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ASRT 后端开发 应用开发 深度学习

深度学习模型最佳部署方式:用Python实现HTTP服务器作API接口

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    当训练和测试完成一个深度学习模型之后,如果我们打算将这个算法模型上线,投入生产环境部署使用,那么我们就需要做一些额外的处理工作。由于深度学习模型对于算力需求较大,在上线过程中,一般有减小网络规模、使用专用硬件和通过C/S架构联网进行云端计算这三种方式。AI柠檬博主推荐使用第三种方式,即模型部署于服务器端,客户端通过网络将输入数据发送至服务器,计算得结果后传递给客户端。5G时代就在眼前,IPv6协议大规模部署,万物即将互联,尤其是无线移动互联网作为重要的基础设施是大势所趋。通过联网,即使是成本最低的低端的硬件,也可以在不损失精度的情况下,能够以更快的速度得到深度学习模型的计算结果。例如,ASRT语音识别系统就是以这种方式进行模型的部署的,已经能够为AI柠檬网站提供语音识别服务,用于语音搜索等任务。

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ASRT项目发布Python版SDK啦

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       ASRT项目最近新上线了Python3版的SDK,并在GitHub与国内的Gitee上同步开源,以方便各位使用Python直接测试ASRT最终的使用效果,欢迎大家使用。开源项目地址为:

https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Python3

https://gitee.com/ailemon/ASRT_SDK_Python3

       大家也可以直接接入使用AI柠檬部署的ASRT语音识别服务API接口,详见ASRT语音识别项目文档( https://asrt.ailemon.me/docs/ )。由于后端服务器的规模和性能限制,以及网络的延迟,可能存在着等待时间偏长的问题,请耐心等待。

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ASRT 智能语音技术

Python复现谷歌SpecAugment数据增强算法

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       谷歌在2019年提出了用于语音识别数据增强的SpecAugment算法,基本原理是对频谱图进行各种遮盖,例如横向进行频率范围遮盖,以及纵向进行时间段遮盖,也可以将二者组合起来,如图所示。本文将以代码来介绍在实际应用中如何复现SpecAugment算法,并介绍如何将该代码应用到AI柠檬的ASRT语音识别系统( https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition )的训练中。

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ASRT开放免费测试版公共API

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ASRT语音识别项目现在已经开放免费测试版的公共API调用接口了,欢迎大家使用Demo客户端或客户端SDK进行调用测试,测试用API的接口链接:https://api.ailemon.net/asrt/v1/ ,详细使用方法请查看ASRT项目文档内容( https://asrt.ailemon.me/docs/ )。由于目前部署的API服务器的硬件配置性能和网络性能有限,请使用ASRT的Demo客户端或者客户端SDK,在正常使用情况下进行测试,避免高并发调用,以防止服务器负载过高。

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ASRT 应用开发 智能语音技术 生活点滴

AI柠檬网站上线站内搜索引擎,支持语音搜索

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近日,AI柠檬网站上线了站内搜索引擎,并且支持语音搜索功能,以方便一个地方即可搜索包括AI柠檬的中文博客、英文博客和ASRT语音识别项目网站和文档等所有站点页面,大大优化了用户体验。搜索网站地址为:https://s.ailemon.me/ ,也可通过中文博客底部的搜索框进行搜索。打开后,直接在搜索框中输入文本即可,或点击“话筒”图标,说话完毕后,再次点击即可直接跳转到搜索结果页面。其中,语音搜索功能由ASRT中文语音识别项目实现和驱动。

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ASRT上线测试Demo啦

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ASRT项目最近新上线了Web网页端的测试Demo,以供各位测试ASRT最终的使用效果。测试地址为:https://asrt.ailemon.me/demo ,欢迎大家进行测试使用。开源的JavaWeb项目地址为:https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechClient_JavaWeb 。由于后端服务器的规模和性能限制,以及网络的延迟,可能存在着等待时间偏长的问题,请耐心等待,不要不停地点击识别按钮,会加重服务器负担。如果显示没有变化,可能是本身没录上音或者录音声音为空白噪声。

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ASRT 智能语音技术

教你如何使用ASRT部署中文语音识别API服务器

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ASRT是一个中文语音识别系统,由AI柠檬博主开源在GitHub( https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition )上,为了便于大家使用,本文将手把手按顺序教你如何使用ASRT语音识别系统在测试和生产环境中部署中文语音识别API服务器。文本以CPU (Intel x86_64) + Linux + Python 3 + Nginx 为示例运行环境。

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ASRT 智能语音技术

教你如何使用ASRT训练中文语音识别模型

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ASRT是一个中文语音识别系统,由AI柠檬博主开源在GitHub( https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition )上,为了便于大家使用,本文将手把手按顺序教你如何使用ASRT语音识别系统训练一个中文语音识别模型。

首先到GitHub上打开ASRT语音识别项目仓库:https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition

国内Gitee镜像地址:https://gitee.com/ailemon/ASRT_SpeechRecognition

打开的网页如图所示

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ASRT开源语音识别项目开始兼容TensorFlow 2.X

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大约三周前,一位GitHub用户在ASRT开源语音识别项目提交了一个Issue,指出该项目不能运行于TensorFlow 2.X环境下,存在兼容问题。于是他上周向本项目提交了修改代码的Pull Request。经过本人实际测试,修改后的代码同时兼容TensorFlow 1.X版和2.X版,并且完全无错误正确运行。

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[论文翻译]SpecAugment:一种用于自动语音识别的简单数据扩增方法

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SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition

原文:https://arxiv.org/abs/1904.08779

Daniel S. Park∗, William Chan, Yu Zhang, Chung-Cheng Chiu, Barret Zoph, Ekin D. Cubuk, Quoc V. Le

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{danielspark, williamchan, ngyuzh, chungchengc, barretzoph, cubuk, qvl}@google.com