳本將原始數據預處理為所需格式。

3. BPE 模型訓練：使用 `zipformer/prepare_bpe.py` 腳本訓練 BPE 模型，支持多語言文本。

4. 模型訓練：配置訓練參數後，運行 `zipformer/train.py` 腳本開始訓練多語言 ASR 模型。

5. 模型微調：設置 `do_finetune` 參數為 `true`，使用特定數據集對模型進行微調。

6. 模型評估：使用 `zipformer/streaming_decode.py` 腳本對訓練好的模型進行評估。

7. 模型導出：使用 `zipformer/export.py` 或 `zipformer/export-onnx-streaming.py` 腳本將模型導出為 PyTorch 或 ONNX 格式，用於部署。

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