AI语音模型PaddleSpeech踩坑（安装）指南

PaddleSpeech简介

PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。

PaddleSpeech安装步骤

提示：要找到一个合适的PaddleSpeech版本与paddlepaddle适配非常困难！官方文档也没有明确告诉我们PaddleSpeech要与哪个版本的python、paddlepaddle、cuda版本适配，只能自己尝试。经过N多次尝试，终于找到了能用的版本。因此，请严格按照下文的步骤执行。

相关依赖：
  1. gcc >= 4.8.5
  2. paddlepaddle <= 2.5.1
  3. python >= 3.8
安装docker版paddlepaddle

下面将用docker安装PaddleSpeech，这样会遇到更少的问题，更容易成功！
准备工作：

  1. 带GPU（以RTX4090为例）的Ubuntu 22.04系统，在 这里 下载550.78驱动的 .run 文件到Ubuntu系统内，运行命令（都以root身份运行）：
# 更新系统
apt update
apt upgrade# 重启系统
reboot# 安装驱动
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-550.78.run# 安装过程中如果遇到需要重新打包内核，选择 "rebuild ini..."
./NVIDIA-Linux-x86_64-550.78.run# 安装成功后，重启系统
reboot# 查看是否安装成功，如果驱动安装成功，会显示如下图内容
nvidia-smi

驱动安装成功
2. 在系统中用apt安装docker：

# 删除旧版
for pkg in docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done# 用apt安装新版docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.ascecho \"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/nullsudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin# 测试是否安装成功，如果成功，会输出hello-world镜像的内容
sudo docker run hello-world
  1. 安装 NVIDIA Container Toolkit：
# 用apt方式安装NVIDIA Container Toolkit
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.listsed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit# 配置NVIDIA Container Toolkit
# 如下命令会修改docker配置文件/etc/docker/daemon.json，没有则创建
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker
  1. 安装docker版本paddlepaddle
# 下载完镜像后，可用命令 docker inspect <image_name_or_id> 查看镜像创建时间
docker pull paddlepaddle/paddle:2.5.1-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0
在容器中安装PaddleSpeech
  1. 创建docker-compose.yml：
cd
vim docker-compose.yml# 内容如下
services:paddlespeech:image: paddlepaddle/paddle:2.5.1-gpu-cuda11.2-cudnn8.2-trt8.0container_name: paddle251network_mode: hostentrypoint: ["/bin/bash", "/home/docker-entrypoint.sh"]volumes:- /root/docker-entrypoint.sh:/home/docker-entrypoint.sh- /root/tests:/paddledeploy:resources:reservations:devices:- driver: nvidiacount: allcapabilities: [gpu]restart: always
  1. 写一个入口脚本
vim docker-entrypoint.sh# 内容如下：
#!/bin/bash
while true
doecho "loop forever, sleep 60"sleep 60
done
  1. 启动paddlepaddle容器
docker compose up -d
  1. 进入容器
# 查看容器，STATUS下面如果是 "Up ..." 表示容器启动成功
docker ps# 进入容器
docker exec -it paddle251 /bin/bash
  1. 安装PaddleSpeech，推荐编译安装：
# 克隆
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git
cd PaddleSpeech
mkdir ~/.pip
echo -e '[global]\nindex-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple\ntrusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn' > ~/.pip/pip.conf
pip install -U 'pip>21.0,<23.0'# 切换到指定commit
git checkout 52c7c1ef6a7373c332a52e006a80e59e630225cc
#git checkout ####f8b7d76758c1ec8da24dc883b86c8d73f70f9b9d# 安装依赖包
pip install pytest-runner# 安装完成时会有错误提示，不管它们：
# ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
# pylint 2.14.5 requires astroid<=2.12.0-dev0,>=2.11.6, but you have astroid 2.12.2 which is incompatible.
pip install . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 查看是否安装paddlepaddle-gpu和paddlespeech
pip list | grep -i paddle

