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PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型，一些典型的应用示例如下：

PaddleSpeech 荣获 NAACL2022 Best Demo Award, 请访问 Arxiv 论文。

输入音频	识别结果
	I knocked at the door on the ancient side of the building.
	我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。

输入音频	翻译结果
	我 在 这栋 建筑 的 古老 门上 敲门。

输入文本	合成音频
Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.
早上好，今天是2020/10/29，最低温度是-3°C。
季姬寂，集鸡，鸡即棘鸡。棘鸡饥叽，季姬及箕稷济鸡。鸡既济，跻姬笈，季姬忌，急咭鸡，鸡急，继圾几，季姬急，即籍箕击鸡，箕疾击几伎，伎即齑，鸡叽集几基，季姬急极屐击鸡，鸡既殛，季姬激，即记《季姬击鸡记》。
大家好，我是 parrot 虚拟老师，我们来读一首诗，我与春风皆过客，I and the spring breeze are passing by，你携秋水揽星河，you take the autumn water to take the galaxy。
宜家唔系事必要你讲，但系你所讲嘅说话将会变成呈堂证供。
各个国家有各个国家嘅国歌

更多合成音频，可以参考 PaddleSpeech 语音合成音频示例。

本项目采用了易用、高效、灵活以及可扩展的实现，旨在为工业应用、学术研究提供更好的支持，实现的功能包含训练、推断以及测试模块，以及部署过程，主要包括

• 📦 易用性: 安装门槛低，可使用 CLI 快速开始。
• 🏆 对标 SoTA: 提供了高速、轻量级模型，且借鉴了最前沿的技术。
• 🏆 流式 ASR 和 TTS 系统：工业级的端到端流式识别、流式合成系统。
• 💯 基于规则的中文前端: 我们的前端包含文本正则化和字音转换（G2P）。此外，我们使用自定义语言规则来适应中文语境。
• 多种工业界以及学术界主流功能支持:
  • 🛎️ 典型音频任务: 本工具包提供了音频任务如音频分类、语音翻译、自动语音识别、文本转语音、语音合成、声纹识别、KWS等任务的实现。
  • 🔬 主流模型及数据集: 本工具包实现了参与整条语音任务流水线的各个模块，并且采用了主流数据集如 LibriSpeech、LJSpeech、AIShell、CSMSC，详情请见 模型列表。
  • 🧩 级联模型应用: 作为传统语音任务的扩展，我们结合了自然语言处理、计算机视觉等任务，实现更接近实际需求的产业级应用。

