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Repository: nl8590687/ASRT_SpeechRecognition
Branch: master
Commit: c695d4d3f49f
Files: 40
Total size: 3.1 MB
Directory structure:
gitextract_hjpms6fl/
├── .github/
│ ├── FUNDING.yml
│ └── donate.md
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── README_EN.md
├── asrserver_grpc.py
├── asrserver_http.py
├── asrt_config.json
├── assets/
│ ├── asrt.proto
│ ├── asrt_pb2.py
│ ├── asrt_pb2_grpc.py
│ └── default.html
├── client_grpc.py
├── client_http.py
├── data_loader.py
├── dict.txt
├── download_default_datalist.py
├── evaluate_speech_model.py
├── language_model3.py
├── model_language/
│ ├── language_model1.txt
│ └── language_model2.txt
├── model_zoo/
│ └── speech_model/
│ ├── keras_backend.py
│ └── pytorch_backend.py
├── predict_speech_file.py
├── requirements.txt
├── speech_features/
│ ├── __init__.py
│ ├── base.py
│ ├── sigproc.py
│ └── speech_features.py
├── speech_model.py
├── speech_recorder.py
├── torch_speech_model.py
├── train_speech_model.py
├── train_speech_model_pytorch.py
└── utils/
├── config.py
├── ops.py
├── ops_test.py
└── thread.py
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FILE CONTENTS
================================================
================================================
FILE: .github/FUNDING.yml
================================================
# These are supported funding model platforms
github: nl8590687 # Replace with up to 4 GitHub Sponsors-enabled usernames e.g., [user1, user2]
patreon: # Replace with a single Patreon username
open_collective: # Replace with a single Open Collective username
ko_fi: # Replace with a single Ko-fi username
tidelift: # Replace with a single Tidelift platform-name/package-name e.g., npm/babel
custom: https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/wiki/donate # Replace with a single custom sponsorship URL
================================================
FILE: .github/donate.md
================================================
# Donate 打赏作者
本项目的作者@nl8590687 (repo owner)现在其实还是一名学生...
如果您觉得本项目给您的学习和工作带来了一些帮助，可以考虑给作者一些打赏，用来给他在炎热的夏天买一瓶冰可乐，或者寒冷的冬天买一杯热奶茶，以鼓励其创作出更好的代码和项目。
二维码：
| 支付宝收款码 |微信收款码 |
| -------- | ----- |
| <img src="https://raw.githubusercontent.com/wiki/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/assets/Alipay_QRCODE.png" width = "300" height = "300" alt="支付宝收款二维码" /> | <img src="https://raw.githubusercontent.com/wiki/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/assets/Wechat_QRCODE.png" width = "300" height = "300" alt="微信收款二维码" />
================================================
FILE: .gitignore
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## Ignore some files and folders for copyright and other reasons.
*.model
*.model.base
[Mm]odel_speech/
__pycache__
*.wav
*.model_yaml
Test_Report_*
dataset
data_pinyin.txt
testClient.py
webapi/
save_models/
datalist/
================================================
FILE: Dockerfile
================================================
# Ubuntu 20.04
FROM ubuntu:focal
# 切换默认shell为bash
SHELL ["/bin/bash", "-c"]
ADD ./ /asrt_server
WORKDIR /asrt_server
# 最小化源，缩短apt update时间(ca-certificates必须先安装才支持换tsinghua源)
RUN echo 'deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ focal main restricted' > /etc/apt/sources.list
RUN apt update && apt install -y ca-certificates
RUN echo $'\
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse\
\n# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse\n\
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse\
\n# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse\n\
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse\
\n# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse\n\
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse\
\n# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse\n\
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse\
\n# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse'\
> /etc/apt/sources.list
RUN apt update && apt install -y python3 python3-pip
RUN pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
RUN pip3 install wave scipy matplotlib tensorflow-cpu==2.5.3 numpy==1.19.2 requests flask waitress grpcio==1.34.0 grpcio-tools==1.34.0 protobuf
RUN echo $'cd /asrt_server \n python3 asrserver_http.py & \n python3 asrserver_grpc.py' > /asrt_server/start.sh && chmod +x /asrt_server/start.sh
# refer: https://docs.docker.com/engine/reference/builder/#expose
EXPOSE 20001/tcp 20002/tcp
ENTRYPOINT ["/bin/bash", "/asrt_server/start.sh"]
# https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#options
# docker build --progress plain --rm --build-arg TAG=1.3.0 --tag asrt/api_server:1.3.0 .
# https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/run/#options
# docker run --rm -it -p 20001:20001 -p 20002:20002 --name asrt -d asrt/api_server:1.3.0
================================================
FILE: LICENSE
================================================
GNU GENERAL PUBLIC LICENSE
Version 3, 29 June 2007
Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <http://fsf.org/>
Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies
of this license document, but changing it is not allowed.
Preamble
The GNU General Public License is a free, copyleft license for
software and other kinds of works.
The licenses for most software and other practical works are designed
to take away your freedom to share and change the works. By contrast,
the GNU General Public License is intended to guarantee your freedom to
share and change all versions of a program--to make sure it remains free
software for all its users. We, the Free Software Foundation, use the
GNU General Public License for most of our software; it applies also to
any other work released this way by its authors. You can apply it to
your programs, too.
When we speak of free software, we are referring to freedom, not
price. Our General Public Licenses are designed to make sure that you
have the freedom to distribute copies of free software (and charge for
them if you wish), that you receive source code or can get it if you
want it, that you can change the software or use pieces of it in new
free programs, and that you know you can do these things.
To protect your rights, we need to prevent others from denying you
these rights or asking you to surrender the rights. Therefore, you have
certain responsibilities if you distribute copies of the software, or if
you modify it: responsibilities to respect the freedom of others.
For example, if you distribute copies of such a program, whether
gratis or for a fee, you must pass on to the recipients the same
freedoms that you received. You must make sure that they, too, receive
or can get the source code. And you must show them these terms so they
know their rights.
Developers that use the GNU GPL protect your rights with two steps:
(1) assert copyright on the software, and (2) offer you this License
giving you legal permission to copy, distribute and/or modify it.
For the developers' and authors' protection, the GPL clearly explains
that there is no warranty for this free software. For both users' and
authors' sake, the GPL requires that modified versions be marked as
changed, so that their problems will not be attributed erroneously to
authors of previous versions.
Some devices are designed to deny users access to install or run
modified versions of the software inside them, although the manufacturer
can do so. This is fundamentally incompatible with the aim of
protecting users' freedom to change the software. The systematic
pattern of such abuse occurs in the area of products for individuals to
use, which is precisely where it is most unacceptable. Therefore, we
have designed this version of the GPL to prohibit the practice for those
products. If such problems arise substantially in other domains, we
stand ready to extend this provision to those domains in future versions
of the GPL, as needed to protect the freedom of users.
Finally, every program is threatened constantly by software patents.
States should not allow patents to restrict development and use of
software on general-purpose computers, but in those that do, we wish to
avoid the special danger that patents applied to a free program could
make it effectively proprietary. To prevent this, the GPL assures that
patents cannot be used to render the program non-free.
The precise terms and conditions for copying, distribution and
modification follow.
TERMS AND CONDITIONS
0. Definitions.
"This License" refers to version 3 of the GNU General Public License.
"Copyright" also means copyright-like laws that apply to other kinds of
works, such as semiconductor masks.
"The Program" refers to any copyrightable work licensed under this
License. Each licensee is addressed as "you". "Licensees" and
"recipients" may be individuals or organizations.
To "modify" a work means to copy from or adapt all or part of the work
in a fashion requiring copyright permission, other than the making of an
exact copy. The resulting work is called a "modified version" of the
earlier work or a work "based on" the earlier work.
A "covered work" means either the unmodified Program or a work based
on the Program.
To "propagate" a work means to do anything with it that, without
permission, would make you directly or secondarily liable for
infringement under applicable copyright law, except executing it on a
computer or modifying a private copy. Propagation includes copying,
distribution (with or without modification), making available to the
public, and in some countries other activities as well.
To "convey" a work means any kind of propagation that enables other
parties to make or receive copies. Mere interaction with a user through
a computer network, with no transfer of a copy, is not conveying.
An interactive user interface displays "Appropriate Legal Notices"
to the extent that it includes a convenient and prominently visible
feature that (1) displays an appropriate copyright notice, and (2)
tells the user that there is no warranty for the work (except to the
extent that warranties are provided), that licensees may convey the
work under this License, and how to view a copy of this License. If
the interface presents a list of user commands or options, such as a
menu, a prominent item in the list meets this criterion.
1. Source Code.
The "source code" for a work means the preferred form of the work
for making modifications to it. "Object code" means any non-source
form of a work.
A "Standard Interface" means an interface that either is an official
standard defined by a recognized standards body, or, in the case of
interfaces specified for a particular programming language, one that
is widely used among developers working in that language.
The "System Libraries" of an executable work include anything, other
than the work as a whole, that (a) is included in the normal form of
packaging a Major Component, but which is not part of that Major
Component, and (b) serves only to enable use of the work with that
Major Component, or to implement a Standard Interface for which an
implementation is available to the public in source code form. A
"Major Component", in this context, means a major essential component
(kernel, window system, and so on) of the specific operating system
(if any) on which the executable work runs, or a compiler used to
produce the work, or an object code interpreter used to run it.
