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PaddleSpeech
有三种安装方法。根据安装的难易程度,这三种方法可以分为 简单, 中等 和 困难.
方式 | 功能 | 支持系统 |
---|---|---|
简单 | (1) 使用 PaddleSpeech 的命令行功能. (2) 在 Aistudio上体验 PaddleSpeech. |
Linux, Mac(不支持M1芯片),Windows (安装详情查看#1195) |
中等 | 支持 PaddleSpeech 主要功能,比如使用已有 examples 中的模型和使用 PaddleSpeech 来训练自己的模型. | Linux, Mac(不支持M1芯片,不支持训练), Windows(不支持训练) |
困难 | 支持 PaddleSpeech 的各项功能,包含结合 kaldi 使用 join ctc decoder 方式解码 (asr2),训练语言模型,使用强制对齐等。并且你更能成为一名开发者! | Ubuntu |
- Python >= 3.7
- 最新版本的 PaddlePaddle (请看 安装向导)
- C++ 编译环境
- 提示: 对于 Linux 和 Mac,请不要使用
sh
代替安装文档中的bash
- 提示: 我们建议在安装
paddlepaddle
的时候使用百度源 https://mirror.baidu.com/pypi/simple ,而在安装paddlespeech
的时候使用清华源 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 。
- 如果你是一个刚刚接触
PaddleSpeech
的新人并且想要很方便地体验一下该项目。我们建议你体验一下 AI Studio。我们在 AI Studio上面建立了一个让你一步一步运行体验来使用PaddleSpeech
的教程。 - 如果你想使用
PaddleSpeech
的命令行功能,你需要跟随下面的步骤来安装PaddleSpeech
。如果你想了解更多关于使用PaddleSpeech
命令行功能的信息,你可以参考 cli。
Conda是一个包管理的环境。你可以前往 minicoda 去下载并安装 conda(请下载 py>=3.7 的版本)。
然后你需要安装 paddlespeech
的 conda 依赖:
conda install -y -c conda-forge sox libsndfile bzip2
(如果你系统上已经安装了 C++ 编译环境,请忽略这一步。)
对于 Windows 系统,需要安装 Visual Studio
来完成 C++ 编译环境的安装。
https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
你可以前往讨论区#1195获取更多帮助。
brew install gcc
# centos
sudo yum install gcc gcc-c++
# ubuntu
sudo apt install build-essential
# Others
conda install -y -c gcc_linux-64=8.4.0 gxx_linux-64=8.4.0
部分用户系统由于默认源的问题,安装中会出现kaldiio安转出错的问题,建议首先安装pytest-runner:
pip install pytest-runner -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
然后你可以使用如下命令:
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddlespeech -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
你也可以安装指定版本的paddlepaddle,或者安装 develop 版本。
# 安装2.3.1版本. 注意:2.3.1只是一个示例,请按照对paddlepaddle的最小依赖进行选择。
pip install paddlepaddle==2.3.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 安装 develop 版本
pip install paddlepaddle==0.0.0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/cpu-mkl/develop.html
如果您在使用 paddlespeech 的过程中遇到关于下载 nltk_data 的问题,可能是您的网络不佳,我们建议您下载我们提供的 nltk_data 并解压缩到您的
${HOME}
目录下。
如果出现 paddlespeech-ctcdecoders 无法安装的问题,无须担心,这个只影响 deepspeech2 模型的推理,不影响其他模型的使用。
如果你想要使用 paddlespeech
的主要功能。你需要完成以下几个步骤
你需要先 git clone 本仓库
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git
cd PaddleSpeech
Conda 是一个包管理的环境。你可以前往 minicoda 去下载并安装 conda(请下载 py>=3.7 的版本)。windows 系统可以使用 conda 的向导安装,linux 和 mac 可以使用以下的命令:
# 下载 miniconda
wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -P tools/
# 安装 miniconda
bash tools/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
# conda 初始化
$HOME/miniconda3/bin/conda init
# 激活 conda
bash
然后你可以创建一个 conda 的虚拟环境:
conda create -y -p tools/venv python=3.8
激活 conda 虚拟环境:
conda activate tools/venv
安装 paddlespeech
的 conda 依赖:
conda install -y -c conda-forge sox libsndfile swig bzip2
