要将`modelscope-funasr`的输出从`Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版-onnx`更改

简介: 【1月更文挑战第7天】【1月更文挑战第35篇】要将`modelscope-funasr`的输出从`Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版-onnx`更改

要将modelscope-funasr的输出从Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版-onnx更改为像Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版一样输出sentences信息,您可以尝试以下步骤:

  1. 首先,确保您已经安装了modelscope-funasr库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
pip install modelscope-funasr
  1. 然后,您可以使用以下代码示例来加载模型并进行推理:
from modelscope.funasr import FunAsrModel
import torch

# 加载模型
model = FunAsrModel.from_pretrained("modelscope/funasr-paraformer-chinese-common-16k-offline-large-long")

# 准备输入数据
input_audio = torch.randn(1, 16000)  # 假设输入是一个随机音频张量

# 进行推理
output = model(input_audio)

# 获取sentences信息
sentences = output["sentences"]

在这个例子中,我们首先从预训练模型中加载了FunAsrModel,然后使用一个随机生成的音频张量作为输入进行推理。最后,我们从输出中提取了sentences信息。

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
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。
目录
相关文章
|
Java 语音技术 开发工具
Android 讯飞离线语音听写/离线语音识别SDK
Android 讯飞离线语音听写/离线语音识别SDK
561 0
Android 讯飞离线语音听写/离线语音识别SDK
|
4月前
|
存储 算法 Serverless
【matlab】matlab基于DTW和HMM方法数字语音识别系统(源码+音频文件+GUI界面)【独一无二】
【matlab】matlab基于DTW和HMM方法数字语音识别系统(源码+音频文件+GUI界面)【独一无二】
|
7月前
|
人工智能 编解码 自然语言处理
离线生成双语字幕,一键生成中英双语字幕,基于AI大模型,ModelScope
制作双语字幕的方案网上有很多,林林总总,不一而足。制作双语字幕的原理也极其简单,无非就是人声背景音分离、语音转文字、文字翻译,最后就是字幕文件的合并,但美中不足之处这些环节中需要接口api的参与,比如翻译字幕,那么有没有一种彻底离线的解决方案?让普通人也能一键制作双语字幕,成就一个人的字幕组?
离线生成双语字幕,一键生成中英双语字幕,基于AI大模型,ModelScope
|
7月前
|
语音技术
长音频集成模型的标点结果既依赖于语音识别也依赖于语音端点检测(VAD)
长音频集成模型的标点结果既依赖于语音识别也依赖于语音端点检测(VAD)【1月更文挑战第11天】【1月更文挑战第52篇】
135 1
|
语音技术
同一个语音为什么识别结果还不一致的,有大佬知道原因吗(Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-热词版)
模型speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404,在线体验同一个语音识别结果不一致(https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404/summary)
326 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
基于深度学习的语音识别技术应用与发展
在当今数字化时代,语音识别技术已经成为人机交互领域的重要组成部分。本文将介绍基于深度学习的语音识别技术在智能助手、智能家居和医疗健康等领域的应用与发展,同时探讨该技术在未来的潜在应用和发展方向。
218 4
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
未来语音交互新纪元:FunAudioLLM技术揭秘与深度评测
人类自古以来便致力于研究自身并尝试模仿,早在2000多年前的《列子·汤问》中,便记载了巧匠们创造出能言善舞的类人机器人的传说。
12412 116
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
医疗行业的语音识别技术解析:AI多模态能力平台的应用与架构
AI多模态能力平台通过语音识别技术,实现实时转录医患对话,自动生成结构化数据,提高医疗效率。平台具备强大的环境降噪、语音分离及自然语言处理能力,支持与医院系统无缝集成,广泛应用于门诊记录、多学科会诊和急诊场景,显著提升工作效率和数据准确性。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
智能语音交互技术:构建未来人机沟通新桥梁####
【10月更文挑战第28天】 本文深入探讨了智能语音交互技术的发展历程、当前主要技术框架、核心算法原理及其在多个领域的应用实例,旨在为读者提供一个关于该技术全面而深入的理解。通过分析其面临的挑战与未来发展趋势,本文还展望了智能语音交互技术如何继续推动人机交互方式的革新,以及它在未来社会中的潜在影响。 ####
100 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 人机交互
智能语音交互技术的突破与未来展望###
【10月更文挑战第27天】 本文聚焦于智能语音交互技术的最新进展,探讨了其从早期简单命令识别到如今复杂语境理解与多轮对话能力的跨越式发展。通过深入分析当前技术瓶颈、创新解决方案及未来趋势,本文旨在为读者描绘一幅智能语音技术引领人机交互新纪元的蓝图。 ###
91 0