The "Corresponding Source" for a work in object code form means all
the source code needed to generate, install, and (for an executable
work) run the object code and to modify the work, including scripts to
control those activities. However, it does not include the work's
System Libraries, or general-purpose tools or generally available free
programs which are used unmodified in performing those activities but
which are not part of the work. For example, Corresponding Source
includes interface definition files associated with source files for
the work, and the source code for shared libraries and dynamically
linked subprograms that the work is specifically designed to require,
such as by intimate data communication or control flow between those
subprograms and other parts of the work.
The Corresponding Source need not include anything that users
can regenerate automatically from other parts of the Corresponding
Source.
The Corresponding Source for a work in source code form is that
same work.
2. Basic Permissions.
All rights granted under this License are granted for the term of
copyright on the Program, and are irrevocable provided the stated
conditions are met. This License explicitly affirms your unlimited
permission to run the unmodified Program. The output from running a
covered work is covered by this License only if the output, given its
content, constitutes a covered work. This License acknowledges your
rights of fair use or other equivalent, as provided by copyright law.
You may make, run and propagate covered works that you do not
convey, without conditions so long as your license otherwise remains
in force. You may convey covered works to others for the sole purpose
of having them make modifications exclusively for you, or provide you
with facilities for running those works, provided that you comply with
the terms of this License in conveying all material for which you do
not control copyright. Those thus making or running the covered works
for you must do so exclusively on your behalf, under your direction
and control, on terms that prohibit them from making any copies of
your copyrighted material outside their relationship with you.
Conveying under any other circumstances is permitted solely under
the conditions stated below. Sublicensing is not allowed; section 10
makes it unnecessary.
3. Protecting Users' Legal Rights From Anti-Circumvention Law.
No covered work shall be deemed part of an effective technological
measure under any applicable law fulfilling obligations under article
11 of the WIPO copyright treaty adopted on 20 December 1996, or
similar laws prohibiting or restricting circumvention of such
measures.
When you convey a covered work, you waive any legal power to forbid
circumvention of technological measures to the extent such circumvention
is effected by exercising rights under this License with respect to
the covered work, and you disclaim any intention to limit operation or
modification of the work as a means of enforcing, against the work's
users, your or third parties' legal rights to forbid circumvention of
technological measures.
4. Conveying Verbatim Copies.
You may convey verbatim copies of the Program's source code as you
receive it, in any medium, provided that you conspicuously and
appropriately publish on each copy an appropriate copyright notice;
keep intact all notices stating that this License and any
non-permissive terms added in accord with section 7 apply to the code;
keep intact all notices of the absence of any warranty; and give all
recipients a copy of this License along with the Program.
You may charge any price or no price for each copy that you convey,
and you may offer support or warranty protection for a fee.
5. Conveying Modified Source Versions.
You may convey a work based on the Program, or the modifications to
produce it from the Program, in the form of source code under the
terms of section 4, provided that you also meet all of these conditions:
a) The work must carry prominent notices stating that you modified
it, and giving a relevant date.
b) The work must carry prominent notices stating that it is
released under this License and any conditions added under section
7. This requirement modifies the requirement in section 4 to
"keep intact all notices".
c) You must license the entire work, as a whole, under this
License to anyone who comes into possession of a copy. This
License will therefore apply, along with any applicable section 7
additional terms, to the whole of the work, and all its parts,
regardless of how they are packaged. This License gives no
permission to license the work in any other way, but it does not
invalidate such permission if you have separately received it.
d) If the work has interactive user interfaces, each must display
Appropriate Legal Notices; however, if the Program has interactive
interfaces that do not display Appropriate Legal Notices, your
work need not make them do so.
A compilation of a covered work with other separate and independent
works, which are not by their nature extensions of the covered work,
and which are not combined with it such as to form a larger program,
in or on a volume of a storage or distribution medium, is called an
"aggregate" if the compilation and its resulting copyright are not
used to limit the access or legal rights of the compilation's users
beyond what the individual works permit. Inclusion of a covered work
in an aggregate does not cause this License to apply to the other
parts of the aggregate.
6. Conveying Non-Source Forms.
You may convey a covered work in object code form under the terms
of sections 4 and 5, provided that you also convey the
machine-readable Corresponding Source under the terms of this License,
in one of these ways:
a) Convey the object code in, or embodied in, a physical product
(including a physical distribution medium), accompanied by the
Corresponding Source fixed on a durable physical medium
customarily used for software interchange.
b) Convey the object code in, or embodied in, a physical product
(including a physical distribution medium), accompanied by a
written offer, valid for at least three years and valid for as
long as you offer spare parts or customer support for that product
model, to give anyone who possesses the object code either (1) a
copy of the Corresponding Source for all the software in the
product that is covered by this License, on a durable physical
medium customarily used for software interchange, for a price no
more than your reasonable cost of physically performing this
conveying of source, or (2) access to copy the
Corresponding Source from a network server at no charge.
c) Convey individual copies of the object code with a copy of the
written offer to provide the Corresponding Source. This
alternative is allowed only occasionally and noncommercially, and
only if you received the object code with such an offer, in accord
with subsection 6b.
d) Convey the object code by offering access from a designated
place (gratis or for a charge), and offer equivalent access to the
Corresponding Source in the same way through the same place at no
further charge. You need not require recipients to copy the
Corresponding Source along with the object code. If the place to
copy the object code is a network server, the Corresponding Source
may be on a different server (operated by you or a third party)
that supports equivalent copying facilities, provided you maintain
clear directions next to the object code saying where to find the
Corresponding Source. Regardless of what server hosts the
Corresponding Source, you remain obligated to ensure that it is
available for as long as needed to satisfy these requirements.
e) Convey the object code using peer-to-peer transmission, provided
you inform other peers where the object code and Corresponding
Source of the work are being offered to the general public at no
charge under subsection 6d.
A separable portion of the object code, whose source code is excluded
from the Corresponding Source as a System Library, need not be
included in conveying the object code work.
A "User Product" is either (1) a "consumer product", which means any
tangible personal property which is normally used for personal, family,
or household purposes, or (2) anything designed or sold for incorporation
into a dwelling. In determining whether a product is a consumer product,
doubtful cases shall be resolved in favor of coverage. For a particular
product received by a particular user, "normally used" refers to a
typical or common use of that class of product, regardless of the status
of the particular user or of the way in which the particular user
actually uses, or expects or is expected to use, the product. A product
is a consumer product regardless of whether the product has substantial
commercial, industrial or non-consumer uses, unless such uses represent
the only significant mode of use of the product.
"Installation Information" for a User Product means any methods,
procedures, authorization keys, or other information required to install
and execute modified versions of a covered work in that User Product from
a modified version of its Corresponding Source. The information must
suffice to ensure that the continued functioning of the modified object
code is in no case prevented or interfered with solely because
modification has been made.
If you convey an object code work under this section in, or with, or
specifically for use in, a User Product, and the conveying occurs as
part of a transaction in which the right of possession and use of the
User Product is transferred to the recipient in perpetuity or for a
fixed term (regardless of how the transaction is characterized), the
Corresponding Source conveyed under this section must be accompanied
by the Installation Information. But this requirement does not apply
if neither you nor any third party retains the ability to install
modified object code on the User Product (for example, the work has
been installed in ROM).
The requirement to provide Installation Information does not include a
requirement to continue to provide support service, warranty, or updates
for a work that has been modified or installed by the recipient, or for
the User Product in which it has been modified or installed. Access to a
network may be denied when the modification itself materially and
adversely affects the operation of the network or violates the rules and
protocols for communication across the network.
Corresponding Source conveyed, and Installation Information provided,
in accord with this section must be in a format that is publicly
documented (and with an implementation available to the public in
source code form), and must require no special password or key for
unpacking, reading or copying.
7. Additional Terms.
"Additional permissions" are terms that supplement the terms of this
License by making exceptions from one or more of its conditions.
Additional permissions that are applicable to the entire Program shall
be treated as though they were included in this License, to the extent
that they are valid under applicable law. If additional permissions
apply only to part of the Program, that part may be used separately
under those permissions, but the entire Program remains governed by
this License without regard to the additional permissions.
When you convey a copy of a covered work, you may at your option
remove any additional permissions from that copy, or from any part of
it. (Additional permissions may be written to require their own
removal in certain cases when you modify the work.) You may place
additional permissions on material, added by you to a covered work,
for which you have or can give appropriate copyright permission.
Notwithstanding any other provision of this License, for material you
add to a covered work, you may (if authorized by the copyright holders of
that material) supplement the terms of this License with terms:
a) Disclaiming warranty or limiting liability differently from the
terms of sections 15 and 16 of this License; or
b) Requiring preservation of specified reasonable legal notices or
author attributions in that material or in the Appropriate Legal
Notices displayed by works containing it; or
c) Prohibiting misrepresentation of the origin of that material, or
requiring that modified versions of such material be marked in
reasonable ways as different from the original version; or
d) Limiting the use for publicity purposes of names of licensors or
authors of the material; or
e) Declining to grant rights under trademark law for use of some
trade names, trademarks, or service marks; or
f) Requiring indemnification of licensors and authors of that
material by anyone who conveys the material (or modified versions of
it) with contractual assumptions of liability to the recipient, for
any liability that these contractual assumptions directly impose on
those licensors and authors.
