This is Zhaoqing Xu and Shuwei Xu's Google Summer of Code project for Red Hen Lab.
The aim of this project is to develop a working Speech to Text module for the Red Hen Lab’s Chinese Pipeline. In this project, a Speech-to-Text conversion engine on Chinese is established, resulting in a working application.
- Getting Started
- Data Preparation
- Training
- Inference
- Running Code at CWRU HPC
- Results
- Acknowledgments
This project is based on the open source project DeepSpeech2 on PaddlePaddle released by Baidu. For the configuration, you may choose to build your own environment from scratch or use our singularity recipe. I strongly recommend you to use our recipe to avoid potential problems.
for the Red Hen Lab participants, all the configuration has been set up on the server
- Python == 2.7
- Singularity == 2.4.1
- CUDA == 7.5
for anyone who doesn't want to use singularity, you could check this webpage to install PaddlePaddle and DeepSpeech by hand, but we strongly recommend you to use the container of singularity to avoid the potential problems.
What we use in this project is the Chinese video news data collected by Red Hen Lab, including Xinwenlianbo(新闻联播), Wanjianxinwen(晚间新闻), etc. The video lengths vary from 20 minutes to 30 minutes.
Firstly we need to convert the video to audio so that we could apply our model.
The tool we use here is a built-in linux application: FFmpeg, the usage is :
ffmpeg -i file.mp4 file.wav
You could check in my transform.sh to convert all of your videos into audios.
Since the model is intended to process short audios, we should split the audio into short time. Here I set the split-time with 10s.
The tool we use here is also a built-in linux application: sox, the usage here is:
sox trim 0 10 : newfile : restart
You could check in my split.sh to split your audios into 10 seconds peices.
Manifest is a file that includes the information of data, including the location and the duration. It's acturally a json file that looks like:
{"audio_filepath": "data/split/2018-01/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻001.wav", "duration": 10.0, "text": ""}
{"audio_filepath": "data/split/2018-01/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻002.wav", "duration": 10.0, "text": ""}
{"audio_filepath": "data/split/2018-01/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻003.wav", "duration": 10.0, "text": ""}
{"audio_filepath": "data/split/2018-01/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻004.wav", "duration": 10.0, "text": ""}
{"audio_filepath": "data/split/2018-01/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻/2018-01-31_0410_CN_HNTV1_午间新闻005.wav", "duration": 10.0, "text": ""}
You could check in my manifest.sh and manifest.py to see how to implement this.
Since we don't have the ground truth(or label), we use the model trained by Baidu, which sort of harms our results. If you have the labels already, you could check this webpage for more things about training.
To get the inference of your data, we need the following files:
This is the manifest that generates from the Prepare the Manifest
This is the file that perform z-score normalization which includes audio features.
python code/compute_mean_std.py \
--num_samples 2000 \
--specgram_type linear \
--manifest_paths {your manifest path here} \
--output_path {your expected output path}
You could check in the compute_mean.sh and compute_mean_std.py to see more details.
This is the file to count all the words(in Chinese we say characters, same thing) in your data. Note that all the generated words are from the vocabulary, so if you didn't put the expected word here, it's impossible to generate it. We just use the vocab.txt that Baidu provides. You could find the vocab.txt in code directory.
We used Aishell Model here, which is trained on the Aishell Dataset for 151h.
We used Mandarin LM Large here, which has no pruning and about 3.7 billion n-grams.
Note: Though we could build vocab.txt mean_std of our data, I highyly recommend you use the mean_std and vocab.txt from Baidu Speech Model. The reason is not clear, but the performance is largely different.
