talk-to-me:基于wav2letter模型的自动语音识别展览

时间:2024-04-26 12:43:01
【文件属性】:

文件名称:talk-to-me:基于wav2letter模型的自动语音识别展览

文件大小:272KB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-04-26 12:43:01

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跟我说话 此项目需要在系统上安装dvc和yarn 。 克隆存储库后,检索模型并测试音频文件: dvc fetch dvc checkout 然后安装项目依赖项: yarn install 启动软件: yarn run start 构建用于重新分发的软件包 首先,为您的平台安装。 然后跑 yarn run dist 并检查dist文件夹中的构建结果。 将Keras模型转换为Tensorflow.js模型的要求 使用位于models文件夹中的convert-to-tfjs.sh脚本从Keras模型文件models/.h5生成models/中的Tensorflow.js模型。 通常没有必要重新执行此步骤,但是出于可重复性的原因,我们将其包括在此处。 该脚本利用了需要单独安装的tensorflowjs_converter 。 安装了python和v


【文件预览】:
talk-to-me-master
----.dvc()
--------config(246B)
--------.gitignore(88B)
----models()
--------german()
--------english.h5.dvc(150B)
--------convert-to-tfjs.sh(274B)
--------convert-english-model-to-tfjs.dvc(3KB)
--------convert-german-model-to-tfjs.dvc(3KB)
--------.gitignore(23B)
--------german.h5.dvc(149B)
--------english()
----yarn.lock(127KB)
----src()
--------locales()
--------js()
--------html()
--------css()
----LICENSE(11KB)
----build()
--------fallbackicon.png(2KB)
--------svg2icns.sh(532B)
--------icon.icns(174KB)
--------icon.svg(3KB)
--------entitlements.mac.plist(650B)
----README.md(2KB)
----.gitignore(98B)
----audio()
--------helloiamai_16kHz_16bit_short.wav.dvc(172B)
--------helloiamai_16kHz_16bit.wav.dvc(166B)
--------.gitignore(93B)
--------halloichbinki_16kHz_16bit.wav.dvc(169B)
----package.json(3KB)

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