(如果你系统上已经安装了 C++ 编译环境,请忽略这一步。)
你可以使用如下的步骤来安装 C++ 的编译环境 gcc
和 gxx
:
# centos
sudo yum install gcc gcc-c++
# ubuntu
sudo apt install build-essential
# Others
conda install -y -c gcc_linux-64=8.4.0 gxx_linux-64=8.4.0
(提示: 如果你想使用困难方式完成安装,请不要使用最后一条命令)
你可以根据系统配置选择 PaddlePaddle 版本,例如系统使用 CUDA 10.2, CuDNN7.6,你可以安装 paddlepaddle-gpu 2.4.1:
# 注意:2.4.1 只是一个示例,请按照对paddlepaddle的最小依赖进行选择。
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
你也可以安装 develop 版本的PaddlePaddle. 例如系统使用 CUDA 10.2, CuDNN7.6 ,你可以安装 paddlepaddle-gpu develop:
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==0.0.0.post102 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html
最后安装 paddlespeech
,这样你就可以使用 paddlespeech
中已有的 examples:
# 部分用户系统由于默认源的问题,安装中会出现 kaldiio 安转出错的问题,建议首先安装pytest-runner:
pip install pytest-runner -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 请确保目前处于PaddleSpeech项目的根目录
pip install . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- Ubuntu >= 16.04
- 选择 1: 使用
Ubuntu
docker。 - 选择 2: 使用
Ubuntu
,并且拥有 root 权限。
为了避免各种环境配置问题,我们非常推荐你使用 docker 容器。如果你不想使用 docker,但是可以使用拥有 root 权限的 Ubuntu 系统,你也可以完成困难方式的安装。
Docker 是一种开源工具,用于在和系统本身环境相隔离的环境中构建、发布和运行各类应用程序。如果您没有 Docker 运行环境,请参考 Docker 官网进行安装,如果您准备使用 GPU 版本镜像,还需要提前安装好 nvidia-docker 。
我们提供了包含最新 PaddleSpeech 代码的 docker 镜像,并预先安装好了所有的环境和库依赖,您只需要拉取并运行 docker 镜像,无需其他任何额外操作,即可开始享用 PaddleSpeech 的所有功能。
在 Docker Hub 中获取这些镜像及相应的使用指南,包括 CPU、GPU、ROCm 版本。
如果您对自动化制作 docker 镜像感兴趣,或有自定义需求,请访问 PaddlePaddle/PaddleCloud 做进一步了解。 完成这些以后,你就可以在 docker 容器中执行训练、推理和超参 fine-tune。
- 使用apt安装
build-essential
sudo apt install build-essential
- 克隆
PaddleSpeech
仓库
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git
# 进入PaddleSpeech目录
cd PaddleSpeech
# 下载 miniconda
wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -P tools/
# 安装 miniconda
bash tools/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
# conda 初始化
$HOME/miniconda3/bin/conda init
# 激活 conda
bash
# 创建 Conda 虚拟环境
conda create -y -p tools/venv python=3.8
# 激活 Conda 虚拟环境:
conda activate tools/venv
# 安装 Conda 包
conda install -y -c conda-forge sox libsndfile swig bzip2 libflac bc
请确认你系统是否有 GPU,并且使用了正确版本的 paddlepaddle。例如系统使用 CUDA 10.2, CuDNN7.6 ,你可以安装 paddlepaddle-gpu 2.4.1:
# 注意:2.4.1 只是一个示例,请按照对paddlepaddle的最小依赖进行选择。
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
你也可以安装 develop 版本的PaddlePaddle. 例如系统使用 CUDA 10.2, CuDNN7.6 ,你可以安装 paddlepaddle-gpu develop:
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==0.0.0.post102 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html
部分用户系统由于默认源的问题,安装中会出现 kaldiio 安转出错的问题,建议首先安装 pytest-runner:
pip install pytest-runner -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
然后安装 PaddleSpeech:
pip install -e .[develop] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pushd tools
bash extras/install_openblas.sh
bash extras/install_kaldi.sh
popd