After preparing for all the files, you could fill them in the right place in infer.sh:
python -u infer.py \
--batch_size=10 \
--trainer_count=1 \
--beam_size=300 \
--num_proc_bsearch=2 \
--num_conv_layers=2 \
--num_rnn_layers=3 \
--rnn_layer_size=1024 \
--alpha=2.4 \
--beta=5.0 \
--cutoff_prob=0.99 \
--cutoff_top_n=40 \
--use_gru=True \
--use_gpu=True \
--share_rnn_weights=False \
--infer_manifest=$PWDDIR'/manifest/'$month/$manifest \
--mean_std_path=$BASEDIR'/models/mean_std.npz' \
--vocab_path=$BASEDIR'/models/vocab.txt' \
--model_path=$BASEDIR'/models/params.tar.gz' \
--lang_model_path=$BASEDIR'/models/zhidao_giga.klm' \
--decoding_method='ctc_beam_search' \
--specgram_type='linear' \
--output_file=$PWDDIR'/text/'$month/$manifest'.txt'module load singularity/2.5.1
module load cuda/7.5
export SINGULARITY_BINDPATH="/mnt"
srun -p gpu -C gpup100 --mem=100gb --gres=gpu:2 --pty bash
cd /mnt/rds/redhen/gallina/Singularity/Chinese_Pipeline
singularity shell -e --nv Chinese_Pipeline.simgcd code
sh infer.sh
cd ../text
all the results are in the /mnt/rds/redhen/gallina/Singularity/Chinese_Pipeline/text
The example of results is like this:
20180112204720.000|20180112204730.000|ISO_01 老人们也在逐一排除最后的视频最后十>八点五十八分零三秒头部的也要会和微型面包车被警告锁定
20180112204730.000|20180112204740.000|ISO_01 哪些已成了男人的世界里心里装的是的>是的我们有一个重要会议重要
20180112204740.000|20180112204750.000|ISO_01 小面包车车主将二人生的轨迹给大家此>前经过的公交车里的行车记录仪正好拍下了地的微型面包车在路口闯红灯
20180112204750.000|20180112204800.000|ISO_01 宝马的目的了有的还没有与女友的女儿>只能期望的目的没有指标的一面也有
Sample output file:
TOP|20181209110001|2018-12-09_1100_CN_CCTV1_新闻联播
COL|Communication Studies Archive, UCLA
UID|5b1016ae-fba8-11e8-9d4c-d3bf2f6caf24
DUR|00:39:53
VID|720x576|1024x576
SRC|Changsha, China
TTL|Main news
CMT|
ASR_01|CMN
LBT|2018-12-09 19:00:01 Asia/Shanghai
ASR_01|2018-12-11 06:10|Source_Program=Baidu DeepSpeech2,infer.sh|Source_Person=Zhaoqing Xu,Shuwei Xu|Codebook=Chinese Speech to Text
20181209110001.000|20181209110011.000|ASR_01|年二十为人为文为人
20181209110011.000|20181209110021.000|ASR_01|名人名言名人名言
20181209110021.000|20181209110031.000|ASR_01|美国中国成为央行几天至十二月九号星期日农历十一月初三为了给美国的今天节目的主要内容
20181209110031.000|20181209110041.000|ASR_01|系列报道在一名新时代中国特色受读书想学一下现实的新作为新品种来看北京市保健销售
20181209110041.000|20181209110051.000|ASR_01|少部门报道列为一号改革课题推进行治理的应急机制服务群众的小面积切实落到没有物流
20181209110051.000|20181209110101.000|ASR_01|汪洋率中央代表团飞抵南宁出席广西壮族地区成立六十周年庆活动系列报告书说改革开放处处
20181209110101.000|20181209110111.000|ASR_01|尽管数十年来我国交通运输业实现跨越网站中国经济快速发展的强有力的针对我部统一部署