All other non-permissive additional terms are considered "further
restrictions" within the meaning of section 10. If the Program as you
received it, or any part of it, contains a notice stating that it is
governed by this License along with a term that is a further
restriction, you may remove that term. If a license document contains
a further restriction but permits relicensing or conveying under this
License, you may add to a covered work material governed by the terms
of that license document, provided that the further restriction does
not survive such relicensing or conveying.
If you add terms to a covered work in accord with this section, you
must place, in the relevant source files, a statement of the
additional terms that apply to those files, or a notice indicating
where to find the applicable terms.
Additional terms, permissive or non-permissive, may be stated in the
form of a separately written license, or stated as exceptions;
the above requirements apply either way.
8. Termination.
You may not propagate or modify a covered work except as expressly
provided under this License. Any attempt otherwise to propagate or
modify it is void, and will automatically terminate your rights under
this License (including any patent licenses granted under the third
paragraph of section 11).
However, if you cease all violation of this License, then your
license from a particular copyright holder is reinstated (a)
provisionally, unless and until the copyright holder explicitly and
finally terminates your license, and (b) permanently, if the copyright
holder fails to notify you of the violation by some reasonable means
prior to 60 days after the cessation.
Moreover, your license from a particular copyright holder is
reinstated permanently if the copyright holder notifies you of the
violation by some reasonable means, this is the first time you have
received notice of violation of this License (for any work) from that
copyright holder, and you cure the violation prior to 30 days after
your receipt of the notice.
Termination of your rights under this section does not terminate the
licenses of parties who have received copies or rights from you under
this License. If your rights have been terminated and not permanently
reinstated, you do not qualify to receive new licenses for the same
material under section 10.
9. Acceptance Not Required for Having Copies.
You are not required to accept this License in order to receive or
run a copy of the Program. Ancillary propagation of a covered work
occurring solely as a consequence of using peer-to-peer transmission
to receive a copy likewise does not require acceptance. However,
nothing other than this License grants you permission to propagate or
modify any covered work. These actions infringe copyright if you do
not accept this License. Therefore, by modifying or propagating a
covered work, you indicate your acceptance of this License to do so.
10. Automatic Licensing of Downstream Recipients.
Each time you convey a covered work, the recipient automatically
receives a license from the original licensors, to run, modify and
propagate that work, subject to this License. You are not responsible
for enforcing compliance by third parties with this License.
An "entity transaction" is a transaction transferring control of an
organization, or substantially all assets of one, or subdividing an
organization, or merging organizations. If propagation of a covered
work results from an entity transaction, each party to that
transaction who receives a copy of the work also receives whatever
licenses to the work the party's predecessor in interest had or could
give under the previous paragraph, plus a right to possession of the
Corresponding Source of the work from the predecessor in interest, if
the predecessor has it or can get it with reasonable efforts.
You may not impose any further restrictions on the exercise of the
rights granted or affirmed under this License. For example, you may
not impose a license fee, royalty, or other charge for exercise of
rights granted under this License, and you may not initiate litigation
(including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that
any patent claim is infringed by making, using, selling, offering for
sale, or importing the Program or any portion of it.
11. Patents.
A "contributor" is a copyright holder who authorizes use under this
License of the Program or a work on which the Program is based. The
work thus licensed is called the contributor's "contributor version".
A contributor's "essential patent claims" are all patent claims
owned or controlled by the contributor, whether already acquired or
hereafter acquired, that would be infringed by some manner, permitted
by this License, of making, using, or selling its contributor version,
but do not include claims that would be infringed only as a
consequence of further modification of the contributor version. For
purposes of this definition, "control" includes the right to grant
patent sublicenses in a manner consistent with the requirements of
this License.
Each contributor grants you a non-exclusive, worldwide, royalty-free
patent license under the contributor's essential patent claims, to
make, use, sell, offer for sale, import and otherwise run, modify and
propagate the contents of its contributor version.
In the following three paragraphs, a "patent license" is any express
agreement or commitment, however denominated, not to enforce a patent
(such as an express permission to practice a patent or covenant not to
sue for patent infringement). To "grant" such a patent license to a
party means to make such an agreement or commitment not to enforce a
patent against the party.
If you convey a covered work, knowingly relying on a patent license,
and the Corresponding Source of the work is not available for anyone
to copy, free of charge and under the terms of this License, through a
publicly available network server or other readily accessible means,
then you must either (1) cause the Corresponding Source to be so
available, or (2) arrange to deprive yourself of the benefit of the
patent license for this particular work, or (3) arrange, in a manner
consistent with the requirements of this License, to extend the patent
license to downstream recipients. "Knowingly relying" means you have
actual knowledge that, but for the patent license, your conveying the
covered work in a country, or your recipient's use of the covered work
in a country, would infringe one or more identifiable patents in that
country that you have reason to believe are valid.
If, pursuant to or in connection with a single transaction or
arrangement, you convey, or propagate by procuring conveyance of, a
covered work, and grant a patent license to some of the parties
receiving the covered work authorizing them to use, propagate, modify
or convey a specific copy of the covered work, then the patent license
you grant is automatically extended to all recipients of the covered
work and works based on it.
A patent license is "discriminatory" if it does not include within
the scope of its coverage, prohibits the exercise of, or is
conditioned on the non-exercise of one or more of the rights that are
specifically granted under this License. You may not convey a covered
work if you are a party to an arrangement with a third party that is
in the business of distributing software, under which you make payment
to the third party based on the extent of your activity of conveying
the work, and under which the third party grants, to any of the
parties who would receive the covered work from you, a discriminatory
patent license (a) in connection with copies of the covered work
conveyed by you (or copies made from those copies), or (b) primarily
for and in connection with specific products or compilations that
contain the covered work, unless you entered into that arrangement,
or that patent license was granted, prior to 28 March 2007.
Nothing in this License shall be construed as excluding or limiting
any implied license or other defenses to infringement that may
otherwise be available to you under applicable patent law.
12. No Surrender of Others' Freedom.
If conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or
otherwise) that contradict the conditions of this License, they do not
excuse you from the conditions of this License. If you cannot convey a
covered work so as to satisfy simultaneously your obligations under this
License and any other pertinent obligations, then as a consequence you may
not convey it at all. For example, if you agree to terms that obligate you
to collect a royalty for further conveying from those to whom you convey
the Program, the only way you could satisfy both those terms and this
License would be to refrain entirely from conveying the Program.
13. Use with the GNU Affero General Public License.
Notwithstanding any other provision of this License, you have
permission to link or combine any covered work with a work licensed
under version 3 of the GNU Affero General Public License into a single
combined work, and to convey the resulting work. The terms of this
License will continue to apply to the part which is the covered work,
but the special requirements of the GNU Affero General Public License,
section 13, concerning interaction through a network will apply to the
combination as such.
14. Revised Versions of this License.
The Free Software Foundation may publish revised and/or new versions of
the GNU General Public License from time to time. Such new versions will
be similar in spirit to the present version, but may differ in detail to
address new problems or concerns.
Each version is given a distinguishing version number. If the
Program specifies that a certain numbered version of the GNU General
Public License "or any later version" applies to it, you have the
option of following the terms and conditions either of that numbered
version or of any later version published by the Free Software
Foundation. If the Program does not specify a version number of the
GNU General Public License, you may choose any version ever published
by the Free Software Foundation.
If the Program specifies that a proxy can decide which future
versions of the GNU General Public License can be used, that proxy's
public statement of acceptance of a version permanently authorizes you
to choose that version for the Program.
Later license versions may give you additional or different
permissions. However, no additional obligations are imposed on any
author or copyright holder as a result of your choosing to follow a
later version.
15. Disclaimer of Warranty.
THERE IS NO WARRANTY FOR THE PROGRAM, TO THE EXTENT PERMITTED BY
APPLICABLE LAW. EXCEPT WHEN OTHERWISE STATED IN WRITING THE COPYRIGHT
HOLDERS AND/OR OTHER PARTIES PROVIDE THE PROGRAM "AS IS" WITHOUT WARRANTY
OF ANY KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR
PURPOSE. THE ENTIRE RISK AS TO THE QUALITY AND PERFORMANCE OF THE PROGRAM
IS WITH YOU. SHOULD THE PROGRAM PROVE DEFECTIVE, YOU ASSUME THE COST OF
ALL NECESSARY SERVICING, REPAIR OR CORRECTION.
16. Limitation of Liability.
IN NO EVENT UNLESS REQUIRED BY APPLICABLE LAW OR AGREED TO IN WRITING
WILL ANY COPYRIGHT HOLDER, OR ANY OTHER PARTY WHO MODIFIES AND/OR CONVEYS
THE PROGRAM AS PERMITTED ABOVE, BE LIABLE TO YOU FOR DAMAGES, INCLUDING ANY
GENERAL, SPECIAL, INCIDENTAL OR CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING OUT OF THE
USE OR INABILITY TO USE THE PROGRAM (INCLUDING BUT NOT LIMITED TO LOSS OF
DATA OR DATA BEING RENDERED INACCURATE OR LOSSES SUSTAINED BY YOU OR THIRD
PARTIES OR A FAILURE OF THE PROGRAM TO OPERATE WITH ANY OTHER PROGRAMS),
EVEN IF SUCH HOLDER OR OTHER PARTY HAS BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF
SUCH DAMAGES.
