当前位置: 首页 > news >正文

SpeechT5 模型

微软开源的 SpeechT5 语音模型,主要包括以下功能

  • 语音转文字:用于自动语音识别(ASR)。
  • 文字转语音:用于合成音频(TTS)。
  • 语音转语音:用于不同声音之间的转换或进行语音增强。

T5 网络包括,Encoder、Decoder、PreNet 和 PostNet。根据不同的模型,选用不同的 PreNet 和 PostNet。
在这里插入图片描述

TTS

T5 实现 TTS

from transformers import SpeechT5Processor, SpeechT5ForTextToSpeech, SpeechT5HifiGan
from datasets import load_dataset
import torch
import soundfile as sf
from datasets import load_datasetinputs = processor(text="hello, where are you from hello, where are you fromhello, where are you fromhello, where are you fromhello, where are you from?", return_tensors="pt")# load xvector containing speaker's voice characteristics from a dataset
embeddings_dataset = load_dataset("Matthijs/cmu-arctic-xvectors", split="validation")
speaker_embeddings = torch.tensor(embeddings_dataset[1234]["xvector"]).unsqueeze(0)speech = model.generate_speech(inputs["input_ids"], speaker_embeddings, vocoder=vocoder)sf.write("speech.wav", speech.numpy(), samplerate=16000)from IPython.display import AudioAudio("./speech.wav")

ASR

T5 实现 ASR

import torch
import soundfile as sf
from transformers import SpeechT5Processor, SpeechT5ForSpeechToText# Load the SpeechT5 processor and model
processor = SpeechT5Processor.from_pretrained("microsoft/speecht5_asr")
model = SpeechT5ForSpeechToText.from_pretrained("microsoft/speecht5_asr")def transcribe_audio(file_path):# Load audio filespeech, sampling_rate = sf.read(file_path)# Ensure the audio is in the right formatif sampling_rate != 16000:raise ValueError("The model expects 16kHz audio sampling rate")# Preprocess the audio for the modelinputs = processor(audio=speech, sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")predicted_ids = model.generate(**inputs, max_length=100)# Decode the logits to texttranscription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)return transcription[0]# Example usage
file_path = "speech.wav"  # Replace with your file path
transcription = transcribe_audio(file_path)
print("Transcription:", transcription)

音频处理

音频是由 Wav 存储的,Wav 包括采样频率和深度进行存储,在音频数据传入模型之前,数据通过 Mel-spectrogram 进行特征抽取。可以通过以下代码生成 Mel-spectrogram。

import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# Load an example audio file
audio_file_path = 'speech.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file_path, sr=16000)# Compute Mel-spectrogram
mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128, fmax=8000)# Convert to log scale (dB)
log_mel_spectrogram = librosa.power_to_db(mel_spectrogram, ref=np.max)# Plot the Mel-spectrogram
plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(log_mel_spectrogram, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel-spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()

在这里插入图片描述
每个像素作为数据输入 Model。

总结

SpeechT5 是一个比较强大的模型,可以文字转音频或者音频转文字,SpeechT5 目前只支持英文。

相关文章:

SpeechT5 模型

微软开源的 SpeechT5 语音模型,主要包括以下功能 语音转文字:用于自动语音识别(ASR)。文字转语音:用于合成音频(TTS)。语音转语音:用于不同声音之间的转换或进行语音增强。 T5 网络…...

网站用户行为分析:方法、工具与实践

摘要:随着互联网发展,网站竞争激烈,用户行为分析对网站建设与运营至关重要。本文综合介绍了基于服务器日志和客户端收集用户行为数据的方法,包括各自优缺点及相关工具;阐述了网站用户分析的五大常规方法;以…...

医疗医药企业新闻稿怎么写?健康行业品牌宣传背书的报纸期刊杂志媒体有哪些

【本篇由 言同数字全球媒体 原创】在撰写医疗、医学和制药相关稿件时,遵循一定的结构和内容规范至关重要。以下是一些写作建议以及适合发表健康类稿件的报纸、杂志及新闻媒体的推荐。 一、稿件写作结构 标题 原则:简洁、明了,能够准确传达主…...

2024-11-06 问AI: [AI面试题] 人工智能如何用于欺诈检测和网络安全?

文心一言 人工智能在欺诈检测和网络安全领域的应用日益广泛,其强大的数据处理和分析能力为这一领域带来了革命性的变化。以下详细介绍人工智能在欺诈检测和网络安全中的具体应用: 一、欺诈检测 身份认证和访问控制: 通过验证用户的身份信息…...

个人3DCoat设置分享

个人3DCoat设置分享 将当前选择的对象置于屏幕正中显示: /键 版本3DCoat 2023 3DCoat自定义快捷键: Quick Pick: Q Transform: T Primitives: Shift A Cut Off : K Res : Shift Clear Space : Delete 隐藏/显示对象: 点击Sculpt Tree中的眼睛按钮 显示隐…...

