ASRT语音识别系统部署及模型训练笔记

ASRT语音识别系统部署及模型训练笔记

前言

ASRT是一个中文语音识别系统，由AI柠檬博主开源在GitHub上。

GitHub地址：nl8590687/ASRT_SpeechRecognition

国内Gitee镜像地址：AI柠檬/ASRT_SpeechRecognition

文档地址：ASRT语音识别工具文档

本文主要是记录一下我在参考文章：教你如何使用ASRT训练中文语音识别模型 并完成部署和训练过程中的操作步骤。文章作者比较惜字如金，文中很多细节之处没有细讲，我在windows上进行部署的时候踩了比较多的坑，特此记录下。

1. 硬件条件：

总所周知，跑神经网络，要用到英伟达的显卡。

本人硬件参数：

以下是官方配置建议，我的显卡肯定不达标，但我想着最多训练久一点[捂脸]。

2. 下载源代码

按照如图所示步骤即可直接下载最新源代码压缩包。

下载完成后，需要进行解压。之后，如果GitHub仓库上如果代码有更新，重复上述步骤即可。

我的解压路径：

cd C:\Users\Administrator\Documents\ftp\qianyuhui\src\ASRT_SpeechRecognition

3. 运行环境搭建

3.1 操作系统安装CUDA、cuDNN

训练模型请安装好Nvidia GPU驱动和CUDA、cuDNN。

3.1.1 安装步骤

安装过程略过。参考文章：Windows 安装 CUDA/cuDNN

3.1.2 查看CUDA版本：

nvcc -V

3.1.3 查看cuDNN版本：

进入 cuda 的安装路径， C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include，找到 cudnn_version.h 选中，以记事本方式打开。

这里，我的是8.8.1

3.2 安装Anaconda

3.2.1 安装步骤

安装步骤略过，参考文章：anaconda的安装和使用

3.2.2 查看conda版本信息：

Anaconda PowerShell控制台中输入以下命令：

conda info

我的conda版本是23.1.0

4. 项目部署

4.1 conda创建python虚拟环境

首先请确保Anaconda 创建python3.10的虚拟环境。

4.1.1 操作步骤

我给asrt单独创建了一个名为：asrt_env的虚拟环境：

Anaconda PowerShell控制台中输入以下命令：

conda create -n asrt_env python=3.10 

4.1.2 查看虚拟环境基本信息

Anaconda PowerShell控制台中输入以下命令：

conda env list 
conda activate asrt_env 
conda info

4.2 为ASRT项目安装依赖包

4.2.1 安装依赖包：

Anaconda PowerShell控制台中，我们激活asrt_env虚拟环境，并cd到ASRT项目下，通过

requirements.txt为其安装依赖包：

conda env list
conda activate asrt_env
cd C:\Users\Administrator\Documents\ftp\qianyuhui\src\ASRT_v_1_3_0
pip install -r requirements.txt

这是一个漫长的安装过程，甚至经常因为网速慢导致下载失败。

4.2.2 踩坑记录：

我在安装tensorflow-gpu时失败了好几次，因为我conda使用的是清华源，下载tensorflow-gpu及其缓慢：

后来网上找到了提速的办法：

关掉原本的控制台，重新通过asrt_env进入ASRT项目目录，

单独先使用中科大的镜像将tensorflow-gpu安装好：

conda env list
conda activate asrt_env
pip --default-timeout=1000000 install -U -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==2.8.4

然后重新安装requirements.txt内的包：

conda env list 
conda activate asrt_env 
cd C:\Users\Administrator\Documents\ftp\qianyuhui\src\ASRT_SpeechRecognition
pip install -r requirements.txt

4.3 下载数据集

4.3.1 下载数据集目录

• 语音文件：wav格式的文件，diff文件头 采样频率16 kHz, 采样位数16 bits, 256 samples, 2 bytes 长度 (是不是raw格式都可以，只要能够正确读取内容即可);
• **标签文件：txt格式，**语音数据文件的文本标签。

在ASRT根目录下运行以下命令以下载推荐的默认数据集（包括语音和标签文件）的目录：

conda env list
conda activate asrt_env 
cd C:\Users\Administrator\Documents\ftp\qianyuhui\src\ASRT_SpeechRecognition
python download_default_datalist.py

根据提示即可完成下载，在对应的数据列表目录中即可看到下载的数据列表。

下载成功后，在/datalist/目录下的文件为AI柠檬博主整理好的数据集目录（包括语音和标签文件），对应的数据集仍需另外下载。

以thchs30为例，主要有6个文件，3个.txt，3个.lst

.txt文件是语音文件的文本标签列表：

.lst文件是语音文件的存储路径列表：

4.3.2下载数据集

(1) 下载

目录下好了，然后就是去下载几十个G的语音数据集了。

点击链接数据格式与可用的数据集

即可跳转到一些语音数据集的下载链接页面，一共8个压缩包，把他们全部下下来：

经过漫长的下载过程，下下来之后是这样的。我在ASRT根目录下创建了/data/speech_data/文件夹，把压缩包都放到了这里。

(2) 解压

a. 整体批量解压

下载完成之后，我们使用WinRAR解压进行批量解压(一定要按照我的说的步骤操作！)：

解压也是一个漫长的过程，解压后如图：

整体解压完成后，会看到数据集data_thchs30、primewords_md_2018_set1、ST-CMDS-20170001_1-OS已经全部解压完毕;aidatatang_200zh、data_aishell目录下依然有.tar.gz文件需要继续解压;dev、test、train都属于MagicData数据集，需要创建一个名为magicdata的文件夹，然后把dev、test、train都移进去。