测试安装的PaddleSpeech

  1. 下载示例音频
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav
  1. 语音识别测试
cd /paddle
paddlespeech asr --lang zh --input zh.wav
  1. Python API 一键预测
>>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor
>>> asr = ASRExecutor()
>>> result = asr(audio_file="zh.wav")
>>> print(result)
我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康
  1. 语音合成
    命令行一键体验
paddlespeech tts --input "你好，欢迎使用百度飞桨深度学习框架！" --output output.wav

Python API 一键预测

>>> from paddlespeech.cli.tts.infer import TTSExecutor
>>> tts = TTSExecutor()
>>> tts(text="今天天气十分不错。", output="output.wav")
  1. 声音分类
    命令行一键体验
paddlespeech cls --input zh.wav

Python API 一键预测

>>> from paddlespeech.cli.cls.infer import CLSExecutor
>>> cls = CLSExecutor()
>>> result = cls(audio_file="zh.wav")
>>> print(result)
Speech 0.9027186632156372
  1. 声纹提取
    命令行一键体验
paddlespeech vector --task spk --input zh.wav

Python API 一键预测

>>> from paddlespeech.cli.vector import VectorExecutor
>>> vec = VectorExecutor()
>>> result = vec(audio_file="zh.wav")
>>> print(result) # 187维向量
[ -0.19083306   9.474295   -14.122263    -2.0916545    0.048487294.9295826    1.4780062    0.3733844   10.695862     3.2697146-4.48199     -0.6617882   -9.170393   -11.1568775   -1.2358263 ...]
  1. 标点恢复
    命令行一键体验
paddlespeech text --task punc --input 今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约你一起去吃饭

Python API 一键预测

>>> from paddlespeech.cli.text.infer import TextExecutor
>>> text_punc = TextExecutor()
>>> result = text_punc(text="今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约你一起去吃饭")
今天的天气真不错啊！你下午有空吗？我想约你一起去吃饭。
  1. 语音翻译
    命令行一键体验
    使用预编译的 kaldi 相关工具，只支持在 Ubuntu 系统中体验
paddlespeech st --input en.wav

Python API 一键预测

>>> from paddlespeech.cli.st.infer import STExecutor
>>> st = STExecutor()
>>> result = st(audio_file="en.wav")
['我 在 这栋 建筑 的 古老 门上 敲门 。']

更多测试用例见 这里

使用服务见 这里

参考：
https://www.cnblogs.com/iyiluo/p/17688647.html

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.xdnf.cn/news/1419939.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系一条长河网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

sklearn之线性回归——以上证红利指数为例

sklearn之线性回归——以上证红利指数为例

文章目录 线性回归概念使用sklearn实现上证中立指数预测内置数据集的加载与处理 外部数据集的加载和处理数据内容数据加载和处理 开始预测分割数据集导入线性回归模型查看线性回归模型的系数绘制预测结果预测效果评估 最终代码 线性回归 线性回归&#xff08;Linear Regressio…
阅读更多...
无管理员权限linux系统手动切换cuda版本

无管理员权限linux系统手动切换cuda版本

查看当前计算机cudatoolkit的版本 nvcc -V下载 如果想切换到指定版本&#xff0c;则去官网下载&#xff08;10.1版本为例&#xff09;&#xff1a; cuda下载 cudnn下载 将下载好的文件放到服务器的文件夹中 安装 安装cuda sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run选择接受 …
阅读更多...
用户登录后端:登录密码解密后用PasswordEncoder验证密码是否正确

用户登录后端:登录密码解密后用PasswordEncoder验证密码是否正确

前置知识: 前端登录加密看用户登录 PasswordEncoder加密看PasswordEncoder详解 项目中因为要判断用户登录密码是否正确&#xff0c;通过输入错误次数锁住用户 1.后端配置rsa私钥 #密码加密传输&#xff0c;前端公钥加密&#xff0c;后端私钥解密 rsa:private_key: xxxx2. 读…
阅读更多...
parallels desktop19最新免费Mac电脑虚拟机软件

parallels desktop19最新免费Mac电脑虚拟机软件

Parallels Desktop是一款运行在Mac电脑上的虚拟机软件&#xff0c;它允许用户在Mac系统上同时运行多个操作系统&#xff0c;比如Windows、Linux等。通过这款软件&#xff0c;Mac用户可以轻松地在同一台电脑上体验不同操作系统的功能和应用程序&#xff0c;而无需额外的硬件设备…
阅读更多...
【深耕 Python】Quantum Computing 量子计算机（5）量子物理概念（二）

