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  • 这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统,读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型,或直接使用预训练模型测试效果。所以对于那些对语音识别感兴趣的读者而言,这是一个学习如何搭建 ASR 系统的极好...

    语音识别目前已经广泛应用于各种领域,那么你会想做一个自己的语音识别系统吗?这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统,读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型,或直接使用预训练模型测试效果。所以对于那些对语音识别感兴趣的读者而言,这是一个学习如何搭建 ASR 系统的极好资料。

    ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为 Auto Speech Recognition Tool,由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源(GPL 3.0 协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。基于该模型,作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。

    这个开源项目主要用于语音识别的研究,作者希望它可以一步步发展为极高准确率的 ASR 系统。此外,因为模型和训练代码都是开源的,所以能节省开发者很多时间。同样,如果开发者想要根据需求修改这个项目,那也非常简单,因为 ASRT 的代码都是经过高度封装的,所有模块都是可以自定义的。如下展示了该项目的一些特征:

    系统流程

    特征提取:将普通的 wav 语音信号通过分帧加窗等操作转换为神经网络需要的二维频谱图像信号,即语谱图。

    声学模型:基于 Keras 和 TensorFlow 框架,使用这种参考了 VGG 的深层的卷积神经网络作为网络模型,并训练。

    CTC 解码:在语音识别系统的声学模型输出中,往往包含了大量连续重复的符号,因此,我们需要将连续相同的符号合并为同一个符号,然后再去除静音分隔标记符,得到最终实际的语音拼音符号序列。

    语言模型:使用统计语言模型,将拼音转换为最终的识别文本并输出。拼音转文本本质被建模为一条隐含马尔可夫链,这种模型有着很高的准确率。

    使用流程

    如果读者希望直接使用预训练的中文语音识别系统,那么直接下载 Release 的文件并运行就好了:

    如果读者希望修改某些模块,或者在新的数据集上进行训练,那么我们可以复制整个项目到本地,再做进一步处理。首先我们通过 Git 将本项目复制到本地,并下载训练所需要的数据集。作者在项目 README 文件中提供了两个数据集,即清华大学 THCHS30 中文语音数据集和 AIShell-1 开源版数据集。

    $ git clone https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition.git

    在下载数据集后,我们需要将 datalist 目录下的所有文件复制到 dataset 目录下,也就是将其与数据集放在一起

    $ cp -rf datalist/* dataset/

    在开始训练前,我们还需要安装一些依赖库:python_speech_features

    TensorFlow

    Keras

    wave

    当然,其它如 NumPy、Matplotlib、Scipy 和 h5py 等常见的科学计算库也都是需要的。一般有这些包后,环境应该是没什么问题的,有问题也可以根据报错安装对应缺少的库。

    训练模型可以执行命令行:

    $ python3 train_mspeech.py

    测试模型效果可以运行:

    $ python3 test_mspeech.py

    测试之前,请确保代码中填写的模型文件路径存在。最后,更多的用法和特点可以查看原 GitHub 项目和文档。

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  • 我们需要「视频管理系统」来管理我们下载电影,作为自建视频网站,用于日常视频播放、观影休闲。(我们没有选用家庭影院方案,因为我们希望在电脑上可以直接通过网页打开播放。基于 Web 视频管理系统是最贴近...

    问题描述

    我们需要「视频管理系统」来管理我们下载的电影,作为自建视频网站,用于日常的视频播放、观影休闲。(我们没有选用家庭影院方案,因为我们希望在电脑上可以直接通过网页打开播放。基于 Web 的视频管理系统是最贴近我们需求的工具)

    因此,我们创建该笔记,用来整理部分“比较好用的”(能够满足我们需求的)视频管理系统。

    解决方案

    最开始我们想使用国外的视频管理系统,但是后来经过查找,还是国内的比较好。因为国内的系统集成多种采集插件:
    苹果 cms 官方蓝奏网盘(适合萌新) https://www.lanzous.com/u/magicblack
    飞飞 cms 官网 https://www.feifeicms.org
    另一个飞飞 cms http://www.ffcms.cn
    赤兔 cms 官网 http://www.ctcms.cn
    海洋 cms 官网(不建议使用) https://www.seacms.net/index.php
    赞片 cms 官网 https://www.zanpiancms.com
    movcms 官网 https://www.movcms.com
    雷风 cms http://www.lfdycms.com
    魅思 cms http://www.msvod.cc
    马克思 cms http://www.makesicms.com
    米酷 cms https://micool.net
    晴天 cms http://www.qingtiancms.com/movie

    “苹果 CMS”(MACCMS)、“帝国 CMS”、“织梦 CMS”、“飞飞 CMS”,其中,我们被安利 “苹果 CMS”,那就用 “苹果 CMS” 吧;

    方案一、苹果 CMS(MACCMS)