17. Interpretation of Sections 15 and 16.
If the disclaimer of warranty and limitation of liability provided
above cannot be given local legal effect according to their terms,
reviewing courts shall apply local law that most closely approximates
an absolute waiver of all civil liability in connection with the
Program, unless a warranty or assumption of liability accompanies a
copy of the Program in return for a fee.
END OF TERMS AND CONDITIONS
How to Apply These Terms to Your New Programs
If you develop a new program, and you want it to be of the greatest
possible use to the public, the best way to achieve this is to make it
free software which everyone can redistribute and change under these terms.
To do so, attach the following notices to the program. It is safest
to attach them to the start of each source file to most effectively
state the exclusion of warranty; and each file should have at least
the "copyright" line and a pointer to where the full notice is found.
{one line to give the program's name and a brief idea of what it does.}
Copyright (C) {year} {name of author}
This program is free software: you can redistribute it and/or modify
it under the terms of the GNU General Public License as published by
the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
(at your option) any later version.
This program is distributed in the hope that it will be useful,
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
GNU General Public License for more details.
You should have received a copy of the GNU General Public License
along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
Also add information on how to contact you by electronic and paper mail.
If the program does terminal interaction, make it output a short
notice like this when it starts in an interactive mode:
ASRT_SpeechRecognition Copyright (C) 2017 nl8590687
This program comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY; for details type `show w'.
This is free software, and you are welcome to redistribute it
under certain conditions; type `show c' for details.
The hypothetical commands `show w' and `show c' should show the appropriate
parts of the General Public License. Of course, your program's commands
might be different; for a GUI interface, you would use an "about box".
You should also get your employer (if you work as a programmer) or school,
if any, to sign a "copyright disclaimer" for the program, if necessary.
For more information on this, and how to apply and follow the GNU GPL, see
<http://www.gnu.org/licenses/>.
The GNU General Public License does not permit incorporating your program
into proprietary programs. If your program is a subroutine library, you
may consider it more useful to permit linking proprietary applications with
the library. If this is what you want to do, use the GNU Lesser General
Public License instead of this License. But first, please read
<http://www.gnu.org/philosophy/why-not-lgpl.html>.
================================================
FILE: README.md
================================================
[](https://opensource.org/licenses/GPL-3.0)
[](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition)
[](https://www.tensorflow.org/)
[](https://www.python.org/)
[](https://doi.org/10.5281/zenodo.5808434)
ASRT是一个基于深度学习的中文语音识别系统，如果您觉得喜欢，请点一个 **"Star"** 吧~
**ReadMe Language** | 中文版 | [English](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/blob/master/README_EN.md) |
[**ASRT项目主页**](https://asrt.ailemon.net/) |
[**发布版下载**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download) |
[**查看本项目的Wiki文档**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc) |
[**实用效果体验Demo**](https://asrt.ailemon.net/demo) |
[**打赏作者**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deo9u61unti9)
如果程序运行期间或使用中有什么问题，可以及时在issue中提出来，我将尽快做出答复。本项目作者交流QQ群：**894112051** ，加微信群请先加AI柠檬微信号：**ailemon-me** ，并备注“ASRT语音识别”
<center><img src="https://res.ailemon.net/common/ailemon-me-wechat-qrcode.jpg?x-oss-process=style/ailemon-blog-webp" height="100rem"/></center>
提问前请仔细查看[项目文档](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc)、
[FAQ常见问题](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deoeud494h4f)
以及[Issues](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/issues) 避免重复提问
如果程序运行时有任何异常情况，在提问时请发出完整截图，并注明所使用的CPU架构，GPU型号，操作系统、Python，TensorFlow和CUDA版本，以及是否修改过任何代码或增删数据集等。
## Introduction 简介
本项目使用tensorFlow.keras基于深度卷积神经网络和长短时记忆神经网络、注意力机制以及CTC实现。
## 训练模型的最低软硬件要求
### 硬件
* CPU: 4核 (x86_64, amd64) +
* RAM: 16 GB +
* GPU: NVIDIA, Graph Memory 11GB+ (1080ti起步)
* 硬盘: 500 GB 机械硬盘(或固态硬盘)
### 软件
* Linux: Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+ (训练+推理) 或 Windows: 10/11(仅推理)
* Python: 3.9 - 3.11 及后续版本
* TensorFlow: 2.5 - 2.11 及后续版本
## 快速开始
以在Linux系统下的操作为例：
首先通过Git将本项目克隆到您的计算机上，然后下载本项目训练所需要的数据集，下载链接详见[文档末尾部分](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition#data-sets-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86)。
```shell
$ git clone https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition.git
```
或者您也可以通过 "Fork" 按钮，将本项目Copy一份副本，然后通过您自己的SSH密钥克隆到本地。
通过git克隆仓库以后，进入项目根目录；并创建一个存储数据的子目录， 例如 `/data/speech_data` (可使用软链接代替)，然后将下载好的数据集直接解压进去
注意，当前版本中，在配置文件里，默认添加了Thchs30、ST-CMDS、Primewords、aishell-1、aidatatang200、MagicData 六个数据集，如果不需要请自行删除。如果要使用其他数据集需要自行添加数据配置，并提前使用ASRT支持的标准格式整理数据。
```shell
$ cd ASRT_SpeechRecognition
$ mkdir /data/speech_data
$ tar zxf <数据集压缩文件名> -C /data/speech_data/
```
下载默认数据集的拼音标签文件：
```shell
$ python download_default_datalist.py
```
目前可用的模型有24、25、251和251bn
运行本项目之前，请安装必要的[Python3版依赖库](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition#python-import)
本项目开始训练请执行：
```shell
$ python3 train_speech_model.py
```
本项目开始测试请执行：
```shell
$ python3 evaluate_speech_model.py
```
测试之前，请确保代码中填写的模型文件路径存在。
预测单条音频文件的语音识别文本：
```shell
$ python3 predict_speech_file.py
```
启动ASRT HTTP协议的API服务器启动请执行：
```shell
$ python3 asrserver_http.py
```
本地测试调用HTTP协议API服务是否成功：
```shell
$ python3 client_http.py
```
启动ASRT GRPC协议的API服务器启动请执行：
```shell
$ python3 asrserver_grpc.py
```
本地测试调用GRPC协议API服务是否成功：
```shell
$ python3 client_grpc.py
```
请注意，开启API服务器之后，需要使用本ASRT项目对应的客户端软件来进行语音识别，详见Wiki文档[下载ASRT语音识别客户端SDK和Demo](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download)。
如果要训练和使用非251bn版模型，请在代码中 `from speech_model.xxx import xxx` 的相应位置做修改。
使用docker直接部署ASRT：
```shell
$ docker pull ailemondocker/asrt_service:1.3.0
$ docker run --rm -it -p 20001:20001 -p 20002:20002 --name asrt-server -d ailemondocker/asrt_service:1.3.0
```
仅CPU运行推理识别，不作训练
## Model 模型
### Speech Model 语音模型
DCNN + CTC
其中，输入的音频的最大时间长度为16秒，输出为对应的汉语拼音序列
* 关于下载已经训练好的模型的问题
已经训练好的模型包含在发布版服务端程序压缩包里面，发布版成品服务端程序可以在此下载：[ASRT下载页面](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download)。
Github本仓库下[Releases](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/releases)页面里面还包括各个不同版本的介绍信息，每个版本下方的zip压缩包也是包含已经训练好的模型的发布版服务端程序压缩包。
### Language Model 语言模型
基于概率图的最大熵隐马尔可夫模型
输入为汉语拼音序列，输出为对应的汉字文本
## About Accuracy 关于准确率
当前，最好的模型在测试集上基本能达到85%的汉语拼音正确率
## Python依赖库
* tensorFlow (2.5-2.11+)
* numpy
* wave
* matplotlib
* scipy
* requests
* flask
* waitress
* grpcio / grpcio-tools / protobuf
不会安装环境的同学请直接运行以下命令(前提是有GPU且已经安装好 Python3.9、CUDA 11.2 和 cudnn 8.1)：
```shell
$ pip install -r requirements.txt
```
[依赖环境和性能配置要求](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deobk7bmlgd6)
## Data Sets 数据集
完整内容请查看：[几个最新免费开源的中文语音数据集](https://blog.ailemon.net/2018/11/21/free-open-source-chinese-speech-datasets/)
|数据集|时长|大小|国内下载|国外下载|
|-|-|-|-|-|
|THCHS30|40h|6.01G|[data_thchs30.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/18/data_thchs30.tgz>)|[data_thchs30.tgz](<http://www.openslr.org/resources/18/data_thchs30.tgz>)|
|ST-CMDS|100h|7.67G|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/38/ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz>)|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/38/ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz>)|
|AIShell-1|178h|14.51G|[data_aishell.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/33/data_aishell.tgz>)|[data_aishell.tgz](<http://www.openslr.org/resources/33/data_aishell.tgz>)|
|Primewords|100h|8.44G|[primewords_md_2018_set1.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/47/primewords_md_2018_set1.tar.gz>)|[primewords_md_2018_set1.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/47/primewords_md_2018_set1.tar.gz>)|