【深耕 Python】Quantum Computing 量子计算机（5）量子物理概念（二）

写在前面 往期量子计算机博客&#xff1a; 【深耕 Python】Quantum Computing 量子计算机&#xff08;1&#xff09;图像绘制基础 【深耕 Python】Quantum Computing 量子计算机&#xff08;2&#xff09;绘制电子运动平面波 【深耕 Python】Quantum Computing 量子计算机&…
阅读更多...
软件验收计划书-验收规程（Word原件）

软件验收计划书-验收规程（Word原件）

编写软件验收计划是软件开发过程中的一个关键步骤&#xff0c;其重要性体现在以下几个方面&#xff1a; 明确验收标准&#xff1a;软件验收计划详细列出了验收的标准、测试方法、测试环境等&#xff0c;确保所有相关人员对验收的期望和要求有清晰的认识。这有助于避免在验收阶段…
阅读更多...
windows@注册表介绍@注册表的查看和编辑操作

windows@注册表介绍@注册表的查看和编辑操作

文章目录 abstractrefs注册表的主要组件包括根键极其缩写名称&#x1f47a;子键特性 查看注册表&#x1f47a;使用powershell查看路径下的子路径声明概念Get-ChildItem查看注册表路径下的项Set-Location进入注册表路径举例说明查看文件系统某个路径下的项查看某个注册表路径的项…
阅读更多...
以Ubuntu 18.04为例，介绍如何通过GUI安装Vmware Tools

以Ubuntu 18.04为例，介绍如何通过GUI安装Vmware Tools

正文共&#xff1a;1024 字 15 图&#xff0c;预估阅读时间&#xff1a;1 分钟 我前面已经在我的VMware ESXi主机上装了上百台虚拟机了&#xff0c;系统涉及的面也算得上非常广了&#xff0c;包括Windows系列&#xff08;Windows 7&#xff08;VMware虚拟机部署&#xff08;Win…
阅读更多...
springboot+vue+mybatis灵活就业服务平台+PPT+论文+讲解+售后

springboot+vue+mybatis灵活就业服务平台+PPT+论文+讲解+售后

随着网络科技的不断发展以及人们经济水平的逐步提高&#xff0c;网络技术如今已成为人们生活中不可缺少的一部分&#xff0c;而微信小程序是通过计算机技术&#xff0c;针对用户需求开发与设计&#xff0c;该技术尤其在各行业领域发挥了巨大的作用&#xff0c;有效地促进了灵活…
阅读更多...
电脑nvidia驱动和合适版本的duda--自用 回忆版

电脑nvidia驱动和合适版本的duda--自用 回忆版

参考文献&#xff1a;http://t.csdnimg.cn/ecDuG 内容很多抄的这个&#xff0c;主要害怕链接失效 一、Ubuntu 18.04 安装NVIDIA显卡驱动 1、查看本机显卡能够配置的驱动信息 ubuntu-drivers devices所以可以看出&#xff0c;推荐 nvidia-driver-530 - distro non-free 2、安…
阅读更多...
暗区突围资格 暗区突围测试资格 暗区突围资格申请

暗区突围资格 暗区突围测试资格 暗区突围资格申请

《暗区突围》作为一款备受瞩目的战术射击手游&#xff0c;以其独特的撤离玩法、高度拟真的枪战体验以及丰富的装备搜集系统&#xff0c;在玩家群体中迅速积累了极高的人气。游戏设定在一个充满未知与危险的封闭区域&#xff0c;玩家需要凭借智慧、策略与精湛的操作&#xff0c;…
阅读更多...
一个注解完美实现分布式锁（AOP）