    第一步、部署 MACCMS10 系统

    下载地址:https://github.com/magicblack/maccms_down

    安装方法:类似于其他 PHP CMS 系统(这里不再赘述)。

    第二步、配置 Nginx 反向代理

    使用如下 Nginx 配置(其中,webadmin.php 是 admin.php(由于安全原因 admin.php 被重命名))

    server {
        listen 80;
        server_name videos.k4nz.com;
        root /srv/maccms10/;
        index  index.php index.html index.htm;
    
        location /asdfasdfasfdsafsfsafsadf {
            rewrite ^(.*)$ /index.php?s=$1 last;
        }
        location / {
            if (!-e $request_filename) {
                rewrite ^/index.php(.*)$ /index.php?s=$1 last;
                rewrite ^/webadmin.php(.*)$ /webadmin.php?s=$1 last;
                rewrite ^/api.php(.*)$ /api.php?s=$1 last;
                rewrite ^(.*)$ /index.php?s=$1 last;
                break;
            }
        }
    
        location ~ \.php$ {
            fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
            fastcgi_index index.php;
            fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name;
            include fastcgi_params;
        }
    }
    

    通过如下方法进行伪静态配置:
    1)管理后台 / 系统 / URL地址配置 / 路由伪静态设置 / 伪静态状态:开启
    2)使用如下 Nginx 配置:

    server {
        listen 80;
        server_name videos.k4nz.com;
        root /srv/maccms10/;
        index  index.php index.html index.htm;
    
        location /asdfasdfasfdsafsfsafsadf {
            rewrite ^(.*)$ /index.php?s=$1 last;
        }
        location / {
            if (!-e $request_filename) {
                # 管理后台后台
                rewrite ^/admin/(.*)$ /webadmin.php?s=/admin/$1 last;
                # 对外接口
                rewrite ^/provide/(.*)$ /api.php?s=/provide/$1 last;
                # 页面显示
                rewrite ^/index.php/(.*)$ /index.php?s=$1 last; # 修复在页面中的硬编码
                rewrite ^(.*)$ /index.php?s=$1 last;
                break;
            }
        }
    
        location ~ \.php$ {
            fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
            fastcgi_index index.php;
            fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name;
            include fastcgi_params;
        }
    }
    

    第三步、添加采集站点

    我们还需要设置“视频采集接口”,以从互联网采集各种视频。

    打开后台地址,在 采集 / 自定义资源 中进行设置。

    如下表格,是我们采集视频用到的站点(可能还有其他站点,日后将补充):

    站点名称 主页 接口地址 接口类型
    酷云资源网 http://kuyunzy.vip/ http://caiji.kuyunzyw.com/inc/s_ldg_kkyun.asp XML
    永久资源网 http://www.yongjiuzy.cc/ http://cj.yongjiuzyw.com/inc/s_yjm3u8.php XML
    最大资源网 http://www.zuidazy4.com/    
    156资源网 http://www.156zy.cc/    

    注意事项

    该系统只能采集视频信息,但是不能采集视频下载链接

    常见问题汇总

    对接微信公众号:苹果 CMS 搭建视频网站,定时采集视频

    TODO 浏览模式非静态,无法生成

    相关文章

    「VLC」- 使用 ROOT 用户运行
    「Videos」- 爬取电影天堂全部下载链接

    参考文献

    7 Best Free / Open source Video CMS For Sharing Videos
    搭建在线视频网站,怎么弄? - 知乎
    零基础 搭建 影视站

    展开全文
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  • 今天湘北想来和大家聊一聊中小企业该如何低成本,高效,且快速的开发自己的系统 首先我们要先了解先中小企业所面临的是什么 1、中小企业业务规范性差,信息化需求柔性大 首先要说到的就是小企业相较于大企业业务...

    今天湘北想来和大家聊一聊中小企业该如何低成本,高效,且快速的开发自己的系统

      首先我们要先了解先中小企业所面临的是什么

      1、中小企业业务规范性差,信息化需求柔性大

    4382f7ed5053e243fd8561cf6bde028d.png

      首先要说到的就是小企业相较于大企业业务的随意性比较高,员工的具体分工相对比较模糊,这是小企业第一步所面临的

      2、小企业资金投入压力大

      相比一些大公司,中小企业在生存发展上更为关键。大家都知道小企业的行业竞争是非常大和多的,所以企业的发展就会优先投入在比较紧急的地方。所以小企业的资金投入面临压力。

      3、中小企业信息化人才缺乏

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      第三点也是最重要的一点,可能更多的企业是缺乏这方面的人才。就目前IT相关的人力成本已经居于很高的水平,而这些自身实力有限的中小企业对于专业人才的吸引力并不高,较差的工作环境和待遇让这些人对中小企业并不感冒。

