企业官网建设流程全解析

广东如何进行网站制作排名,网站跟客户端推广怎么做,云服务器租用哪家好,北京做网站哪个公司好0. 效果演示 点击观看视频讲解 项目已经开源#xff0c;国内可访问#xff0c;国外可访问。如果觉得这个项目不错#xff0c;不妨给作者一个 Star#xff0c;谢谢#xff0c;Thank you. 1. 项目背景说明 这个项目基于阿里开源的 FunASR 进行开发#xff0c;使用 fast…0. 效果演示点击观看视频讲解项目已经开源国内可访问国外可访问。如果觉得这个项目不错不妨给作者一个 Star谢谢Thank you.1. 项目背景说明这个项目基于阿里开源的 FunASR 进行开发使用 fastapi 开发成 API 接口数据存储到 MySQL 中。该项目可以运行于 LinuxMacOS 和 Windows 系统中在对应系统中安装 Python 环境即可运行。该项目是一个 API 接口没有界面适用于其它项目通过 HTTP 进行调用。可支持任意语言发送 HTTP 请求进行调用比如支持Java, CCPHPGoJavaScript 等均可调用本接口。2. 项目环境安装这里以 Windows 为例当然 Linux 和 MacOS 也是支持的这里写文档以在 Windows 安装使用为例子其它系统类似。2.1. 安装显卡驱动首先选择安装“显卡驱动”如果你想要使用CUDA来加速推理当然前提是你要有英伟达显卡。大部分电脑已经自动给你安装好了的这个一般不需要你操作安装。可使用下面命令查看你电脑或者服务器中目前的显卡驱动版本。nvidia-smi2.2. 安装CUDA这个也是你使用英伟达显卡才需要安装如果你使用的 Mac 的芯片无需安装可跳过这步骤。可访问下面地址选择你对应的版本和系统。注意安装的 CUDA 版本一定要是 nvidia-smi 中支持的版本。https://developer.nvidia.com/cuda-downloads安装完成之后可以使用 nvcc -V 查看是否可以输出版本信息如果是 Linux 和 MacOS 还需要配置系统环境变量。具体如何配置可以查看我之前发布的文章访问下面地址。https://blog.lukeewin.top/archives/linux-cuda-cudnn2.3. 安装FFMPEG这个 ffmpeg 在本项目中用于音频的统一编码用必须安装。可访问下面网址下载 ffmpeg解压然后配置系统环境变量。https://ffmpeg.org/download.html如何配置系统环境变量网上有很多教程这里不展开。安装并配置好环境变量之后可以验证一下是否可正常使用使用下面命令如果有版本信息输出说明配置正确。ffmpeg -version2.4. 安装Miniconda可访问下面网址下载安装 Minicondahttps://www.anaconda.com/download为了方便大家的下载这里直接给出不同系统的下载地址。下面是 Windows X86_64 系统对应的 Miniconda 安装包。https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe下面是 MacOS 苹果芯片的对应安装包。(图形界面)https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.pkg下面是 MacOS 苹果芯片对应的安装包。命令行https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh下面是 MacOS 英特尔芯片对应的安装包。图形界面https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.pkg下面是 MacOS 英特尔芯片对应的安装包。命令行https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.shLinux 的对应安装包。这里只给 X86_64 的安装包如果需要其它的安装包需要自己到官方网站中获取下载链接https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh3. 创建虚拟环境并安装Python依赖创建虚拟环境使用下面命令conda create -n funasrpython3.11进入环境conda activate funasr安装依赖pipinstall-U funasr modelscope python-dotenv fastapi uvicorn PyMySQL DBUtils python-multipart4. 运行和使用4.1 运行运行之前需要在项目目录中创建 .env 文件写入下面配置信息。DB_HOST127.0.0.1 DB_PORT3306 DB_USERroot DB_PASSWORD123456 DB_NAMEfunasr_api这里使用的是 MySQL 数据库你需要在 MySQL 中创建一个名为 funasr_api 的数据库然后执行 funasr_api.sql 文件。python app.py默认使用的是 9090 端口。4.2 使用转写接口 /asr发送POST请求form-data形式传入参数file类型File/asr 接口响应如下{text:现在我来录制十秒钟的音频来测试一下一句话识别看看识别的速度怎么样。,segments:[{text:现在我来录制十秒钟的音频来测试一下一句话识别,start:00:00:00.780,end:00:00:07.400,speaker:0},{text:看看识别的速度怎么样。,start:00:00:07.620,end:00:00:10.015,speaker:0}],language:zh}转写接口 /trans/file发送POST请求form-data形式传入参数file类型File/trans/file 接口响应如下{code:200,status:ok,message:success,data:{sentences:[{text:现在我来录制十秒钟的音频来测试一下一句话识别,start:00:00:00.780,endTime:00:00:07.400,speaker:0},{text:看看识别的速度怎么样。