一个注解完美实现分布式锁（AOP）

前言 学习过Spring的小伙伴都知道AOP的强大&#xff0c;本文将通过Redisson结合AOP&#xff0c;仅需一个注解就能实现分布式锁。 &#x1f36d; 不会使用aop和redisson的小伙伴可以参考&#xff1a; 【学习总结】使Aop实现自定义日志注解-CSDN博客 【学习总结】使用分布式锁和…
阅读更多...
小学拼音弄一下

小学拼音弄一下

import re from xpinyin import Pinyindef remove_middle_characters(text):# 仅保留汉字chinese_chars re.findall(r[\u4e00-\u9fff], text)cleaned_text .join(chinese_chars)# 如果字符数为偶数&#xff0c;则在中间添加空格if len(cleaned_text) % 2 0:middle_index le…
阅读更多...
Sqlite在Mybatis Plus中关于时间字段的处理

Sqlite在Mybatis Plus中关于时间字段的处理

我的个人项目中&#xff0c;使用Mybatis-Plus 和 Sqlite数据库&#xff0c; 但是在存储和查询时间字段的时候&#xff0c;总是出现问题&#xff0c;记录下我解决问题的过程。 Sqlite会默认把时间字段转成时间戳存储到数据库的字段中&#xff0c;看起来不直观&#xff0c;所以我…
阅读更多...
鸿蒙开发-ArkTS语言-XML

鸿蒙开发-ArkTS语言-XML

鸿蒙开发-UI-web 鸿蒙开发-UI-web-页面 鸿蒙开发-ArkTS语言-基础类库 鸿蒙开发-ArkTS语言-并发 鸿蒙开发-ArkTS语言-并发-案例 鸿蒙开发-ArkTS语言-容器 鸿蒙开发-ArkTS语言-非线性容器 文章目录 前言 一、XML概述 二、XML生成 三、XML解析 1.解析XML标签和标签值 2.解析XML属性…
阅读更多...
Mac IDEA 自动补全mybatis sql语句

Mac IDEA 自动补全mybatis sql语句

导航 Mac IDEA 自动补全mybatis sql语句一、点击IDEA 右侧Database选项二、选择添加对应数据库三、输入数据库信息和方案四、输入数据库信息和方案五、成功 Mac IDEA 自动补全mybatis sql语句 背景&#xff1a; 想在Mapper中&#xff0c;能够实现自动检索数据库表和对应的字段…
阅读更多...
安装多个版本gcc并实现快捷切换

安装多个版本gcc并实现快捷切换

在实际生成过程中可能需要不同gcc版本来完成编译工作。 可以在环境中配置好不同版本的gcc&#xff0c;方便快捷的实现版本的切换 linux下gcc默认保存路径&#xff1a;/usr/bin # 查看当前gcc环境 gcc --version# 查看已有的gcc包 ls /usr/bin/gcc* ls /usr/bin/g*安装特定版本…
阅读更多...
CCF CSP 认证考试历年真题满分题解（所有前四题）

CCF CSP 认证考试历年真题满分题解（所有前四题）

CCF CSP 认证考试历年真题满分题解&#xff08;所有前四题&#xff09; 前言 原本刷题的动机仅仅是为研究生复试的机试环节做准备&#xff0c;我通过刷csp的真题来锻炼自己&#xff0c;因为上次的机试题目全部是csp真题&#xff0c;最后也是顺利上岸。空闲之际&#xff0c;我…
阅读更多...
Java的时间类

Java的时间类

1. 日期类 1.1 第一代日期类 1) Date: 精确到毫秒&#xff0c;代表特定的瞬间 2) SimpleDateFormat: 格式和解析日期的类 SimpleDateFormat 格式化和解析日期的具体类。它允许进行格式化(日期-→>文本)、解析(文本->日期)和规范化. import java.text.ParseExce…
阅读更多...
鸿蒙开发实现联系人列表(仿微信通讯录)

鸿蒙开发实现联系人列表(仿微信通讯录)

先看效果 直入主题 UI结构 Stack帧结构容器List联系人列表AlphabetIndexer字母索引器 实现代码 1. 先定义好假数据 通讯录列表数据 private dataList: any [{title: ,contactList: [{ name: "新的朋友", head: $r("app.media.ic_new_friend") },{ n…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023