免费语音识别转写（优于讯飞）：www.funsound.cn

前言

Paraformer在声学后验上通过greedy search得到语音识别结果，对于自定义命令（唤醒）词识别，肯定还得走asr模型。对此我们可以在paraformer上为每个命令词构建模板进行命令匹配，最终结果远远优于科大讯飞语音控制sdk结果。

思路

大致思路如图，例如给”前翻页“命令制作模板，只需分析在解码后的声学后验上”前“/“翻”/"页"的能量分布。当然paraformer同时提供热词模块，添加以后会进一步提高命令词召回

代码

算法实现如下：

def kws(self,waveform_list,WORDS=[],as_hotwords=True):
        """加载词表"""
        WORDS_IDXS = []
        for WORD in WORDS:
            WORD_IDX = self.converter.tokens2ids(list(WORD))
            WORDS_IDXS.append(WORD_IDX)

        """解码"""
        _, AM_SCORES, VALID_TOKEN_LENS, US_ALPHAS, US_PEAKS = self.__call__(waveform_list=waveform_list,
                                                                                  hotwords=" ".join(WORDS) if as_hotwords else "")
        RESULTS = []
        for am_score, valid_token_len in zip(AM_SCORES, VALID_TOKEN_LENS):
            am_score = am_score[:valid_token_len-1]
            best_score = -float('inf')
            for WORD, WORD_IDX in zip(WORDS, WORDS_IDXS):
                tgt_score = am_score[:,WORD_IDX]
                _max = np.max(tgt_score,axis=1)
                mean_score = np.mean(_max)
                if mean_score>best_score:
                    best_score = mean_score
                    best_word = WORD
            RESULTS.append([best_score, best_word])
        return RESULTS

召回率测试

在6个命令词，27人，820句的验证集上进行召回测试，测试集会进行一定程度加噪

结果可以看到当前基于paraformer的语音控制表现还是比较不错的。