20181209110111.000|20181209110121.000|ASR_01|山东省公安机关依法侦办严重暴露了总统表示将借助植物友好
20181209110121.000|20181209110131.000|ASR_01|我最后变化大为他回国对中国积极应对其后变化并取得显著成效表示肯定目前来看降息报道
20181209110131.000|20181209110141.000|ASR_01|其一民总书记指出推动社会治理重心项目金松向一把基层党组织建设成为
20181209110141.000|20181209110151.000|ASR_01|宝鸡治理的进行战斗以来北京市坚持导致银保先生出手部门报道
20181209110151.000|20181209110201.000|ASR_01|也被城市一号改革课题了解了解群众诉求的现象基层一线放出去与本体的结合各部门共同响应
20181209110201.000|20181209110211.000|ASR_01|目前中通过目前相城分校推进基层治理体制机制创新切实做到民有所
20181209110211.000|20181209110221.000|ASR_01|属于这片雨林中南海的水上海景区非常有公里的避水不到所有多点全部打通正式对市民开放
20181209110221.000|20181209110231.000|ASR_01|用户酒吧的被骗路还被全部拆除引起或然开朗不禁露出了老城领域的配置也算是个老北京引领调整配
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20181209110251.000|20181209110301.000|ASR_01|女生上扬工商城管是用电等部门的执法力量有同时下沉到基层一线明确责任综合执法一生多点难题的上下
20181209110301.000|20181209110311.000|ASR_01|两地盆地的底气十足今年是上海的到最后依法关停在一处酒吧被拆除违建一万一千多平米一批老大难
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20181209110421.000|20181209110431.000|ASR_01|在这个新成立的东北本地的胡家园社区综合服务站市民不仅能一方办理社保卫生计生等行政事务
20181209110431.000|20181209110441.000|ASR_01|水电修理搬家保洁等日航不一形式也能有个无也办不了的二十四小时之内必须有回应许多部门协调
20181209110441.000|20181209110451.000|ASR_01|土方怎么领导人有如意大门一六都对工人的动力中慢慢每年的比例不断是东城区第二管理
20181209110451.000|20181209110501.000|ASR_01|改革的是影片在推进推动报道工作中北京市对低保管理体制进行大包婆婆的改革用这本地道把原来到十九个部门机构
20181209110501.000|20181209110511.000|ASR_01|演出十二个实体推动更平息的对白与每个地区设立综合服务站两百万是不用多头跑到处找合并纪念
20181209110511.000|20181209110521.000|ASR_01|北京老干部群体与社区专员解决群众身边的本事就是运行都是地道的组织部长东洋现在整个动作的设计专用
20181209110521.000|20181209110531.000|ASR_01|每天总结传向前两天单位互动力安装路灯为了上一个月的生意至少这给我有我的事
20181209110531.000|20181209110541.000|ASR_01|我们是对手是个多能的演绎感受得到他的心就是你的一个好的结果的
20181209110541.000|20181209110551.000|ASR_01|老爷要他给个小姐接到一百年留下我们不再承担的职能部门给我们唯一下跌的个别的事物我们可以制度力量为我不一定
20181209110551.000|20181209110601.000|ASR_01|好的迫切的位置是共享微笑奥运会要做的和已有的网站有人干事有的不是新的管理体制带来的
20181209110601.000|20181209110611.000|ASR_01|使城市管理性能不断提高东城区网格中心平台上多年来抵押的五千二百七十三件无法回复就托不决案件不
20181209110611.000|20181209110621.000|ASR_01|八十七点正在处理与东西得到解决和提交具体由市卫生镇为小学生坠楼受伤一事
20181209110621.000|20181209110631.000|ASR_01|部门处理的好不好不在街道就可以由多个部门的严重的直销考核成绩落后
20181209110631.000|20181209110641.000|ASR_01|本是在等电影里医生推着我们报道工作中北京市把资金资源将基本情节二百九十个对象建立了
20181209110641.000|20181209110651.000|ASR_01|化综合执法中心选派了一万四千九百多名校长获得社区层面的治理和服务有益于推广报道以避免一档体育北京
20181209110651.000|20181209110701.000|ASR_01|十六个区网格化城市管理平台共接报各类案件二百十八点二万件解决率达到百分之九十三点八三满意率达百分之九
20181209110701.000|20181209110711.000|ASR_01|五一群众的诉求就是道道就是小城中宝宝每一日这里