      所以以上三点是众多小企业没有发展自己系统的最根本原因

      那竟然分析出来小企业难发展自己系统的问题了,那该如何解决呢?那就需要一套成本低下且开发难度低的工具就能满足中小企业的发展难题了

    03522a4fc006573123094a27c05c90ed.png

      所以在这里推荐一款快速开发企业管理系统的工具——XJR快速开发工具

      XJR快速开发平台呢是一款上手很简单,稍有开发基础就可以轻松掌握XJR快开平台,不用专业架构师、前端、美工、APP开发人员也可以在短期内轻松开发出如ERP、CRM、WMS、MIS、OA等各类管理系统。是一套可视化的软件快速开发工具。上手很简单,稍有开发基础就可以轻松掌握XJR快开平台,不用专业架构师、前端、美工、APP开发人员也可以在短期内轻松开发出如ERP、CRM、网站建设、WMS、MIS、OA等各类管理系统。(http://cs.xjrsoft.com)

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      这款工具是由湘北智造开发的工具,适用于开发小白,能够解决小白一些编程学习中的基础障碍,帮助理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。不仅如此,XJR快速开发平台融合了时下最实用的web及互联网应用技术,集成多类业务场景,可以帮助客户以低廉的成本高质量并且快速地完成软件产品及项目的开发。

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      所以一款好用且实用的开发工具就能给你和你的企业更好更高效的管理是不是很方便,而且这款开发工具支持代码开源和免费体验,是不是有点心动

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  • 所以对于那些对语音识别感兴趣的读者而言,这是一个学习如何搭建 ASR 系统的极好资料。 ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为 Auto Speech Recognition Tool,由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上...

    机器之心编辑

    作者:AI柠檬博主

     

    语音识别目前已经广泛应用于各种领域,那么你会想做一个自己的语音识别系统吗?这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统,读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型,或直接使用预训练模型测试效果。所以对于那些对语音识别感兴趣的读者而言,这是一个学习如何搭建 ASR 系统的极好资料。

     

    ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为 Auto Speech Recognition Tool,由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源(GPL 3.0 协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。基于该模型,作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。

     

    ASRT 项目主页:https://asrt.ailemon.meGitHub 项目地址:https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition

    这个开源项目主要用于语音识别的研究,作者希望它可以一步步发展为极高准确率的 ASR 系统。此外,因为模型和训练代码都是开源的,所以能节省开发者很多时间。同样,如果开发者想要根据需求修改这个项目,那也非常简单,因为 ASRT 的代码都是经过高度封装的,所有模块都是可以自定义的。如下展示了该项目的一些特征:

     

     

    系统流程

     

    特征提取:将普通的 wav 语音信号通过分帧加窗等操作转换为神经网络需要的二维频谱图像信号,即语谱图。

     

    声学模型:基于 Keras 和 TensorFlow 框架,使用这种参考了 VGG 的深层的卷积神经网络作为网络模型,并训练。

     

     

    CTC 解码:在语音识别系统的声学模型输出中,往往包含了大量连续重复的符号,因此,我们需要将连续相同的符号合并为同一个符号,然后再去除静音分隔标记符,得到最终实际的语音拼音符号序列。

     

     

    语言模型:使用统计语言模型,将拼音转换为最终的识别文本并输出。拼音转文本本质被建模为一条隐含马尔可夫链,这种模型有着很高的准确率。

     

    使用流程

     

    如果读者希望直接使用预训练的中文语音识别系统,那么直接下载 Release 的文件并运行就好了:

     

    下载地址:https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/releases/tag/v0.4.2

     

    如果读者希望修改某些模块,或者在新的数据集上进行训练,那么我们可以复制整个项目到本地,再做进一步处理。首先我们通过 Git 将本项目复制到本地,并下载训练所需要的数据集。作者在项目 README 文件中提供了两个数据集,即清华大学 THCHS30 中文语音数据集和 AIShell-1 开源版数据集。

     

    $ git clone https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition.git

    THCHS30 和 ST-CMDS 国内下载镜像:http://cn-mirror.openslr.org/

     

    在下载数据集后,我们需要将 datalist 目录下的所有文件复制到 dataset 目录下,也就是将其与数据集放在一起:

     

    $ cp -rf datalist/* dataset/

    在开始训练前,我们还需要安装一些依赖库:

     

    python_speech_featuresTensorFlowKeraswave

    当然,其它如 NumPy、Matplotlib、Scipy 和 h5py 等常见的科学计算库也都是需要的。一般有这些包后,环境应该是没什么问题的,有问题也可以根据报错安装对应缺少的库。

     

    训练模型可以执行命令行:

     

    $ python3 train_mspeech.py

    测试模型效果可以运行:

     

    $ python3 test_mspeech.py

    测试之前,请确保代码中填写的模型文件路径存在。最后,更多的用法和特点可以查看原 GitHub 项目和文档。

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空空如也

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