文件名称：AsrService:基于kaldi的asr服务
文件大小：146KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 21:19:19
C++
基于的ASR（自动语音识别）服务解码由CVTE训练。 目的 该服务旨在将普通话语音解码为中文文本。 如何部署 建立Docker映像 这项服务旨在帮助您毫无困难地构建dockerized ASR应用程序，只需按照以下步骤操作，然后等待下载和编译即可。 该服务器在Ubuntu 16.04和类似Linux系统上运行，内存容量大于等于64G。 安装docker > = 18.06.0 如果您已经安装了docker， cd AsrService mkdir Kaldi/Bin chmod +x run.sh ./run.sh deploy 并且构建将开始。 它将拉一些图像，如microsoft/dotnet:aspnetcore-runtime和microsoft/dotnet:sdk 。 模型构建完成后，退出。 run.sh将尝试运行它，因为步骤未完成，它将失败。 它将首先构建kal
【文件预览】：
AsrService-master
----init.sh(336B)
----.dockerignore(95B)
----APITest()
--------empty.wav(0B)
--------big.wav(1001KB)
--------autoapi.py(3KB)
----ServiceConf()
--------async_decoder_config.json(222B)
----KaldiConf()
--------fbank.conf(77B)
--------online.conf(200B)
--------cmvn_opts.conf(36B)
--------decoder_config.json(588B)
--------kaldi_config.json(185B)
----Dockerfile(2KB)
----Kaldi()
--------Trial()
--------Source()
--------Test()
--------Include()
--------Makefile(2KB)
--------run-service.sh(78B)
----run.sh(651B)
----CoreRun()
--------CoreRun.csproj(837B)
--------Program.cs(2KB)
--------Properties()
--------async_decoder_config.json(144B)
--------log4net.config(994B)
----SRService.sln(4KB)
----test.sh(285B)
----README.md(14KB)
----Makefile(139B)
----Service()
--------Service.csproj(934B)
--------Startup.cs(2KB)
--------appsettings.Development.json(168B)
--------Program.cs(599B)
--------Controllers()
--------Properties()
--------appsettings.json(213B)
--------log4net.config(994B)
----Core()
--------AsyncDecoder()
--------DecodeResult.cs(377B)
--------FakeDecoder.cs(2KB)
--------IDecoder.cs(181B)
--------Core.csproj(433B)
--------Speech.cs(229B)
----.gitignore(3KB)
----path.sh(89B)