20181209110711.000|20181209110721.000|ASR_01|系统治理的应急机制和进入相应体制打工了抓落实的最后一部是创新社会治理的成功作为一名
20181209110721.000|20181209110731.000|ASR_01|事无小大量工作在基层做好基层工作只要有服务意识也要有创新精神在这里这个小康社会的
20181209110731.000|20181209110741.000|ASR_01|计划建议各级政府的现在治理能力体系建设是满意不满意是我们做好信息的群众路线
20181209110741.000|20181209110751.000|ASR_01|到基隆一线解决问题为导向形成更有效的社会治理人民群众获得的幸福感还会更加重
20181209110751.000|20181209110801.000|ASR_01|他伟大的吸引力会空气和一股不要命的行为通过这些主要与光明为何等的重要的
20181209110801.000|20181209110811.000|ASR_01|就好像五岁的南宁出席广西东中市的一名六十周年庆祝活动中央代表团在机场受到广西各族行动的热烈欢迎
20181209110811.000|20181209110821.000|ASR_01|南宁无锡国际机场洋溢着欢乐喜庆的节庆气氛协调奥运的行动中心感谢一些一平同志为核心的党中要对广西的亲切
20181209110821.000|20181209110831.000|ASR_01|怀等标语格外醒目带领重要的儿童家长的中国医疗队的一美元工业互动的新春的中国主要数据图书记都要同等
20181209110831.000|20181209110841.000|ASR_01|部部长邀请经过人大常委会委员长爱马特里结果这些副主席马的结果这些副主席国家民委主任巴特
20181209110841.000|20181209110851.000|ASR_01|中央纪委委员因为政治工作部主任刘华一同走下前提中央在和成员同期抵达宝鸡中毒的地区地委书记
20181209110851.000|20181209110901.000|ASR_01|新设广西中毒自治区人民就不主席财务等在机场列队欢迎都要在团结号上五层包机离开北京前往南宁
20181209110901.000|20181209110911.000|ASR_01|代表团有六十三人组成成员包括中央和国家机关有关部门军队有关单位其他四个自治区和对口具有广西的广东省
20181209110911.000|20181209110921.000|ASR_01|关注的人的酒后下午中央政治局常委全国政协主席中央代表团团长汪洋率中的
20181209110921.000|20181209110931.000|ASR_01|而偷袭向广西中毒的地区赠送纪念品现在共同性的体式上汪洋和广西中毒的地区地委书记目前
20181209110931.000|20181209110941.000|ASR_01|我会习近平总书记平时特别节目新年总书记建设作为广西公园复兴理想的梯次特点端多大其一人身后
20181209110941.000|20181209110951.000|ASR_01|中国主要的女委员工物业不同的重要的团部团长说出了来这个东西出没总书记十分关心广电广告
20181209110951.000|20181209111001.000|ASR_01|人民为庆祝广西壮族自治区成立六十周年新能提升近一倍广西三河作为民族合睦人民幸福的美好祝福一
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20181209111011.000|20181209111021.000|ASR_01|国内做足文章同学一道进入全面小康社会创造无愧于时代的新业绩重要的和更多的业
20181209111021.000|20181209111031.000|ASR_01|共计实现体现了中央对广西的一起关怀全国各族人民对广西的申请后议彰显了广西的地方特色和民俗风貌
20181209111031.000|20181209111041.000|ASR_01|全国人大常委会委员长中央代表团组团长爱把气理解读正从纪念品清单中共中央对
20181209111041.000|20181209111051.000|ASR_01|美国国家主席中央代表团团长汪洋酒后下午率代表团部分成员分别和广西军区武警广西总队被误会绝对的
20181209111051.000|20181209111101.000|ASR_01|政法系统代表代表的东阳国务院中央军委代表进行主席大家质疑成都信和亲切问候带给了广西军区
20181209111101.000|20181209111111.000|ASR_01|和作为部队官兵的表示汪洋希望广西新区全体官兵骑摩托车习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神
20181209111111.000|20181209111121.000|ASR_01|有货车电瓶强思想毫不动摇坚持党对经济的绝对领导是行好党和人民给予的新时代实名的未建设正给广西
20181209111121.000|20181209111131.000|ASR_01|为实现两个一百年的目标和中华民族伟大复兴的中国梦作出新的更大贡献在规格五金网系统对官兵的表示汪洋希望
20181209111131.000|20181209111141.000|ASR_01|全体官兵牢固树立三大意识坚决听等指挥坚决维护新兴品种数据核心地位建议维护党中央权威和集中统一领导为有
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