• 👑 2023.05.31: 新增 WavLM ASR-en, 基于WavLM的英语识别微调，使用LibriSpeech数据集
• 🎉 2023.05.18: 新增 Squeezeformer, 使用Squeezeformer进行训练，使用Aishell数据集
• 👑 2023.05.04: 新增 HuBERT ASR-en, 基于HuBERT的英语识别微调，使用LibriSpeech数据集
• ⚡ 2023.04.28: 修正 0-d tensor, 配合PaddlePaddle2.5升级修改了0-d tensor的问题。
• 👑 2023.04.25: 新增 U2 conformer 的 AMP 训练.
• 👑 2023.04.06: 新增 srt格式字幕生成功能。
• 🔥 2023.03.14: 新增基于 Opencpop 数据集的 SVS (歌唱合成) 示例，包含 DiffSinger、PWGAN 和 HiFiGAN，效果持续优化中。
• 👑 2023.03.09: 新增 Wav2vec2ASR-zh。
• 🎉 2023.03.07: 新增 TTS ARM Linux C++ 部署示例 (包含 C++ 中文文本前端模块)。
• 🔥 2023.03.03: 新增声音转换模型 StarGANv2-VC 合成流程。
• 🎉 2023.02.16: 新增粤语语音合成。
• 🔥 2023.01.10: 新增中英混合 ASR CLI 和 Demos。
• 👑 2023.01.06: 新增 ASR 中英混合 tal_cs 训练推理流程。
• 🎉 2022.12.02: 新增端到端韵律预测全流程 (包含在声学模型中使用韵律标签)。
• 🎉 2022.11.30: 新增 TTS Android 部署示例。
• 🤗 2022.11.28: PP-TTS and PP-ASR 示例可在 AIStudio 和飞桨官网体验！
• 👑 2022.11.18: 新增 Whisper CLI 和 Demos, 支持多种语言的识别与翻译。
• 🔥 2022.11.18: 新增 Wav2vec2 CLI 和 Demos, 支持 ASR 和特征提取。
• 🎉 2022.11.17: TTS 新增高质量男性音色。
• 🔥 2022.11.07: 新增 U2/U2++ 高性能流式 ASR C++ 部署。
• 👑 2022.11.01: 中英文混合 TTS 新增 Adversarial Loss 模块。
• 🔥 2022.10.26: TTS 新增韵律预测功能。
• 🎉 2022.10.21: TTS 中文文本前端新增 SSML 功能。
• 👑 2022.10.11: 新增 Wav2vec2ASR-en, 在 LibriSpeech 上针对 ASR 任务对 wav2vec2.0 的 finetuning。
• 🔥 2022.09.26: 新增 Voice Cloning, TTS finetune 和 ERNIE-SAT 到 PaddleSpeech 网页应用。
• ⚡ 2022.09.09: 新增基于 ECAPA-TDNN 声纹模型的 AISHELL-3 Voice Cloning 示例。
• ⚡ 2022.08.25: 发布 TTS finetune 示例。
• 🔥 2022.08.22: 新增 ERNIE-SAT 模型: ERNIE-SAT-vctk、ERNIE-SAT-aishell3、ERNIE-SAT-zh_en。
• 🔥 2022.08.15: 将 g2pW 引入 TTS 中文文本前端。
• 🔥 2022.08.09: 发布中英文混合 TTS。
• ⚡ 2022.08.03: TTS CLI 新增 ONNXRuntime 推理方式。
• 🎉 2022.07.18: 发布 VITS 模型: VITS-csmsc、VITS-aishell3、VITS-VC。
• 🎉 2022.06.22: 所有 TTS 模型支持了 ONNX 格式。
• 🍀 2022.06.17: 新增 PaddleSpeech 网页应用。
• 👑 2022.05.13: PaddleSpeech 发布 PP-ASR 流式语音识别系统、PP-TTS 流式语音合成系统、PP-VPR 全链路声纹识别系统
• 👏🏻 2022.05.06: PaddleSpeech Streaming Server 上线！覆盖了语音识别（标点恢复、时间戳）和语音合成。
• 👏🏻 2022.05.06: PaddleSpeech Server 上线！覆盖了声音分类、语音识别、语音合成、声纹识别，标点恢复。
• 👏🏻 2022.03.28: PaddleSpeech CLI 覆盖声音分类、语音识别、语音翻译（英译中）、语音合成和声纹验证。
• 👏🏻 2021.12.10: PaddleSpeech CLI 支持语音分类, 语音识别, 语音翻译（英译中）和语音合成。

• 3 日直播课链接: 深度解读 【一句话语音合成】【小样本语音合成】【定制化语音识别】语音交互技术
• 20G 学习大礼包：视频课程、前沿论文与学习资料

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我们强烈建议用户在 Linux 环境下，3.8 以上版本的 python 上安装 PaddleSpeech。

• gcc >= 4.8.5
• paddlepaddle
• python >= 3.8
• linux(推荐), mac, windows

PaddleSpeech 依赖于 paddlepaddle，安装可以参考 paddlepaddle 官网，根据自己机器的情况进行选择。这里给出 cpu 版本示例，其它版本大家可以根据自己机器的情况进行安装。

pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

你也可以安装指定版本的paddlepaddle，或者安装 develop 版本。

# 安装2.4.1版本. 注意：2.4.1只是一个示例，请按照对paddlepaddle的最小依赖进行选择。
pip install paddlepaddle==2.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 安装 develop 版本
pip install paddlepaddle==0.0.0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/cpu-mkl/develop.html

PaddleSpeech 快速安装方式有两种，一种是 pip 安装，一种是源码编译（推荐）。

pip install pytest-runner
pip install paddlespeech

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git
cd PaddleSpeech
pip install pytest-runner
pip install .
# 如果需要在可编辑模式下安装，需要使用 --use-pep517，命令如下
# pip install -e . --use-pep517

更多关于安装问题，如 conda 环境，librosa 依赖的系统库，gcc 环境问题，kaldi 安装等，可以参考这篇安装文档，如安装上遇到问题可以在 #2150 上留言以及查找相关问题

