自建AI小助手之语音识别
写在前面
本文关注于使用层面，主要分享如何快速上手自建自己的语音识别服务，而不会关注更底层的原理层面，如有需要，后续再写专文研究。
具体效果实例：
什么是语音识别
语音识别，通常称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR），主要是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，一般都是可以理解的文本内容，也有可能是二进制编码或者字符序列。但是，我们一般理解的语音识别其实都是狭义的语音转文字的过程，简称 语音转文本识别（Speech-To-Text,STT）更合适，这样就能与 语音合成（Text-To-Speech,TTS）对应起来。简单来说，就是将语音转变为可读的文字。
模型测试
测试环境
Linux (ubuntu 20.04)
Standard D4s v3 (4 vcpus, 16 GiB memory)
模型：阿里达摩院ModelScope
环境安装
安装后，可快速使用阿里云达摩院其他模型
第一步：安装Anaconda
Anaconda是一个开源的 Python 发行版本，用来管理管理不同的包，切换不同的环境
下载anaconda.sh
curl --output anaconda.sh https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
安装anaconda.sh
bash anaconda.sh
遇见如下信息按Enter继续
bash anaconda.sh
Welcome to Anaconda3 2022.05
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>
阅读完协议并同意
确认安装位置，并按Enter继续
等待几分钟后将看到以下信息，输入yes并按Enter继续
出现如下信息代表安装完成
注意：关闭当前命令行，并重新打开，刚刚安装和初始化Anaconda设置才可以生效。
重连后看到用户名前出现（base）即算成功
第二步：执行如下命令为modelscope library创建对应的python环境
conda create -n modelscope python=3.7
conda activate modelscope
出现下图即为安装成功
第三步：安装Tensorflow
# 仅支持 CPU 的版本
pip install --upgrade tensorflow==1.15 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
出现下图即为安装成功
语音模型安装
模型文件：Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-pytorch
其他模型可自行在modelscope选择：ModelScope 魔搭社区
第一步：安装 PyTorch
这是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch，用于自然语言处理等应用程序。
pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
第二步：下载并安装ModelScope library
pip install setuptools-scm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install "modelscope[audio]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
出现如下信息即算安装成功，有部分异常无需关心
注意：当前大部分语音模型需要在Linux环境上使用，并且推荐使用python3.7 + tensorflow 1.x的组合。
第三步：验证
创建test.py文件并执行命令python test.py
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
p = pipeline('auto-speech-recognition', 'damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch')
result = p('https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_zh.wav',)
print(result)
出现ModuleNotFoundError: AutomaticSpeechRecognitionPipeline: No module named 'funasr'异常可使用如下方式解决
git clone https://github.com/alibaba/FunASR.git && cd FunASR
pip install -e ./
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