本文主要是介绍Funsound语音识别技术之 基于paraformer的自定义命令（唤醒）词识别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
免费语音识别转写（优于讯飞）：www.funsound.cn
前言
Paraformer在声学后验上通过greedy search得到语音识别结果，对于自定义命令（唤醒）词识别，肯定还得走asr模型。对此我们可以在paraformer上为每个命令词构建模板进行命令匹配，最终结果远远优于科大讯飞语音控制sdk结果。
思路
大致思路如图，例如给”前翻页“命令制作模板，只需分析在解码后的声学后验上”前“/“翻”/"页"的能量分布。当然paraformer同时提供热词模块，添加以后会进一步提高命令词召回
代码
算法实现如下：
def kws(self,waveform_list,WORDS=[],as_hotwords=True):"""加载词表"""WORDS_IDXS = []for WORD in WORDS:WORD_IDX = self.converter.tokens2ids(list(WORD))WORDS_IDXS.append(WORD_IDX)"""解码"""_, AM_SCORES, VALID_TOKEN_LENS, US_ALPHAS, US_PEAKS = self.__call__(waveform_list=waveform_list,hotwords=" ".join(WORDS) if as_hotwords else "")RESULTS = []for am_score, valid_token_len in zip(AM_SCORES, VALID_TOKEN_LENS):am_score = am_score[:valid_token_len-1]best_score = -float('inf')for WORD, WORD_IDX in zip(WORDS, WORDS_IDXS):tgt_score = am_score[:,WORD_IDX]_max = np.max(tgt_score,axis=1)mean_score = np.mean(_max)if mean_score>best_score:best_score = mean_scorebest_word = WORDRESULTS.append([best_score, best_word])return RESULTS
召回率测试
在6个命令词，27人，820句的验证集上进行召回测试，测试集会进行一定程度加噪
结果可以看到当前基于paraformer的语音控制表现还是比较不错的。
这篇关于Funsound语音识别技术之 基于paraformer的自定义命令（唤醒）词识别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
