FunASR项目支持实时语音识别

简介: FunASR项目支持实时语音识别【1月更文挑战第7篇】

是的,FunASR项目支持实时语音识别。在FunASR的Demo页面中,你可以选择“麦克风”作为录音模式,这样你就可以实时地说话,FunASR就会实时地将你的语音转换为文字显示出来。

然而,需要注意的是,实时语音识别的准确性可能会受到网络延迟、设备性能等因素的影响。此外,如果你的语音中包含大量的生僻词或者口音,这也会影响到识别的准确性。

如果你在使用过程中遇到任何问题,你可以参考FunASR的官方文档或者联系他们的技术支持。
在ModelScope FunASR中,ngpu参数是用来设置同时使用的GPU数量的。这个参数在训练模型时非常有用,因为它可以加速模型的训练过程。然而,如果你在推理阶段设置这个参数,它可能并不会产生任何效果,因为推理过程通常只需要一个GPU就可以完成。

如果你发现设置ngpu参数后没有产生任何效果,可能是因为你的操作是在推理阶段,而不是训练阶段。如果你是在训练阶段,那么你可以尝试增加ngpu的值,看看是否能够加速模型的训练过程。

总的来说,如果你在使用ModelScope FunASR时遇到任何问题,我建议你查阅官方文档或者联系他们的技术支持,他们会给你提供更具体的帮助。

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声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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