PaddleSpeech 是飞桨开源语音模型库，其提供了一套完整的语音识别、语音合成、声音分类和说话人识别等多个任务的解决方案。近日，PaddleSpeech 迎来了重要更新——r1.4.0版本。在这个版本中，PaddleSpeech 带来了中文 wav2vec2.0 fine-tune 流程、升级的中英文语音识别以及全流程粤语语音合成等重要更新。接下来，我们将详细介绍这些更新内容以及亮点。
在r1.4.0版本中，我们实现了中文 wav2vec2.0 fine-tune 流程。wav2vec2.0 是一种基于自监督学习的语音特征提取方法，通过训练未标注的语音数据，学习到音频信号的有用表示。
wav2vec2.0 使用一个基于卷积神经网络（CNN）的编码器来提取语音特征，然后使用一个 Transformer 架构的上下文网络来捕捉特征之间的时序关系。在 fine-tune 阶段，通过添加一个线性分类层来适应中文语音识别任务。
wav2vec2.0 的主要组成部分
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前处理
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特征提取器
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上下文网络
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自监督学习
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线性分类器
在自监督学习的基础上，为了实现音频到文本的转换，模型在最后一层添加了一个线性分类器。这个分类器将上下文网络输出的特征向量映射到对应的 token。
通过这一流程，PaddleSpeech 能够在无需大量标注数据的情况下，提供高效准确的中文语音识别模型。在 PaddleSpeech 给出的 fine-tune 流程示例中，预训练模型基于 WenetSpeech Dataset ，使用 aishell1 数据集进行微调，在两块32G V100 上训练80个 Epoch ，batch size 设置为5，Encoder 使用 wav2vec2.0, Decoder 阶段使用 CTC ，解码阶段使用 Greedy search 。最终在 aishell1 测试数据集上字错误率（CER）为0.051，折算成识别正确率94.9%。
项目体验传送门
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训练全流程体验
Python 示例
from paddlespeech.cli.tts import TTSExecutor
tts_executor = TTSExecutor()
wav_file = tts_executor(
text='三点几嚟，饮茶先啦！',
am='fastspeech2_canton',
voc='hifigan_csmsc',
lang='canton',
spk_id=10,
use_onnx=True,
output='api_1.wav',
cpu_threads=2)你也可以参考 PaddleSpeech 的语音合成部署示例，将粤语语音合成模型部署到手机或者其它边缘设备中，你可以参考以下流程：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/TTSAndroid
在这次更新中，PaddleSpeech 发布了中英文语音识别预训练模型 conformer_talcs ，通过命令行工具 CLI 或者 Python 接口可以快速使用。开发者们可以基于这部分工作搭建自己的智能语音应用，也可以参考示例 examples/tal_cs/asr1 训练自己的中英文语音识别模型。该模型采用 Conformer 架构和 CTC 损失函数，实现对中英文混合语音的识别。Conformer 架构使用自注意力机制捕获输入序列中的长距离依赖关系，从而提高语音识别的准确性。同时，CTC 损失函数允许模型在不需要对齐输入和输出的情况下进行训练，简化了训练过程。针对中英文混合场景，我们在训练数据上引入了 code-switch 标签，使模型能够在单一语言和混合语言之间灵活切换。这一技术为用户带来了更优质的中英文混合语音识别体验。
基于上述详细的技术原理，PaddleSpeech r1.4.0 所带来的中文 wav2vec2.0 finetune 、中英文语音识别及全流程粤语语音合成等重要更新将在以下应用场景发挥重要作用：
Python 接口快速体验
from paddlespeech.cli.asr import ASRExecutor
asr_executor = ASRExecutor()
text = asr_executor(
model='conformer_talcs',
lang='zh_en',
sample_rate=16000,
config=None,
ckpt_path=None,
audio_file='./ch_zh_mix.wav',
codeswitch=True,
force_yes=False,
device=paddle.get_device())
print('ASR Result: \n{}'.format(text))
基于上述详细的技术原理，PaddleSpeech r1.4.0 所带来的中文 wav2vec2.0 finetune 、中英文语音识别及全流程粤语语音合成等重要更新将在以下应用场景发挥重要作用：
智能客服
PaddleSpeech 的语音识别和语音合成技术可以为智能客服提供强大支持，实现更为流畅、自然的多语言语音互动，提升客户体验。
教育领域
中英文混合语音识别技术将有助于跨国教育的发展，提高双语教学质量，同时全流程粤语语音合成技术也可应用于方言地区的教育场景。
语音助手
PaddleSpeech 的升级将为智能语音助手带来更加准确的语音识别和更为自然的语音合成能力，进一步提升用户体验。
会议记录与翻译
12PaddleSpeech 的中英文语音识别技术可广泛应用于跨国会议的记录与翻译，帮助与会者更好地沟通交流。
