声纹/指令识别

• 前端
  1. https://gitee.com/gailingtuo/speech_frontend
  2. https://gitee.com/muziyuc/SpeechSimpleFrontend
• 后端
  1. https://github.com/tttungwu/Speech
  2. https://gitee.com/muziyuc/VoiceprintRecognition

build

创建conda环境

conda create --name speech python=3.8

安装

Visual Studio Build Tools

1. 前往 Microsoft C++ 生成工具 下载 vsBuildTools。
2. 建议安装以下内容：
   1. MSVC v142 - VS 2019 C++ x64/x86 build tools 或更新版本。
   2. Windows 10/11 SDK（建议安装）。
   3. CMake 以及相关支持工具。
   4. 
   5. 建议从上到下逐个安装尝试，以成功安装 pip install webrtcvad 为准

安装依赖库

请有序完成下列安装步骤。

注意: 安装 paddlespeech 时可能会出现需要 librosa==0.8.1 的警告，这属于正常现象。

• 标准安装顺序:

  建议更稳妥地安装各个库，可以按照以下顺序逐一执行命令：

  pip install paddlepaddle==2.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install pytest-runner
  pip install paddlespeech==1.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  pip install librosa==0.10.1
  pip install pymilvus pymysql
  pip install transformers
  pip install sentence_transformers
  pip install LAC
  pip install noisereduce
  pip install pydub flask_cors sqlalchemy

• 简化安装: 理论上，以下三行命令可以顺序执行完成所有依赖库的安装：

  pip install paddlepaddle==2.4.1 pytest-runner
  pip install paddlespeech==1.4.1
  pip install librosa==0.10.1 pymilvus pymysql transformers sentence_transformers LAC pydub noisereduce flask_cors sqlalchemy

安装 PyTorch

• Windows:

  pip install torch torchvision torchaudio

• Linux:

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

数据库配置（已部署服务器可忽略）

• 在 config.py 文件中配置相关内容。

MySQL

• 启动 MySQL 数据库：

  • .\data 目录位于仓库的 database\mysql 目录下，可以根据需要挂载到你自己的路径。

  cd database\mysql

  启动 MySQL 容器：

  docker run --privileged=true -v .\data\:/var/lib/mysql -v .\logs\:/var/log/mysql -v .\conf\:/etc/mysql -v .\my.cnf:/etc/mysql/my.cnf -p 8886:3306 --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql

• 可视化工具：可以使用 Navicat 等工具进行 MySQL 数据库的可视化管理。

Milvus

• 启动 Milvus 数据库：

  • 首先切换到 Speech\database\milvus 目录下，你可以看到一个 docker-compose.yml 文件，执行以下命令启动 Milvus：

  cd Speech\database\milvus

  使用 Docker Compose 启动 Milvus 容器：

  docker compose up -d

• 可视化工具：可以使用 Attu 进行 Milvus 数据库的可视化管理。