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前言
这段时间一直在研究飞浆平台，最近试了试PaddleSpeech项目，试着对文本语音做处理。整体的效果个人觉着不算特别优越，只能作为简单的学习使用。
项目github地址：github仓库
环境安装
首先我们看一下项目结构以及安装文档。
需要Python3.7以上、C++环境、requirements安装等等，下面按照我的顺序说一下。
1、conda安装Python3.9虚拟环境
使用conda安装python3.9环境，命令如下。
conda create -n py39 python=3.9
2、安装Visual Studio 2019
安装地址: Microsoft C++ 生成工具 - Visual Studio
注意安装的时候需要勾选C++桌面开发。
3、安装requirements.txt
使用命令安装requiremets.txt，命令如下：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple
这里要注意一下，paddlespeech_ctcdecoders安装失败的话无所谓，可以略掉。
4、安装paddlepaddle和paddlespeech
命令如下：
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pip install paddlespeech -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
5、nltk_data下载
按照项目安装文档内的说明。
我的本地目录地址如下
项目验证
我下面分别验证一下tts、asr以及标点恢复功能。
tts语音合成
使用命令如下：
paddlespeech tts --input "南京现在很冷，下次再去夫子庙吧。" --output C:\Users\xxx\Desktop\115.wav
执行过程
(dh_partner) D:\spyder\PaddleSpeech>paddlespeech tts --input "南京现在很冷，下次再去夫子庙吧。" --output C:\Users\xxx\Desktop\115.wav
phones_dict: None
[2022-01-05 17:23:43,642] [ INFO] [log.py] [L57] - File C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip md5 checking...
[2022-01-05 17:23:44,742] [ INFO] [log.py] [L57] - Use pretrained model stored in: C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4
self.phones_dict: C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4\phone_id_map.txt
[2022-01-05 17:23:44,743] [ INFO] [log.py] [L57] - C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4
[2022-01-05 17:23:44,744] [ INFO] [log.py] [L57] - C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4\default.yaml
[2022-01-05 17:23:44,744] [ INFO] [log.py] [L57] - C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4\snapshot_iter_76000.pdz
self.phones_dict: C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\fastspeech2_csmsc-zh\fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4\phone_id_map.txt
[2022-01-05 17:23:44,745] [ INFO] [log.py] [L57] - File C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4.zip md5 checking...
[2022-01-05 17:23:44,782] [ INFO] [log.py] [L57] - Use pretrained model stored in: C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4
[2022-01-05 17:23:44,783] [ INFO] [log.py] [L57] - C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4
[2022-01-05 17:23:44,783] [ INFO] [log.py] [L57] - C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4\pwg_default.yaml
[2022-01-05 17:23:44,785] [ INFO] [log.py] [L57] - C:\Users\huyi\.paddlespeech\models\pwgan_csmsc-zh\pwg_baker_ckpt_0.4\pwg_snapshot_iter_400000.pdz
vocab_size: 268
frontend done!
encoder_type is transformer
decoder_type is transformer
C:\Users\huyi\.conda\envs\dh_partner\lib\site-packages\paddle\framework\io.py:415: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' i
s deprecated since Python 3.3, and in 3.10 it will stop working
if isinstance(obj, collections.Iterable) and not isinstance(obj, (
acoustic model done!
voc done!
Building prefix dict from the default dictionary ...
[2022-01-05 17:23:51] [DEBUG] [__init__.py:113] Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\huyi\AppData\Local\Temp\jieba.cache
[2022-01-05 17:23:51] [DEBUG] [__init__.py:132] Loading model from cache C:\Users\huyi\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.659 seconds.
[2022-01-05 17:23:52] [DEBUG] [__init__.py:164] Loading model cost 0.659 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
[2022-01-05 17:23:52] [DEBUG] [__init__.py:166] Prefix dict has been built successfully.
C:\Users\huyi\.conda\envs\dh_partner\lib\site-packages\paddle\fluid\dygraph\math_op_patch.py:251: UserWarning: The dtype of left and right variables are not the same, left dtype is padd
le.int64, but right dtype is paddle.int32, the right dtype will convert to paddle.int64
warnings.warn(
[2022-01-05 17:23:58,811] [ INFO] [log.py] [L57] - Wave file has been generated: C:\Users\xxx\Desktop\115.wav
生成的音频如下
asr语音识别
我就使用了tts生成的音频进行asr识别，看看效果，命令如下:
paddlespeech asr --lang zh --input C:\Users\xxx\Desktop\115.wav
执行结果如下
可以看到最后打印的内容是没有标点的文字输出，还是比较准的。
标点恢复
就用这句话试试标点恢复的情况，命令如下：
paddlespeech text --task punc --input 南京现在很冷下次再去夫子庙吧
执行结果
看起来语义上没什么问题。
总结
我在前言中说效果不是很好的主要原因是因为速率比较慢，相比于类似阿里云提供的tts、asr接口来说，效率比较低。也可能和需要校验模型是否存在这些无关紧要的功能有关。可以考虑研究代码，自己重新封装一些服务，效果应该好的多。
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