安装完成后，开发者可以通过命令行或者 Python 快速开始，命令行模式下改变 --input 可以尝试用自己的音频或文本测试，支持 16k wav 格式音频。

你也可以在 aistudio 中快速体验 👉🏻一键预测，快速上手 Speech 开发任务。

测试音频示例下载

wget -c https://paddlespeech.cdn.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav
wget -c https://paddlespeech.cdn.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav

paddlespeech asr --lang zh --input zh.wav

>>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor
>>> asr = ASRExecutor()
>>> result = asr(audio_file="zh.wav")
>>> print(result)
我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康

paddlespeech tts --input "你好，欢迎使用百度飞桨深度学习框架！" --output output.wav

>>> from paddlespeech.cli.tts.infer import TTSExecutor
>>> tts = TTSExecutor()
>>> tts(text="今天天气十分不错。", output="output.wav")

paddlespeech cls --input zh.wav

>>> from paddlespeech.cli.cls.infer import CLSExecutor
>>> cls = CLSExecutor()
>>> result = cls(audio_file="zh.wav")
>>> print(result)
Speech 0.9027186632156372

paddlespeech vector --task spk --input zh.wav

>>> from paddlespeech.cli.vector import VectorExecutor
>>> vec = VectorExecutor()
>>> result = vec(audio_file="zh.wav")
>>> print(result) # 187维向量
[ -0.19083306   9.474295   -14.122263    -2.0916545    0.04848729
   4.9295826    1.4780062    0.3733844   10.695862     3.2697146
  -4.48199     -0.6617882   -9.170393   -11.1568775   -1.2358263 ...]

paddlespeech text --task punc --input 今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约你一起去吃饭

>>> from paddlespeech.cli.text.infer import TextExecutor
>>> text_punc = TextExecutor()
>>> result = text_punc(text="今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约你一起去吃饭")
今天的天气真不错啊！你下午有空吗？我想约你一起去吃饭。

paddlespeech st --input en.wav

>>> from paddlespeech.cli.st.infer import STExecutor
>>> st = STExecutor()
>>> result = st(audio_file="en.wav")
['我 在 这栋 建筑 的 古老 门上 敲门 。']

安装完成后，开发者可以通过命令行一键启动语音识别，语音合成，音频分类等多种服务。

你可以在 AI Studio 中快速体验：SpeechServer 一键部署

启动服务

paddlespeech_server start --config_file ./demos/speech_server/conf/application.yaml

访问语音识别服务

paddlespeech_client asr --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav

访问语音合成服务

paddlespeech_client tts --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input "您好，欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav

访问音频分类服务

paddlespeech_client cls --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input.wav

更多服务相关的命令行使用信息，请参考 demos

开发者可以尝试 流式 ASR 和 流式 TTS 服务.

启动流式 ASR 服务

paddlespeech_server start --config_file ./demos/streaming_asr_server/conf/application.yaml

访问流式 ASR 服务

paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav

启动流式 TTS 服务

paddlespeech_server start --config_file ./demos/streaming_tts_server/conf/tts_online_application.yaml

访问流式 TTS 服务

paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol http --input "您好，欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav

更多信息参看： 流式 ASR 和 流式 TTS

PaddleSpeech 支持很多主流的模型，并提供了预训练模型，详情请见模型列表。

PaddleSpeech 的 语音转文本 包含语音识别声学模型、语音识别语言模型和语音翻译, 详情如下：

PaddleSpeech 的 语音合成 主要包含三个模块：文本前端、声学模型和声码器。声学模型和声码器模型如下：

声音分类

语音唤醒

声纹识别

说话人日志

标点恢复

对于 PaddleSpeech 的所关注的任务，以下指南有助于帮助开发者快速入门，了解语音相关核心思想。

• 下载安装
• 快速开始
• Notebook基础教程
  • 声音分类
  • 语音识别
  • 语音翻译
  • 声音合成
  • 示例Demo
• 进阶文档
  • 语音识别自定义训练
    • 简介
    • 数据准备
    • Ngram 语言模型
  • 语音合成自定义训练
    • 简介
    • 进阶用法
    • 中文文本前端
    • 测试语音样本
  • 声纹识别
    • 声纹识别
    • 音频检索
  • 声音分类
  • 语音翻译
  • 服务化部署
• 模型列表
  • 语音识别
  • 语音合成
  • 声音分类
  • 声纹识别
  • 说话人日志
  • 标点恢复
• 技术交流群
• 欢迎贡献
• License

语音合成模块最初被称为 Parakeet，现在与此仓库合并。如果您对该任务的学术研究感兴趣，请参阅 TTS 研究概述。此外，模型介绍 是了解语音合成流程的一个很好的指南。

