Reverb

Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码,使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述,并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具,以支持各种语音处理任务。

需求人群:

"目标受众主要是语音识别和说话人分割领域的研究人员、开发者和企业用户。Reverb 提供了高质量的语音处理工具,适合需要进行语音分析和处理的场合,如会议记录、电话录音分析等。"

使用场景示例:

用于会议记录的自动语音识别和说话人分割

电话客服录音的语音内容分析

法庭记录的语音转写和说话人识别

产品特色:

基于 WeNet 框架的语音识别代码

基于 Pyannote 框架的说话人分割代码

提供长形式语音识别和说话人分割的WER和WDER结果

支持通过 Hugging Face Hub 下载模型

提供 Docker 镜像以简化部署

支持在 NVIDIA GPU 上运行以提高性能

提供详细的安装和使用说明

使用教程:

1. 确保系统中已安装 Git Large File Storage (LFS)。

2. 使用 HUGGINGFACE_ACCESS_TOKEN 从 Hugging Face Hub 下载模型。

3. 克隆 Reverb 代码库到本地。

4. 设置虚拟环境并激活。

5. 在代码库根目录下,设置环境变量以包含 ASR 目录。

6. 使用 Docker 构建镜像(如果需要)。

7. 运行 Docker 容器(如果使用 Docker 部署)。

8. 按照 README.md 中的说明进行模型推理和评估。

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