|MagicData|755h|52G/1.0G/2.2G| [train_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/train_set.tar.gz>) / [dev_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/dev_set.tar.gz>) / [test_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/test_set.tar.gz>)|[train_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/train_set.tar.gz>) / [dev_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/dev_set.tar.gz>) / [test_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/test_set.tar.gz>)|
注：AISHELL-1 数据集解压方法
```
$ tar xzf data_aishell.tgz
$ cd data_aishell/wav
$ for tar in *.tar.gz; do tar xvf $tar; done
```
特别鸣谢！感谢前辈们的公开语音数据集
如果提供的数据集链接无法打开和下载，请点击该链接 [OpenSLR](http://www.openslr.org)
## ASRT语音识别API客户端调用SDK
ASRT为客户端通过RPC方式调用开发语音识别功能提供了不同平台和编程语言的SDK接入能力，对于其他平台，可直接通过调用通用RESTful Open API方式进行语音识别功能接入。具体接入步骤请看ASRT项目文档。
|客户端平台|项目仓库链接|
|-|-|
|Windows客户端SDK和Demo|[ASRT_SDK_WinClient](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_WinClient)|
|跨平台Python3客户端SDK和Demo|[ASRT_SDK_Python3](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Python3)|
|跨平台Golang客户端SDK和Demo|[asrt-sdk-go](https://github.com/nl8590687/asrt-sdk-go)|
|Java客户端SDK和Demo|[ASRT_SDK_Java](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Java)|
## ASRT相关资料
* [查看ASRT项目的Wiki文档](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc)
ASRT的原理请查看本文：
* [ASRT：一个中文语音识别系统](https://blog.ailemon.net/2018/08/29/asrt-a-chinese-speech-recognition-system/)
ASRT训练和部署教程请看：
* [教你如何使用ASRT训练中文语音识别模型](<https://blog.ailemon.net/2020/08/20/teach-you-how-use-asrt-train-chinese-asr-model/>)
* [教你如何使用ASRT部署中文语音识别API服务器](<https://blog.ailemon.net/2020/08/27/teach-you-how-use-asrt-deploy-chinese-asr-api-server/>)
关于经常被问到的统计语言模型原理的问题，请看：
* [统计语言模型：从中文拼音到文本](https://blog.ailemon.net/2017/04/27/statistical-language-model-chinese-pinyin-to-words/)
* [统计N元语言模型生成算法：简单中文词频统计](https://blog.ailemon.net/2017/02/20/simple-words-frequency-statistic-without-segmentation-algorithm/)
关于CTC的问题请看：
* [[翻译]使用CTC进行序列建模](<https://blog.ailemon.net/2019/07/18/sequence-modeling-with-ctc/>)
更多内容请访问作者的博客：[AI柠檬博客](https://blog.ailemon.net/)
或使用[AI柠檬站内搜索引擎](https://s.ailemon.net/)进行相关信息的搜索
## License 开源许可协议
[GPL v3.0](LICENSE) © [nl8590687](https://github.com/nl8590687) 作者：[AI柠檬](https://www.ailemon.net/)
## 参考引用本项目
[DOI: 10.5281/zenodo.5808434](https://doi.org/10.5281/zenodo.5808434)
## Contributors 贡献者们
[贡献者页面](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/graphs/contributors)
@nl8590687 (repo owner)
================================================
FILE: README_EN.md
================================================
[](https://opensource.org/licenses/GPL-3.0)
[](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition)
[](https://www.tensorflow.org/)
[](https://www.python.org/)
[](https://doi.org/10.5281/zenodo.5808434)
ASRT is A Deep-Learning-Based Chinese Speech Recognition System. If you like this project, please **star** it.
**ReadMe Language** | [中文版](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/blob/master/README.md) | English |
[**ASRT Project Home Page**](https://asrt.ailemon.net/) |
[**Released Download**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download) |
[**View this project's wiki document (Chinese)**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc) |
[**Experience Demo**](https://asrt.ailemon.net/demo) |
[**Donate**](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deo9u61unti9)
If you have any questions in your works with this project, welcome to put up issues in this repo and I will response as soon as possible.
You can check the [FAQ Page (Chinese)](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deoeud494h4f) first before asking questions to avoid repeating questions.
If there is any abnormality when the program is running, please send a complete screenshot when asking questions, and indicate the CPU architecture, GPU model, operating system, Python, TensorFlow and CUDA versions used, and whether any code has been modified or data sets have been added or deleted, etc. .
## Introduction
This project uses tensorFlow.keras based on deep convolutional neural network and long-short memory neural network, attention mechanism and CTC to implement.
## Minimum requirements for training
### Hardware
* CPU: 4 Core (x86_64, amd64) +
* RAM: 16 GB +
* GPU: NVIDIA, Graph Memory 11GB+ (>1080ti)
* 硬盘: 500 GB HDD(or SSD)
### Software
* Linux: Ubuntu 20.04+ / CentOS 7+ (train & predict) or Windows: 10/11 (only to predict)
* Python: 3.9 - 3.11 and later
* TensorFlow: 2.5 - 2.11 and later
## Quick Start
Take the operation under the Linux system as an example:
First, clone the project to your computer through Git, and then download the data sets needed for the training of this project. For the download links, please refer to [End of Document](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/blob/master/README_EN.md#data-sets)
```shell
$ git clone https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition.git
```
Or you can use the "Fork" button to copy a copy of the project and then clone it locally with your own SSH key.
After cloning the repository via git, go to the project root directory; create a subdirectory `/data/speech_data` (you can use a soft link instead) for datasets, and then extract the downloaded datasets directly into it.
```shell
$ cd ASRT_SpeechRecognition
$ mkdir /data/speech_data
$ tar zxf <dataset zip files name> -C /data/speech_data/
```
Note that in the current version, in the configuration file, six data sets, Thchs30, ST-CMDS, Primewords, aishell-1, aidatatang200, MagicData, are added by default, please delete them if you don’t need them. If you want to use other data sets, you need to add data configuration yourself, and use the standard format supported by ASRT to organize the data in advance.
To download pinyin syllable list files for default dataset:
```shell
$ python download_default_datalist.py
```
Currently available models are 24, 25, 251 and 251bn
Before running this project, please install the necessary [Python3 version dependent library](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition#python-import)
To start training this project, please execute:
```shell
$ python3 train_speech_model.py
```
To start the test of this project, please execute:
```shell
$ python3 evaluate_speech_model.py
```
Before testing, make sure the model file path filled in the code files exists.
To predict one wave audio file for speech recognition：
```shell
$ python3 predict_speech_file.py
```
To startup ASRT API Server with HTTP protocol please execute:
```shell
$ python3 asrserver_http.py
```
Please note that after opening the API server, you need to use the client software corresponding to this ASRT project for voice recognition. For details, see the Wiki documentation to [download ASRT Client SDK & Demo](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download).
To test whether it is successful or not that calls api service interface with HTTP protocol:
```shell
$ python3 client_http.py
```
To startup ASRT API Server with GRPC protocol please execute:
```shell
$ python3 asrserver_grpc.py
```
To test whether it is successful or not that calls api service interface with GRPC protocol:
```shell
$ python3 client_grpc.py
```
If you want to train and use other model(not Model 251bn), make changes in the corresponding position of the `from speech_model.xxx import xxx` in the code files.
If there is any problem during the execution of the program or during use, it can be promptly put forward in the issue, and I will reply as soon as possible.
Deploy ASRT by docker：
```shell
$ docker pull ailemondocker/asrt_service:1.3.0
$ docker run --rm -it -p 20001:20001 -p 20002:20002 --name asrt-server -d ailemondocker/asrt_service:1.3.0
```
It will start a api server for recognition rather than training.
## Model
### Speech Model
DCNN + CTC
The maximum length of the input audio is 16 seconds, and the output is the corresponding Chinese pinyin sequence.
* Questions about downloading trained models
The released finished software that includes trained model weights can be downloaded from [ASRT download page](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/download).
Github [Releases](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/releases) page includes the archives of the various versions of the software released and it's introduction. Under each version module, there is a zip file that includes trained model weights files.
### Language Model
Maximum Entropy Hidden Markov Model Based on Probability Graph.
The input is a Chinese pinyin sequence, and the output is the corresponding Chinese character text.
## About Accuracy
At present, the best model can basically reach 85% of Pinyin correct rate on the test set.
