ReazonSpeech：

ReazonSpeechクイックスタート

ReazonSpeechクイックスタート

この記事では、実際にReazonSpeech音声認識モデルを利用する手順を解説します。

  • 以下のチュートリアルでは、日本語の音声ファイルを文字起こしします。

  • より発展的な使い方（ReazonSpeechコーパスで学習を行う・ReazonSpeechで自前の音声コーパスを作成する）については ReazonSpeech HowToガイド で解説しています。

ReazonSpeechを利用した音声認識

  1. 最初にESPnetが利用できる環境を構築します。

    詳しい手順は ESPnet公式ドキュメント を参照ください。

ESPnetのセットアップ例:

$ git clone https://github.com/espnet/espnet
$ cd espnet/tools
$ ./setup_anaconda.sh anaconda espnet 3.8
$ make
$ . activate_python.sh

  1. 以下のサンプルコード・音声ファイルをローカルに保存し、次のように実行します。

 
$ python3 decode.py speech-001.wav

  1. 認識結果が出力された成功です！

音声認識結果の例:

気象庁は雪や路面の凍結による交通への影響暴風雪や
高波に警戒するとともに雪崩や屋根からの落雪にも
十分注意するよう呼びかけています
サンプルコード (decode.py):
import sys
import librosa
from espnet2.bin.asr_inference import Speech2Text

speech2text = Speech2Text.from_pretrained(
  "reazon-research/reazonspeech-espnet-v1"
)

speech, rate = librosa.load(sys.argv[1], sr=16000)
print(speech2text(speech)[0][0])
サンプル音声 (speech-001.wav):

speech-001.wav からダウンロードできます。

次のステップ

このチュートリアルでは、ReazonSpeechの学習済み音声認識モデルの使い方を学びました。

  • ReazonSpeechモデルを活用して、推論を実行することができるようになりました。

  • ReazonSpeechのより発展的な使い方については ReazonSpeech HowToガイド に進んで下さい。