,start:00:00:07.620,endTime:00:00:10.015,speaker:0}]}}转写接口 /trans/audio_url发送POST请求form-data形式传入参数audio_url类型String/trans/audio_url 响应如下{code:200,status:success,message:上传成功,data:{task_id:75681bf99f144616979e062fb3480067}}获取转写结果接口 /result发送POST请求form-data形式字段task_id类型String响应如下{code:200,status:success,message:获取结果成功,data:{sentences:[{sentence_index:1,text:嗯,start:00:00:00.370,end:00:00:00.610,spk:0},{sentence_index:2,text:那么今天我们就简单的进行一下那个新生招聘的嗯讨论吧。,start:00:00:00.630,end:00:00:06.890,spk:0},{sentence_index:3,text:因为现在不是好像就新生到校嘛,start:00:00:06.910,end:00:00:10.050,spk:0},{sentence_index:4,text:然后我们社团呢也需要招聘一些新的社员,start:00:00:10.350,end:00:00:13.450,spk:0},{sentence_index:5,text:然后就今天就大概就讨论一下嗯怎么招聘的内容吧。,start:00:00:13.950,end:00:00:18.890,spk:0},{sentence_index:6,text:嗯,start:00:00:19.250,end:00:00:19.490,spk:0},{sentence_index:7,text:我们就首先想一下那个招聘的地点在哪里吧,start:00:00:19.570,end:00:00:23.505,spk:0},{sentence_index:8,text:嗯,start:00:00:24.370,end:00:00:24.590,spk:1},{sentence_index:9,text:地点的话,start:00:00:24.590,end:00:00:25.230,spk:1},{sentence_index:10,text:我们现在可以有三个选择。,start:00:00:25.230,end:00:00:27.190,spk:1},{sentence_index:11,text:嗯,start:00:00:27.610,end:00:00:27.850,spk:1},{sentence_index:12,text:第一个的话,start:00:00:27.910,end:00:00:28.550,spk:1},{sentence_index:13,text:我们可以选择在操场,start:00:00:28.550,end:00:00:30.810,spk:1},{sentence_index:14,text:因为那儿嗯学生流动量也挺大的,start:00:00:30.970,end:00:00:34.720,spk:1},{sentence_index:15,text:操场的话,start:00:00:34.920,end:00:00:35.800,spk:0},{sentence_index:16,text:这这段时间太热了,start:00:00:36.340,end:00:00:38.220,spk:0},{sentence_index:17,text:我怕那个人流量有点少。,start:00:00:38.220,end:00:00:40.579,spk:0},{sentence_index:18,text:嗯,start:00:00:41.060,end:00:00:41.300,spk:1},{sentence_index:19,text:那我们还可以有第二个选择呀,start:00:00:41.380,end:00:00:43.280,spk:1},{sentence_index:20,text:嗯我们可以在图书馆楼下那里有一块可以遮阴的地方哦,start:00:00:43.640,end:00:00:49.080,spk:1},{sentence_index:21,text:图书馆我觉得应该还可以吧。,start:00:00:49.220,end:00:00:51.485,spk:0}]}}5. 联系这个项目已经开源有一定编程能力的人可以自行修改源码如果不会如何部署的朋友可以让作者有偿给你部署可点击这里。如果觉得这个项目不错记得在右上角点击Star。公众号编程分享录6. 其它项目基于 Celery Redis 开发的分布式私有化语音识别接口可联系作者 lukeewin01 进行项目演示。该项目支持多机多卡部署适合中大型公司使用可分布式部署在多台服务器中使用多张显卡。目前该项目不开源。点击这里查看文章。基于 Java 开发的一句话实时语音识别接口在阿里云高性能计算性服务器中转写 10 秒一句话音频耗时 100 毫秒左右。该项目不需要 GPU运行在纯 CPU 环境中使用 onnxruntime 推理模型。非开源项目基于 Java 开发的长音频转写接口在阿里云高性能计算性服务器中转写 1 分钟音频耗时 1.1 秒。该项目也不需要显卡运行在纯 CPU 环境中使用 onnxruntime 推理模型。非开源项目7. 模型下载modelscope download --model iic/speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch modelscope download --model iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch modelscope download --model iic/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch modelscope download --model iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common