• PaddleBoBo: 使用 PaddleSpeech 的语音合成模块生成虚拟人的声音。

• PaddleSpeech 示例视频

• VTuberTalk: 使用 PaddleSpeech 的语音合成和语音识别从视频中克隆人声。

要引用 PaddleSpeech 进行研究，请使用以下格式进行引用。

@InProceedings{pmlr-v162-bai22d,
  title = {{A}$^3${T}: Alignment-Aware Acoustic and Text Pretraining for Speech Synthesis and Editing},
  author = {Bai, He and Zheng, Renjie and Chen, Junkun and Ma, Mingbo and Li, Xintong and Huang, Liang},
  booktitle = {Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning},
  pages = {1399--1411},
  year = {2022},
  volume = {162},
  series = {Proceedings of Machine Learning Research},
  month = {17--23 Jul},
  publisher = {PMLR},
  pdf = {https://proceedings.mlr.press/v162/bai22d/bai22d.pdf},
  url = {https://proceedings.mlr.press/v162/bai22d.html},
}

@inproceedings{zhang2022paddlespeech,
    title = {PaddleSpeech: An Easy-to-Use All-in-One Speech Toolkit},
    author = {Hui Zhang, Tian Yuan, Junkun Chen, Xintong Li, Renjie Zheng, Yuxin Huang, Xiaojie Chen, Enlei Gong, Zeyu Chen, Xiaoguang Hu, dianhai yu, Yanjun Ma, Liang Huang},
    booktitle = {Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Demonstrations},
    year = {2022},
    publisher = {Association for Computational Linguistics},
}

@inproceedings{zheng2021fused,
  title={Fused acoustic and text encoding for multimodal bilingual pretraining and speech translation},
  author={Zheng, Renjie and Chen, Junkun and Ma, Mingbo and Huang, Liang},
  booktitle={International Conference on Machine Learning},
  pages={12736--12746},
  year={2021},
  organization={PMLR}
}

热烈欢迎您在 Discussions 中提交问题，并在 Issues 中指出发现的 bug。此外，我们非常希望您参与到 PaddleSpeech 的开发中！

• 非常感谢 HighCWu 新增 VITS-aishell3 和 VITS-VC 代码示例。
• 非常感谢 david-95 修复 TTS 句尾多标点符号出错的问题，贡献补充多条程序和数据。为 TTS 中文文本前端新增 SSML 功能。
• 非常感谢 BarryKCL 基于 G2PW 对 TTS 中文文本前端的优化。
• 非常感谢 yeyupiaoling/PPASR/PaddlePaddle-DeepSpeech/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle/AudioClassification-PaddlePaddle 多年来的关注和建议，以及在诸多问题上的帮助。
• 非常感谢 mymagicpower 采用PaddleSpeech 对 ASR 的短语音及长语音进行 Java 实现。
• 非常感谢 JiehangXie/PaddleBoBo 采用 PaddleSpeech 语音合成功能实现 Virtual Uploader(VUP)/Virtual YouTuber(VTuber) 虚拟主播。
• 非常感谢 745165806/PaddleSpeechTask 贡献标点重建相关模型。
• 非常感谢 kslz 补充中文文档。
• 非常感谢 awmmmm 提供 fastspeech2 aishell3 conformer 预训练模型。
• 非常感谢 phecda-xu/PaddleDubbing 基于 PaddleSpeech 的 TTS 模型搭建带 GUI 操作界面的配音工具。
• 非常感谢 jerryuhoo/VTuberTalk 基于 PaddleSpeech 的 TTS GUI 界面和基于 ASR 制作数据集的相关代码。
• 非常感谢 vpegasus/xuesebot 基于 PaddleSpeech 的 ASR 与 TTS 设计的可听、说对话机器人。
• 非常感谢 chenkui164/FastASR 对 PaddleSpeech 的 ASR 进行 C++ 推理实现。
• 非常感谢 heyudage/VoiceTyping 基于 PaddleSpeech 的 ASR 流式服务实现的实时语音输入法工具。
• 非常感谢 EscaticZheng/ps3.9wheel-install 对PaddleSpeech在Windows下的安装提供了无需Visua Studio，基于python3.9的预编译依赖安装包。
• 非常感谢 chinobing/FastAPI-PaddleSpeech-Audio-To-Text 利用 FastAPI 实现 PaddleSpeech 语音转文字，文件上传、分割、转换进度显示、后台更新任务并以 csv 格式输出。
• 非常感谢 MistEO/Pallas-Bot 基于 PaddleSpeech TTS 的 QQ Bot 项目。

此外，PaddleSpeech 依赖于许多开源存储库。有关更多信息，请参阅 references。

PaddleSpeech 在 Apache-2.0 许可 下提供。