## Python Dependency Library
* tensorFlow (2.5-2.11+)
* numpy
* wave
* matplotlib
* math
* scipy
* requests
* flask
* waitress
* grpcio / grpcio-tools / protobuf
If you have trouble when install those packages, please run the following script to do it as long as you have a GPU and python 3.9, CUDA 11.2 and cudnn 8.1 have been installed：
```shell
$ pip install -r requirements.txt
```
[Dependent Environment Details and Hardware Requirement](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc/asrt-doc-1deobk7bmlgd6)
## ASRT Client SDK for Calling Speech Recognition API
ASRT provides the abilities to import client SDKs for several platform and programing language for client develop speech recognition features , which work by RPC. Please refer ASRT project documents for detail.
|Client Platform|Project Repos Link|
|-|-|
|Windows Client SDK & Demo|[ASRT_SDK_WinClient](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_WinClient)|
|Python3 Client SDK & Demo (Any Platform)|[ASRT_SDK_Python3](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Python3)|
|Golang Client SDK & Demo|[asrt-sdk-go](https://github.com/nl8590687/asrt-sdk-go)|
|Java Client SDK & Demo|[ASRT_SDK_Java](https://github.com/nl8590687/ASRT_SDK_Java)|
## Data Sets
For full content please refer: [Some free Chinese speech datasets (Chinese)](https://blog.ailemon.net/2018/11/21/free-open-source-chinese-speech-datasets/)
|Dataset|Time|Size|Download (CN Mirrors)|Download (Source)|
|-|-|-|-|-|
|THCHS30|40h|6.01G|[data_thchs30.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/18/data_thchs30.tgz>)|[data_thchs30.tgz](<http://www.openslr.org/resources/18/data_thchs30.tgz>)|
|ST-CMDS|100h|7.67G|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/38/ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz>)|[ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/38/ST-CMDS-20170001_1-OS.tar.gz>)|
|AIShell-1|178h|14.51G|[data_aishell.tgz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/33/data_aishell.tgz>)|[data_aishell.tgz](<http://www.openslr.org/resources/33/data_aishell.tgz>)|
|Primewords|100h|8.44G|[primewords_md_2018_set1.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/47/primewords_md_2018_set1.tar.gz>)|[primewords_md_2018_set1.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/47/primewords_md_2018_set1.tar.gz>)|
|MagicData|755h|52G/1.0G/2.2G| [train_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/train_set.tar.gz>) / [dev_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/dev_set.tar.gz>) / [test_set.tar.gz](<http://openslr.magicdatatech.com/resources/68/test_set.tar.gz>)|[train_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/train_set.tar.gz>) / [dev_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/dev_set.tar.gz>) / [test_set.tar.gz](<http://www.openslr.org/resources/68/test_set.tar.gz>)|
Note：The way to unzip AISHELL-1 dataset
```
$ tar xzf data_aishell.tgz
$ cd data_aishell/wav
$ for tar in *.tar.gz; do tar xvf $tar; done
```
Special thanks! Thanks to the predecessors' public voice data set.
If the provided dataset link cannot be opened and downloaded, click this link [OpenSLR](http://www.openslr.org)
## ASRT Docuemnts
* [ASRT project's Wiki document](https://wiki.ailemon.net/docs/asrt-doc)
A post about ASRT's introduction
* [ASRT: Chinese Speech Recognition System (Chinese)](https://blog.ailemon.net/2018/08/29/asrt-a-chinese-speech-recognition-system/)
About how to use ASRT to train and deploy：
* [Teach you how to use ASRT to train Chinese ASR model (Chinese)](<https://blog.ailemon.net/2020/08/20/teach-you-how-use-asrt-train-chinese-asr-model/>)
* [Teach you how to use ASRT to deploy Chinese ASR API Server (Chinese)](<https://blog.ailemon.net/2020/08/27/teach-you-how-use-asrt-deploy-chinese-asr-api-server/>)
For questions about the principles of the statistical language model that are often asked, see:
* [Simple Chinese word frequency statistics to generate N-gram language model (Chinese)](https://blog.ailemon.net/2017/02/20/simple-words-frequency-statistic-without-segmentation-algorithm/)
* [Statistical Language Model: Chinese Pinyin to Words (Chinese)](https://blog.ailemon.net/2017/04/27/statistical-language-model-chinese-pinyin-to-words/)
For questions about CTC, see:
* [[Translation] Sequence Modeling with CTC (Chinese)](<https://blog.ailemon.net/2019/07/18/sequence-modeling-with-ctc/>)
For more infomation please refer to author's blog website: [AILemon Blog](https://blog.ailemon.net/) (Chinese)
## License
[GPL v3.0](LICENSE) © [nl8590687](https://github.com/nl8590687) Author: [ailemon](https://www.ailemon.net/)
## Cite this project
[DOI: 10.5281/zenodo.5808434](https://doi.org/10.5281/zenodo.5808434)
## Contributors
[Contributors Page](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition/graphs/contributors)
@nl8590687 (repo owner)
================================================
FILE: asrserver_grpc.py
================================================
# !/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright 2016-2099 Ailemon.net
#
# This file is part of ASRT Speech Recognition Tool.
#
# ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
# ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
# ============================================================================
"""
@author: nl8590687
ASRT语音识别基于gRPC协议的API服务器程序
"""
import argparse
import time
from concurrent import futures
import grpc
from assets.asrt_pb2_grpc import AsrtGrpcServiceServicer, add_AsrtGrpcServiceServicer_to_server
from assets.asrt_pb2 import SpeechResponse, TextResponse
from speech_model import ModelSpeech
from model_zoo.speech_model.keras_backend import SpeechModel251BN
from speech_features import Spectrogram
from language_model3 import ModelLanguage
from utils.ops import decode_wav_bytes
API_STATUS_CODE_OK = 200000 # OK
API_STATUS_CODE_OK_PART = 206000 # 部分结果OK，用于stream
API_STATUS_CODE_CLIENT_ERROR = 400000
API_STATUS_CODE_CLIENT_ERROR_FORMAT = 400001 # 请求数据格式错误
API_STATUS_CODE_CLIENT_ERROR_CONFIG = 400002 # 请求数据配置不支持
API_STATUS_CODE_SERVER_ERROR = 500000
API_STATUS_CODE_SERVER_ERROR_RUNNING = 500001 # 服务器运行中出错
parser = argparse.ArgumentParser(description='ASRT gRPC Protocol API Service')
parser.add_argument('--listen', default='0.0.0.0', type=str, help='the network to listen')
parser.add_argument('--port', default='20002', type=str, help='the port to listen')
args = parser.parse_args()
AUDIO_LENGTH = 1600
AUDIO_FEATURE_LENGTH = 200
CHANNELS = 1
# 默认输出的拼音的表示大小是1428，即1427个拼音+1个空白块
OUTPUT_SIZE = 1428
sm251bn = SpeechModel251BN(
input_shape=(AUDIO_LENGTH, AUDIO_FEATURE_LENGTH, CHANNELS),
output_size=OUTPUT_SIZE
)
feat = Spectrogram()
ms = ModelSpeech(sm251bn, feat, max_label_length=64)
ms.load_model('save_models/' + sm251bn.get_model_name() + '.model.h5')
ml = ModelLanguage('model_language')
ml.load_model()
_ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24
class ApiService(AsrtGrpcServiceServicer):
"""
继承AsrtGrpcServiceServicer,实现hello方法
"""
def __init__(self):
pass
def Speech(self, request, context):
"""
具体实现Speech的方法, 并按照pb的返回对象构造SpeechResponse返回
:param request:
:param context:
:return:
"""
wav_data = request.wav_data
wav_samples = decode_wav_bytes(samples_data=wav_data.samples,
channels=wav_data.channels, byte_width=wav_data.byte_width)
result = ms.recognize_speech(wav_samples, wav_data.sample_rate)
print("语音识别声学模型结果:", result)
return SpeechResponse(status_code=API_STATUS_CODE_OK, status_message='',
result_data=result)
def Language(self, request, context):
"""
具体实现Language的方法, 并按照pb的返回对象构造TextResponse返回
:param request:
:param context:
:return:
"""
print('Language收到了请求:', request)
result = ml.pinyin_to_text(list(request.pinyins))
print('Language结果:', result)
return TextResponse(status_code=API_STATUS_CODE_OK, status_message='',
text_result=result)
def All(self, request, context):
"""
具体实现All的方法, 并按照pb的返回对象构造TextResponse返回
:param request:
:param context:
:return:
"""
wav_data = request.wav_data
wav_samples = decode_wav_bytes(samples_data=wav_data.samples,
channels=wav_data.channels, byte_width=wav_data.byte_width)
result_speech = ms.recognize_speech(wav_samples, wav_data.sample_rate)
result = ml.pinyin_to_text(result_speech)
print("语音识别结果:", result)
return TextResponse(status_code=API_STATUS_CODE_OK, status_message='',
text_result=result)
def Stream(self, request_iterator, context):
"""
具体实现Stream的方法, 并按照pb的返回对象构造TextResponse返回
:param request_iterator:
:param context:
:return:
"""
result = list()
tmp_result_last = list()
beam_size = 100
for request in request_iterator:
wav_data = request.wav_data
wav_samples = decode_wav_bytes(samples_data=wav_data.samples,
channels=wav_data.channels,
byte_width=wav_data.byte_width)
result_speech = ms.recognize_speech(wav_samples, wav_data.sample_rate)
for item_pinyin in result_speech:
tmp_result = ml.pinyin_stream_decode(tmp_result_last, item_pinyin, beam_size)
if len(tmp_result) == 0 and len(tmp_result_last) > 0:
result.append(tmp_result_last[0][0])
print("流式语音识别结果：", ''.join(result))
yield TextResponse(status_code=API_STATUS_CODE_OK, status_message='',
text_result=''.join(result))
result = list()
tmp_result = ml.pinyin_stream_decode([], item_pinyin, beam_size)
tmp_result_last = tmp_result
yield TextResponse(status_code=API_STATUS_CODE_OK_PART, status_message='',
text_result=''.join(tmp_result[0][0]))
if len(tmp_result_last) > 0:
result.append(tmp_result_last[0][0])
print("流式语音识别结果：", ''.join(result))
yield TextResponse(status_code=API_STATUS_CODE_OK, status_message='',
text_result=''.join(result))
def run(host, port):
"""
gRPC API服务启动
:return:
"""
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
add_AsrtGrpcServiceServicer_to_server(ApiService(), server)
server.add_insecure_port(''.join([host, ':', port]))
server.start()
print("start service...")
