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文档WeNet 项目介绍
项目概述
WeNet 项目致力于开发一个生产导向的语音识别工具包。其核心设计原则是提供完整的语音识别生产解决方案。WeNet 拥有较高的准确性，可以在许多公共语音数据集上取得最新的技术成果。同时，它也是一个轻量级的系统，易于安装和使用，并且有良好的设计及文档支持。
项目亮点
- 生产为先，面向生产：WeNet 的核心设计旨在为语音识别提供全栈的生产解决方案，使其易于在不同的生产环境中部署。
- 精确：WeNet 在许多公共语音数据集上达到了当代最佳（SOTA）的成果，证明了它的高准确性。
- 轻量级：从安装到使用，WeNet 都保持了轻便易用的特性，并且文档齐全，便于快速上手。
安装指南
安装 Python 包
用户可以通过以下命令安装 WeNet 的 Python 包：
pip install git+https://github.com/wenet-e2e/wenet.git
可以通过命令行直接使用：
wenet --language chinese audio.wav
或者在 Python 编程中使用：
import wenet
model = wenet.load_model('chinese')
result = model.transcribe('audio.wav')
print(result['text'])
用于训练和部署的安装
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/wenet-e2e/wenet.git
- 安装 Conda 并创建环境：
conda create -n wenet python=3.10
conda activate wenet
conda install conda-forge::sox
- 安装 CUDA 及 PyTorch：
pip install torch==2.2.2+cu121 torchaudio==2.2.2+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
- 安装其他所需的 Python 包：
pip install -r requirements.txt
pre-commit install
如需使用 x86 运行时或语言模型（LM），需要运行以下命令进行运行时构建：
cd runtime/libtorch
mkdir build && cd build && cmake -DGRAPH_TOOLS=ON .. && cmake --build .
讨论与交流
用户可以通过 GitHub Issues 与 WeNet 社区进行交流。对于中国用户，WeNet 提供了微信公众号以加强讨论与响应速度。通过扫描个人二维码，可以被邀请加入微信讨论群。
感谢与引用
WeNet 使用了来自多个项目的代码，包括 ESPnet 的基于 Transformer 的建模、Kaldi 的 WFST 解码技术、EESEN 的 TLG 图构建、以及 OpenTransformer 的批量推理技术。项目中也提供了相关的引用文献以供学术参考。
希望通过 WeNet，用户能有效地提升语音识别项目的生产力和准确性。在未来的发展中，WeNet 团队将继续提升和扩展其功能，以满足不断变化的市场需求。