b. 继续解压aidatatang_200zh

aidatatang_200zh 的数据集需要额外继续解压。

分别进入

speech_data/aidatatang_200zh/corpus/dev/

speech_data/aidatatang_200zh/corpus/test/

speech_data/aidatatang_200zh/corpus/train/

继续用WinRAR解压：

c. 继续解压data_aishell

data_aishell的数据集需要额外继续解压。

进入speech_data/data_aishell/wav继续用WinRAR解压：

d. magicdata数据集的单独处理操作

dev、test、train都属于MagicData数据集，需要创建一个名为magicdata的文件夹，然后把dev、test、train都移进去:

注意:

• 在Windows系统上使用WinRAR不要选择“解压到XXX(压缩包名)”，一定要选择“解压到当前文件夹”。
• 关于数据集文件的路径树，可以直接参考datalist目录下的*.lst和*.txt文件中的内容进行排放。datalist和 data。
• 下载后的文件解压，目录对应如下：

/data/speech_data/data_thchs30/train/*.wav 
/data/speech_data/data_thchs30/dev/*.wav 
/data/speech_data/data_thchs30/test/*.wav 
/data/speech_data/ST-CMDS-20170001_1-OS/*.wav

• magicdata的三个压缩包：dev、test、train的解压路径如下所示：

4.4 修改配置文件

4.4.1 构建目录与数据集文件的关联

ASRT项目的配置文件主要是位于根目录下的asrt_config.json，用代码编辑器打开。

asrt_config.json用于配置相关语音数据集目录、语音文件和标签文件（data_list、data_path、label_list），可按需修改。如图，需要修改data_path的路径。

(1) 相对路径的写法：

因为我把数据集文件都放在更目录下的data目录下(与datalist同级)，因此这里我参考data_list和lable_list的写法，采用相对路径的写法定位到speech_data：

(2) 绝对路径的写法：

Json中的绝对路径需要用【\】表示：

4.4.2 模型训练参数调整：

训练参数主要在 train_speech_model.py文件中修改。

具体参数详见文章：教你如何使用ASRT训练中文语音识别模型

我这边主要是改了batch_size, 默认是16我改成了8，降低GPU的工作压力。

4.5 训练模型

接下来就是运行项目，开始训练项目：

Anaconda PowerShell控制台中输入以下命令：

conda env list 
conda activate asrt_env 
cd C:\Users\Administrator\Documents\ftp\qianyuhui\src\ASRT_SpeechRecognition 
python train_speech_model.py

训练过程中会在/save_models/ 目录下对应的模型名称里保存了很多模型参数文件。

PS: AI柠檬博主曾经训练了几个版本，放在Github上，如果你并不需要训练自己的定制语音库，我们可以直接前往下载。

4.6 评估模型准确率

接下来的我们主要介绍【评估模型准确率】和【语音识别测试】。由于我的显卡条件并不好，训练需要花费较长时间（打算升级下我的显卡[捂脸]）。这里我直接使用AI柠檬博主已经训练好的最新版本(1.3.0)模型参数文件，进行演示。(注意：经过我的实操，1.3.0的模型参数文件，不适用python3.10，适用于3.9，其他版本如6、7、8未测试)

模型评估主要是 evaluate_speech_model.py文件。

第48行代码：load_model()方法中，需要指定模型参数文件(.h)路径。

第45行代码：test_model() 这里，需要传入的参数为要测试准确率的数据集类型，可选的有训练集(train)、验证集(dev)和测试集(test)，图中的【dev】意为：让模型在开发/验证集(dev集)上评估模型的准确率；

第49行代码：data_count参数设定要测试的数据量，例如：100，即随机处连续抽取100个数据进行错误率的计算，如果填“-1”则使用全部测试数据集的数据量，默认为-1；

conda env list 
conda activate asrt_env 
cd C:\Users\Administrator\Documents\ftp\qianyuhui\src\ASRT_SpeechRecognition 
python evaluate_speech_model.py

4.7 语音识别测试

语音识别使用predict_speech_file.py文件：

第47行代码：load_model()方法中，需要指定模型参数文件(.h)路径。

第48行代码：recognize_speech_from_file()函数里面，填写我们需要识别的录音文件的文件名路径。

完毕后，运行代码，查看识别结果。

conda env list 
conda activate asrt_env 
cd C:\Users\Administrator\Documents\ftp\qianyuhui\src\ASRT_SpeechRecognition 
python predict_speech_file.py

5. 常见问题去哪找：

FAQ常见问题答疑