Spark 程序开发与提交:本地与集群模式全解析

Spark 的介绍与搭建:从理论到实践-CSDN博客 Spark 的Standalone集群环境安装与测试-CSDN博客 PySpark 本地开发环境搭建与实践-CSDN博客 目录 一、本地开发与远程提交测试 (一)问题背景 (二)解决方案 集群环境准…...

Linux编程:DMA增加UDP 数据传输吞吐量并降低延迟

文章目录 0. 引言1. 原理介绍1.1 DMA 与中断的协同机制1.2. DMA优化UDP 数据包发送 2. DMA 配置优化 0. 引言 UDP 网络传输常面临高 CPU 占用、传输延迟和丢包等挑战。本文将介绍 DMA 如何优化 UDP 数据包的发送,以提高吞吐量、减少延迟并降低 CPU 占用。 阅读本文…...

鸿蒙开启无线调试

DevEco Studio没找到通过WI-FI连接手机的可视化操作按钮,就去官网看了下hdc - TCP连接场景 操作也比较简单: 第1步:PC通过USB连接手机/平板; 第2步:在手机/平板的“开发者选项”中打开“无线调试”并记录下IP和端口…...

C. DS循环链表—约瑟夫环 (Ver. I - B)

题目描述 N个人坐成一个圆环(编号为1 - N),从第S个人开始报数,数到K的人出列,后面的人重新从1开始报数。问最后剩下的人的编号。 例如:N 3,K 2,S 1。2号先出列,然后是…...

【刷题】优选算法

优选算法 双指针 202. 快乐数 链接:. - 力扣(LeetCode) 【思路】 第一个实例是快乐数,因为会变为1且不断是1的循环 第二个实例不可能为1,因为会陷入一个没有1的循环 根据两个实例和鸽巢原理可以发现不断的平方和最…...

Python 在PDF中绘制形状(线条、矩形、椭圆形等)

在PDF中绘制图形可以增强文档的视觉效果。通过添加不同类型的形状,如实线、虚线、矩形、圆形等,可以使文档更加生动有趣,提高读者的阅读兴趣。这对于制作报告、演示文稿或是教材特别有用。本文将通过以下几个示例介绍如何使用Python 在PDF中绘…...

《今日制造与升级》是什么级别的期刊?是正规期刊吗?能评职称吗?

​问题解答 问:《今日制造与升级》是不是核心期刊? 答:不是,是知网收录的正规学术期刊。 问:《今日制造与升级》级别? 答:国家级。主管单位:中国机械工业联合会 …...

loading为什么不更新

场景:封装好的弹框,按钮上加了个loading状态,根据传入的值弹框提交的模块内容不一样。loading更新过后,但是值没有变。 注)写法一loading不更新,写法二loading值更新。 一、写法一 写法一中的 acceptanc…...

Rust 力扣 - 1652. 拆炸弹

文章目录 题目描述题解思路题解代码题目链接 题目描述 题解思路 我们只需要遍历长度长度为k的窗口&#xff0c;然后把窗口内数字之和填充到结果数组中的对应位置即可 题解代码 impl Solution {pub fn decrypt(code: Vec<i32>, k: i32) -> Vec<i32> {let n c…...

使用Golang实现开发中常用的【并发设计模式】

使用Golang实现开发中常用的【并发设计模式】 设计模式是解决常见问题的模板&#xff0c;可以帮助我们提升思维能力&#xff0c;编写更高效、可维护性更强的代码 屏障模式 未来模式 管道模式 协程池模式 发布订阅模式 下面是使用 Go 语言实现屏障模式、未来模式、管道模式…...

基于Zynq FPGA对雷龙SD NAND的性能测试评估

文章目录 一、SD NAND特征1.1 SD卡简介1.2 SD卡Block图 二、SD卡样片三、Zynq测试平台搭建3.1 测试流程3.2 SOC搭建 四、软件搭建五、测试结果六、总结 一、SD NAND特征 1.1 SD卡简介 雷龙的SD NAND系列有多种型号&#xff0c;本次测试使用的是CSNP4GCR01-AMW和CSNP32GCR01-A…...

4.WebSocket 配置与Nginx 的完美结合

序言 在现代 web 应用中&#xff0c;WebSocket 作为一种全双工通信协议&#xff0c;为实时数据传输提供了强大的支持。若要确保 WebSocket 在生产环境中的稳定性和性能&#xff0c;使用 Nginx 作为反向代理服务器是一个明智的选择。本篇文章将带你了解如何在 Nginx 中配置 Web…...

Docker:镜像构建 DockerFile

Docker&#xff1a;镜像构建 DockerFile 镜像构建docker build DockerfileFROMCOPYENVWORKDIRADDRUNCMDENTRYPOINTUSERARGVOLUME 镜像构建 在Docker官方提供的镜像中&#xff0c;大部分都是基础镜像&#xff0c;他们只提供某个简单的功能&#xff0c;如果想要一个功能更加丰富…...

