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華為|幾行代碼的事兒，語音識別翻譯合成克隆一條龍AI功能都有

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華為|幾行代碼的事兒，語音識別翻譯合成克隆一條龍AI功能都有

其實 ， 對于語音識別這類和語音有關的幾個常見的AI功能——沒錯 ， 是AI應用 ， 模型都給你訓練好了的——往往一行代碼（核心實現）就能實現 ， 不過為了謹慎起見 ， 還是不要那么說吧 ， 畢竟一行終端命令是一個功能 。 這個很厲害的AI就是百度飛槳的Speech ， 其實就是PaddleSpeech啦 。
這是PaddlePaddle里的項目 。 PaddleSpeech基于飛槳PaddlePaddle的語音方向的開源模型庫 ， 用于語音和音頻中的各種關鍵任務的開發 ， 包含大量基于深度學習前沿和有影響力的模型 。 也就是封裝了語音識別語音翻譯等多個我們常用的功能 。 之前在很多AI應用上一直用國外的開源項目 ， 雖然一直聽說PaddlePaddle但沒在意 ， 后來用了某個一試 ， 果然啊 ， 比較符合胃口（門檻低唄） 。

如果我們想要做一個語音識別的小應用 ， 或者就是想要體驗一下 ， 可以試試PaddleSpeech這個 。 機智客簡單試了下 ， 感覺效果還是很棒的 。 由于這是基于飛槳的PaddleSpeech ， 所以我們在配置環境的時候就要安裝飛槳的庫 ， 保證環境里有PaddlePaddle或者創建新的虛擬環境 ， 安裝飛槳 。 再用pip安裝paddlespeech就行 。 這里官方強烈建議在Linux下 ， 而且是3.7以及以上版本的Python ， 由于自己用的是Ubuntu ， 之前默認的Python就完全符合 ， 這一步不存在障礙 。
等待安裝成功 ， pip檢查沒有問題 ， 就可以測試使用語音識別這些功能了 。 比如我們在本地文件夾里放一個測試的wav文件 ， 然后用輸入paddlespeech asr --lang zh --input 0.wav這樣的命令開始識別 。 當然 ， 這里沒有加路徑 ， 說明是在當前目錄里開的終端 。 然后執行命令 。 此時會加載數據 ， 然后會自動下載模型 ， 下載PaddleSpeech需要的whl文件也就是paddlespeech_ctcdecoders-0.1.0-cp38-cp38-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.whl 。 文件并不大 ， 不過之后有很多代碼輸出 ， 安靜等著就行了 。
【華為|幾行代碼的事兒，語音識別翻譯合成克隆一條龍AI功能都有】等到結束了 。 正確的識別輸出就出來了 。 當然這里是輸出到終端里的 ， 我們能直接看到 。 而paddlespeech命令還有很多參數和要求 ， 我們可以在項目說明里查看文檔 ， 或者在終端用help查看相關說明 。 這只是一個小例子 ， Paddlespeech有很多內置的模型 ， 也就是有很多相應的應用 ， 方便我們直接調用 。 大家可以試一下 。

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