纯PyTorch语音工具包开源，Kaldi：我压力有点大

  距离 Mirco Ravanelli 宣布打造新的语音源K压力有点语音工具包过去了一年多，SpeechBrain 真的工具如期而至。

语音处理技术的包开进步，是语音源K压力有点人工智能改变大众的生活的重要一环。深度学习技术的工具兴起，也让这一领域近年来得到了长足的包开发展。在过往，语音源K压力有点该领域的工具主要方法是为不同的任务开发不同的工具包，对于使用者来说，包开学习各个工具包需要大量时间，语音源K压力有点还可能涉及到学习不同的工具编程语言，熟悉不同的包开代码风格和标准等。现在，语音源K压力有点这些任务大多可以用深度学习技术来实现。工具

此前，包开开发者常用的语音工具有 Kaldi、ESPNet、CMU Sphinx、HTK 等，亿华云它们各有各的不足之处。以 Kaldi 为例，它依赖大量的脚本语言，而且核心算法使用 C++ 编写，再加上可能需要改变各种神经网络的结构。即便是拥有丰富经验的工程师，在调试的时候也会经历巨大的痛苦。

秉承着让语音开发者更轻松的原则，Yoshua Bengio 团队成员 Mirco Ravanelli 等人曾经开发了一个试图继承 Kaldi 的效率和 PyTorch 的灵活性的开源框架——PyTorch-Kaldi，但据开发成员本人认为「还不够完善」。

所以，在一年多前， Mirco Ravanelli 宣布要打造一款新的一体化语音工具包 SpeechBrain。该项目于近日正式开源，鉴于上述背景，SpeechBrain 诞生的主要宗旨是：够简单、够灵活、对用户友好。

项目地址：https://github.com/speechbrain/speechbrain

作为一个基于 PyTorch 的网站模板开源一体化语音工具包，SpeechBrain 可用于开发最新的语音技术，包括语音识别、说话者识别、语音增强、多麦克风信号处理和语音识别系统等，且拥有相当出色的性能。团队将其特征概况为「易于使用」、「易于定制」、「灵活」、「模块化」等。

对于机器学习研究者来说，SpeechBrain 可轻松嵌入其他模型，促进语音技术的相关研究；对于初学者来说，SpeechBrain 也不难掌握，根据测试，一般开发者仅需要几个小时就能熟悉该工具包的使用。此外，开发团队也发布了很多教程以供参考（https://speechbrain.github.io/tutorial_basics.html）。

总体来说，SpeechBrain 有以下几大亮点：

开发团队与 HuggingFace 集成一些预训练模型，这些模型具备可运行推理的接口。如果 HuggingFace 模型不可用，团队会提供一个 Google Drive 文件夹，包含所有对应的实验结果； 使用 PyTorch 数据并行或分布式数据并行来进行多 GPU 训练和推理； 混合精度，加快训练速度； 透明且完全可自定义的数据输入和输出 pipeline。源码库SpeechBrain 遵循 PyTorch 数据加载器和数据集样式，使用户能够自定义 I / O pipeline。

快速安装

目前开发者可以通过 PyPI 安装 SpeechBrain，此外还可以使用本地安装来运行实验和修改 / 自定义工具包。

SpeechBrain 支持基于 Linux 的发行版和 macOS（且针对 Windows 用户也提供了相应解决方案：https://github.com/speechbrain/speechbrain/issues/512）。

SpeechBrain 支持 CPU 和 GPU，但对于大多数 recipe 而言，训练期间必须使用 GPU。需要注意的是，必须正确安装 CUDA 才能使用 GPU。

安装教程地址：https://speechbrain.readthedocs.io/en/latest/installation.html

通过 PyPI 安装

创建 Python 环境后，只需输入以下内容即可：

pip install speechbrain 

然后可以使用以下命令访问 SpeechBrain：

import  speech  brain  as  sb 

本地安装

创建 Python 环境后，只需输入以下内容即可：

git clone https://github.com/speechbrain/speechbrain.gitcd speechbrainpip install -r requirements.txtpip install --editable . 

然后可以通过以下方式访问 SpeechBrain：

import  speechbrain  as  sb 

对 speechbrain 软件包所做的任何修改，将在安装带有 --editable 标志的软件包时自动解释。

SpeechBrain 未附属于任何机构，团队成员来自 Mila 研究所、Nuance、杜比实验室、英伟达、三星、Viadialog 等实验室和企业单位。最初的两位负责人是 Mila 研究所博士后 Mirco Ravanelli 和 Avignon 博士生 Titouan Parcollet。目前，Speechbrain 项目还在完善中，也欢迎更多开发人员加入。

看到这里，Kaldi 会不会感到压力有点大了呢？