浮动路由:实现出口线路的负载均衡冗余备份。

浮动路由 Tip&#xff1a;浮动路由指在多条默认路由基础上加入优先级参数&#xff0c;实现出口线路冗余备份。 ip routing-table //查看路由表命令 路由优先级参数&#xff1a;越小越优 本次实验测试两条默认路由&#xff0c;其中一条默认路由添加优先级参数&#xff0c;设置…...

二叉树的遍历和线索二叉树

二叉树遍历 二叉树结点的定义 typedef struct BiNode{Elemtype data;struct BiNode* lchild, *rchild; }BiNode, *BiTree; 先序 递归算法 void PreOrder1(BiTree T){if(T!NULL){visit(T);PreOrder(T->lchild);PreOrder(T->rchild);} } 非递归算法&#xff08;栈实现…...

html css js网页制作成品——HTML+CSS榴莲商城网页设计(4页)附源码

目录 一、&#x1f468;‍&#x1f393;网站题目 二、✍️网站描述 三、&#x1f4da;网站介绍 四、&#x1f310;网站效果 五、&#x1fa93; 代码实现 &#x1f9f1;HTML 六、&#x1f947; 如何让学习不再盲目 七、&#x1f381;更多干货 一、&#x1f468;‍&#x1f…...

安全突围:重塑内生安全体系:齐向东在2025年BCS大会的演讲

文章目录 前言第一部分&#xff1a;体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分&#xff1a;体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...

解读《网络安全法》最新修订,把握网络安全新趋势

《网络安全法》自2017年施行以来&#xff0c;在维护网络空间安全方面发挥了重要作用。但随着网络环境的日益复杂&#xff0c;网络攻击、数据泄露等事件频发&#xff0c;现行法律已难以完全适应新的风险挑战。 2025年3月28日&#xff0c;国家网信办会同相关部门起草了《网络安全…...

qt+vs Generated File下的moc_和ui_文件丢失导致 error LNK2001

qt 5.9.7 vs2013 qt add-in 2.3.2 起因是添加一个新的控件类&#xff0c;直接把源文件拖进VS的项目里&#xff0c;然后VS卡住十秒&#xff0c;然后编译就报一堆 error LNK2001 一看项目的Generated Files下的moc_和ui_文件丢失了一部分&#xff0c;导致编译的时候找不到了。因…...

Python的__call__ 方法

在 Python 中&#xff0c;__call__ 是一个特殊的魔术方法&#xff08;magic method&#xff09;&#xff0c;它允许一个类的实例像函数一样被调用。当你在一个对象后面加上 () 并执行时&#xff08;例如 obj()&#xff09;&#xff0c;Python 会自动调用该对象的 __call__ 方法…...

精益数据分析(98/126):电商转化率优化与网站性能的底层逻辑

精益数据分析&#xff08;98/126&#xff09;&#xff1a;电商转化率优化与网站性能的底层逻辑 在电子商务领域&#xff0c;转化率与网站性能是决定商业成败的核心指标。今天&#xff0c;我们将深入解析不同类型电商平台的转化率基准&#xff0c;探讨页面加载速度对用户行为的…...

6.计算机网络核心知识点精要手册

计算机网络核心知识点精要手册 1.协议基础篇 网络协议三要素 语法&#xff1a;数据与控制信息的结构或格式&#xff0c;如同语言中的语法规则语义&#xff1a;控制信息的具体含义和响应方式&#xff0c;规定通信双方"说什么"同步&#xff1a;事件执行的顺序与时序…...

EEG-fNIRS联合成像在跨频率耦合研究中的创新应用

摘要 神经影像技术对医学科学产生了深远的影响&#xff0c;推动了许多神经系统疾病研究的进展并改善了其诊断方法。在此背景下&#xff0c;基于神经血管耦合现象的多模态神经影像方法&#xff0c;通过融合各自优势来提供有关大脑皮层神经活动的互补信息。在这里&#xff0c;本研…...

项目进度管理软件是什么?项目进度管理软件有哪些核心功能?

无论是建筑施工、软件开发&#xff0c;还是市场营销活动&#xff0c;项目往往涉及多个团队、大量资源和严格的时间表。如果没有一个系统化的工具来跟踪和管理这些元素&#xff0c;项目很容易陷入混乱&#xff0c;导致进度延误、成本超支&#xff0c;甚至失败。 项目进度管理软…...

【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】

引言 扫描匹配(Scan Matching)是同步定位与地图构建(SLAM)系统中的核心组件&#xff0c;它通过对齐连续的传感器观测数据来估计机器人的运动。本文将深入探讨2D和3D SLAM中的各种扫描匹配算法&#xff0c;包括数学原理、实现细节以及实际应用中的性能对比&#xff0c;特别关注…...