try:
while True:
time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)
except KeyboardInterrupt:
server.stop(0)
if __name__ == '__main__':
run(host=args.listen, port=args.port)
================================================
FILE: asrserver_http.py
================================================
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright 2016-2099 Ailemon.net
#
# This file is part of ASRT Speech Recognition Tool.
#
# ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
# ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
# ============================================================================
"""
@author: nl8590687
ASRT语音识别基于HTTP协议的API服务器程序
"""
import argparse
import base64
import json
from flask import Flask, Response, request
from speech_model import ModelSpeech
from model_zoo.speech_model.keras_backend import SpeechModel251BN
from speech_features import Spectrogram
from language_model3 import ModelLanguage
from utils.ops import decode_wav_bytes
API_STATUS_CODE_OK = 200000 # OK
API_STATUS_CODE_CLIENT_ERROR = 400000
API_STATUS_CODE_CLIENT_ERROR_FORMAT = 400001 # 请求数据格式错误
API_STATUS_CODE_CLIENT_ERROR_CONFIG = 400002 # 请求数据配置不支持
API_STATUS_CODE_SERVER_ERROR = 500000
API_STATUS_CODE_SERVER_ERROR_RUNNING = 500001 # 服务器运行中出错
parser = argparse.ArgumentParser(description='ASRT HTTP+Json RESTful API Service')
parser.add_argument('--listen', default='0.0.0.0', type=str, help='the network to listen')
parser.add_argument('--port', default='20001', type=str, help='the port to listen')
args = parser.parse_args()
app = Flask("ASRT API Service")
AUDIO_LENGTH = 1600
AUDIO_FEATURE_LENGTH = 200
CHANNELS = 1
# 默认输出的拼音的表示大小是1428，即1427个拼音+1个空白块
OUTPUT_SIZE = 1428
sm251bn = SpeechModel251BN(
input_shape=(AUDIO_LENGTH, AUDIO_FEATURE_LENGTH, CHANNELS),
output_size=OUTPUT_SIZE
)
feat = Spectrogram()
ms = ModelSpeech(sm251bn, feat, max_label_length=64)
ms.load_model('save_models/' + sm251bn.get_model_name() + '.model.h5')
ml = ModelLanguage('model_language')
ml.load_model()
class AsrtApiResponse:
"""
ASRT语音识别基于HTTP协议的API接口响应类
"""
def __init__(self, status_code, status_message='', result=''):
self.status_code = status_code
self.status_message = status_message
self.result = result
def to_json(self):
"""
类转json
"""
return json.dumps(self, default=lambda o: o.__dict__, sort_keys=True)
# api接口根url:GET
@app.route('/', methods=["GET"])
def index_get():
"""
根路径handle GET方法
"""
buffer = ''
with open('assets/default.html', 'r', encoding='utf-8') as file_handle:
buffer = file_handle.read()
return Response(buffer, mimetype='text/html; charset=utf-8')
# api接口根url:POST
@app.route('/', methods=["POST"])
def index_post():
"""
根路径handle POST方法
"""
json_data = AsrtApiResponse(API_STATUS_CODE_OK, 'ok')
buffer = json_data.to_json()
return Response(buffer, mimetype='application/json')
# 获取分类列表
@app.route('/<level>', methods=["POST"])
def recognition_post(level):
"""
其他路径 POST方法
"""
# 读取json文件内容
try:
if level == 'speech':
request_data = request.get_json()
samples = request_data['samples']
wavdata_bytes = base64.urlsafe_b64decode(bytes(samples, encoding='utf-8'))
sample_rate = request_data['sample_rate']
channels = request_data['channels']
byte_width = request_data['byte_width']
wavdata = decode_wav_bytes(samples_data=wavdata_bytes,
channels=channels, byte_width=byte_width)
result = ms.recognize_speech(wavdata, sample_rate)
json_data = AsrtApiResponse(API_STATUS_CODE_OK, 'speech level')
json_data.result = result
buffer = json_data.to_json()
print('output:', buffer)
return Response(buffer, mimetype='application/json')
elif level == 'language':
request_data = request.get_json()
seq_pinyin = request_data['sequence_pinyin']
result = ml.pinyin_to_text(seq_pinyin)
json_data = AsrtApiResponse(API_STATUS_CODE_OK, 'language level')
json_data.result = result
buffer = json_data.to_json()
print('output:', buffer)
return Response(buffer, mimetype='application/json')
elif level == 'all':
request_data = request.get_json()
samples = request_data['samples']
wavdata_bytes = base64.urlsafe_b64decode(samples)
sample_rate = request_data['sample_rate']
channels = request_data['channels']
byte_width = request_data['byte_width']
wavdata = decode_wav_bytes(samples_data=wavdata_bytes,
channels=channels, byte_width=byte_width)
result_speech = ms.recognize_speech(wavdata, sample_rate)
result = ml.pinyin_to_text(result_speech)
json_data = AsrtApiResponse(API_STATUS_CODE_OK, 'all level')
json_data.result = result
buffer = json_data.to_json()
print('ASRT Result:', result, 'output:', buffer)
return Response(buffer, mimetype='application/json')
else:
request_data = request.get_json()
print('input:', request_data)
json_data = AsrtApiResponse(API_STATUS_CODE_CLIENT_ERROR, '')
buffer = json_data.to_json()
print('output:', buffer)
return Response(buffer, mimetype='application/json')
except Exception as except_general:
request_data = request.get_json()
# print(request_data['sample_rate'], request_data['channels'],
# request_data['byte_width'], len(request_data['samples']),
# request_data['samples'][-100:])
json_data = AsrtApiResponse(API_STATUS_CODE_SERVER_ERROR, str(except_general))
buffer = json_data.to_json()
# print("input:", request_data, "\n", "output:", buffer)
print("output:", buffer, "error:", except_general)
return Response(buffer, mimetype='application/json')
if __name__ == '__main__':
# for development env
# app.run(host='0.0.0.0', port=20001)
# for production env
import waitress
waitress.serve(app, host=args.listen, port=args.port)
================================================
FILE: asrt_config.json
================================================
{
"dict_filename": "dict.txt",
"dataset":{
"train":[
{
"name": "thchs30_train",
"data_list": "datalist/thchs30/train.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/thchs30/train.syllable.txt"
},
{
"name": "stcmds_train",
"data_list": "datalist/st-cmds/train.wav.txt",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/st-cmds/train.syllable.txt"
},
{
"name": "primewords_train",
"data_list": "datalist/primewords/train.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/primewords/train.syllable.txt"
},
{
"name": "aishell_train",
"data_list": "datalist/aishell/train.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/aishell/train.syllable.txt"
},
{
"name": "aidatatang_train",
"data_list": "datalist/aidatatang_lst/train.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/aidatatang_lst/train.syllable.txt"
},
{
"name": "magicdata_train",
"data_list": "datalist/magicdata_lst/train.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data/magicdata",
"label_list": "datalist/magicdata_lst/train.syllable.txt"
}
],
"dev":[
{
"name": "thchs30_dev",
"data_list": "datalist/thchs30/cv.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/thchs30/cv.syllable.txt"
},
{
"name": "stcmds_dev",
"data_list": "datalist/st-cmds/dev.wav.txt",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/st-cmds/dev.syllable.txt"
},
{
"name": "primewords_dev",
"data_list": "datalist/primewords/dev.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/primewords/dev.syllable.txt"
},
{
"name": "aishell_dev",
"data_list": "datalist/aishell/dev.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/aishell/dev.syllable.txt"
},
{
"name": "aidatatang_dev",
"data_list": "datalist/aidatatang_lst/dev.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/aidatatang_lst/dev.syllable.txt"
},
{
"name": "magicdata_dev",
"data_list": "datalist/magicdata_lst/dev.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data/magicdata",
"label_list": "datalist/magicdata_lst/dev.syllable.txt"
}
],
"test":[
{
"name": "thchs30_test",
"data_list": "datalist/thchs30/test.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/thchs30/test.syllable.txt"
},
{
"name": "stcmds_test",
"data_list": "datalist/st-cmds/test.wav.txt",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/st-cmds/test.syllable.txt"
},
{
"name": "primewords_test",
"data_list": "datalist/primewords/test.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/primewords/test.syllable.txt"
},
{
"name": "aishell_test",
"data_list": "datalist/aishell/test.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/aishell/test.syllable.txt"
},
{
"name": "aidatatang_test",
"data_list": "datalist/aidatatang_lst/test.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data",
"label_list": "datalist/aidatatang_lst/test.syllable.txt"
},
{
"name": "magicdata_test",
"data_list": "datalist/magicdata_lst/test.wav.lst",
"data_path": "/data/speech_data/magicdata",
"label_list": "datalist/magicdata_lst/test.syllable.txt"
}
]
}
}
================================================
FILE: assets/asrt.proto
================================================
/* Copyright 2016-2099 Ailemon.net
This file is part of ASRT Speech Recognition Tool.
ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
it under the terms of the GNU General Public License as published by
the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
(at your option) any later version.
ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
GNU General Public License for more details.
You should have received a copy of the GNU General Public License
along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
============================================================================ */
syntax = "proto3";
package asrt;
//定义服务接口
service AsrtGrpcService {
rpc Speech (SpeechRequest) returns (SpeechResponse) {} //一个服务中可以定义多个接口，也就是多个函数功能
rpc Language (LanguageRequest) returns (TextResponse) {}
rpc All (SpeechRequest) returns (TextResponse) {}
rpc Stream (stream SpeechRequest) returns (stream TextResponse) {}
}
message SpeechRequest {
WavData wav_data = 1;
}
message SpeechResponse {
int32 status_code = 1;
string status_message = 2;
repeated string result_data = 3; // 拼音结果
}
message LanguageRequest {
repeated string pinyins = 1;
}
message TextResponse {
int32 status_code = 1;
string status_message = 2;
string text_result = 3;
}
message WavData{
bytes samples = 1; // wav样本点字节
int32 sample_rate = 2; // wav采样率
int32 channels = 3; // wav通道数
int32 byte_width = 4; // wav样本字节宽度
}
================================================
FILE: assets/asrt_pb2.py
================================================
# -*- coding: utf-8 -*-
# Generated by the protocol buffer compiler. DO NOT EDIT!
# source: asrt.proto
"""Generated protocol buffer code."""
from google.protobuf import descriptor as _descriptor
from google.protobuf import message as _message
from google.protobuf import reflection as _reflection
from google.protobuf import symbol_database as _symbol_database
# @@protoc_insertion_point(imports)
_sym_db = _symbol_database.Default()
DESCRIPTOR = _descriptor.FileDescriptor(
name='asrt.proto',
package='asrt',
syntax='proto3',
serialized_options=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
serialized_pb=b'\n\nasrt.proto\x12\x04\x61srt\"0\n\rSpeechRequest\x12\x1f\n\x08wav_data\x18\x01 \x01(\x0b\x32\r.asrt.WavData\"R\n\x0eSpeechResponse\x12\x13\n\x0bstatus_code\x18\x01 \x01(\x05\x12\x16\n\x0estatus_message\x18\x02 \x01(\t\x12\x13\n\x0bresult_data\x18\x03 \x03(\t\"\"\n\x0fLanguageRequest\x12\x0f\n\x07pinyins\x18\x01 \x03(\t\"P\n\x0cTextResponse\x12\x13\n\x0bstatus_code\x18\x01 \x01(\x05\x12\x16\n\x0estatus_message\x18\x02 \x01(\t\x12\x13\n\x0btext_result\x18\x03 \x01(\t\"U\n\x07WavData\x12\x0f\n\x07samples\x18\x01 \x01(\x0c\x12\x13\n\x0bsample_rate\x18\x02 \x01(\x05\x12\x10\n\x08\x63hannels\x18\x03 \x01(\x05\x12\x12\n\nbyte_width\x18\x04 \x01(\x05\x32\xec\x01\n\x0f\x41srtGrpcService\x12\x35\n\x06Speech\x12\x13.asrt.SpeechRequest\x1a\x14.asrt.SpeechResponse\"\x00\x12\x37\n\x08Language\x12\x15.asrt.LanguageRequest\x1a\x12.asrt.TextResponse\"\x00\x12\x30\n\x03\x41ll\x12\x13.asrt.SpeechRequest\x1a\x12.asrt.TextResponse\"\x00\x12\x37\n\x06Stream\x12\x13.asrt.SpeechRequest\x1a\x12.asrt.TextResponse\"\x00(\x01\x30\x01\x62\x06proto3'
)
_SPEECHREQUEST = _descriptor.Descriptor(
name='SpeechRequest',
full_name='asrt.SpeechRequest',
filename=None,
file=DESCRIPTOR,
containing_type=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
fields=[
_descriptor.FieldDescriptor(
name='wav_data', full_name='asrt.SpeechRequest.wav_data', index=0,
number=1, type=11, cpp_type=10, label=1,
has_default_value=False, default_value=None,
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
],
extensions=[
],
nested_types=[],
enum_types=[
],
serialized_options=None,
is_extendable=False,
syntax='proto3',
extension_ranges=[],
oneofs=[
],
serialized_start=20,
serialized_end=68,
)
_SPEECHRESPONSE = _descriptor.Descriptor(
name='SpeechResponse',
full_name='asrt.SpeechResponse',
filename=None,
file=DESCRIPTOR,
containing_type=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
fields=[
_descriptor.FieldDescriptor(
name='status_code', full_name='asrt.SpeechResponse.status_code', index=0,
number=1, type=5, cpp_type=1, label=1,
has_default_value=False, default_value=0,
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
_descriptor.FieldDescriptor(
name='status_message', full_name='asrt.SpeechResponse.status_message', index=1,
number=2, type=9, cpp_type=9, label=1,
has_default_value=False, default_value=b"".decode('utf-8'),
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
_descriptor.FieldDescriptor(
name='result_data', full_name='asrt.SpeechResponse.result_data', index=2,
number=3, type=9, cpp_type=9, label=3,
has_default_value=False, default_value=[],
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
],
extensions=[
],
nested_types=[],
enum_types=[
],
serialized_options=None,
is_extendable=False,
syntax='proto3',
extension_ranges=[],
oneofs=[
],
serialized_start=70,
serialized_end=152,
)
_LANGUAGEREQUEST = _descriptor.Descriptor(
name='LanguageRequest',
full_name='asrt.LanguageRequest',
filename=None,
file=DESCRIPTOR,
containing_type=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
fields=[
_descriptor.FieldDescriptor(
name='pinyins', full_name='asrt.LanguageRequest.pinyins', index=0,
number=1, type=9, cpp_type=9, label=3,
has_default_value=False, default_value=[],
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
],
extensions=[
],
nested_types=[],
enum_types=[
],
serialized_options=None,
is_extendable=False,
syntax='proto3',
extension_ranges=[],
oneofs=[
],
serialized_start=154,
serialized_end=188,
)
_TEXTRESPONSE = _descriptor.Descriptor(
name='TextResponse',
full_name='asrt.TextResponse',
filename=None,
file=DESCRIPTOR,
containing_type=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
fields=[
_descriptor.FieldDescriptor(
name='status_code', full_name='asrt.TextResponse.status_code', index=0,
number=1, type=5, cpp_type=1, label=1,
has_default_value=False, default_value=0,
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
_descriptor.FieldDescriptor(
name='status_message', full_name='asrt.TextResponse.status_message', index=1,
number=2, type=9, cpp_type=9, label=1,
has_default_value=False, default_value=b"".decode('utf-8'),
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
_descriptor.FieldDescriptor(
name='text_result', full_name='asrt.TextResponse.text_result', index=2,
number=3, type=9, cpp_type=9, label=1,
has_default_value=False, default_value=b"".decode('utf-8'),
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
],
extensions=[
],
nested_types=[],
enum_types=[
],
serialized_options=None,
is_extendable=False,
syntax='proto3',
extension_ranges=[],
oneofs=[
],
serialized_start=190,
serialized_end=270,
)
_WAVDATA = _descriptor.Descriptor(
name='WavData',
full_name='asrt.WavData',
filename=None,
file=DESCRIPTOR,
containing_type=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
fields=[
_descriptor.FieldDescriptor(
name='samples', full_name='asrt.WavData.samples', index=0,
number=1, type=12, cpp_type=9, label=1,
has_default_value=False, default_value=b"",
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
_descriptor.FieldDescriptor(
name='sample_rate', full_name='asrt.WavData.sample_rate', index=1,
number=2, type=5, cpp_type=1, label=1,
has_default_value=False, default_value=0,
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
_descriptor.FieldDescriptor(
name='channels', full_name='asrt.WavData.channels', index=2,
number=3, type=5, cpp_type=1, label=1,
has_default_value=False, default_value=0,
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
_descriptor.FieldDescriptor(
name='byte_width', full_name='asrt.WavData.byte_width', index=3,
number=4, type=5, cpp_type=1, label=1,
has_default_value=False, default_value=0,
message_type=None, enum_type=None, containing_type=None,
is_extension=False, extension_scope=None,
serialized_options=None, file=DESCRIPTOR, create_key=_descriptor._internal_create_key),
],
extensions=[
],
nested_types=[],
enum_types=[
],
serialized_options=None,
is_extendable=False,
syntax='proto3',
extension_ranges=[],
oneofs=[
],
serialized_start=272,
serialized_end=357,
)
_SPEECHREQUEST.fields_by_name['wav_data'].message_type = _WAVDATA
DESCRIPTOR.message_types_by_name['SpeechRequest'] = _SPEECHREQUEST
DESCRIPTOR.message_types_by_name['SpeechResponse'] = _SPEECHRESPONSE
DESCRIPTOR.message_types_by_name['LanguageRequest'] = _LANGUAGEREQUEST
DESCRIPTOR.message_types_by_name['TextResponse'] = _TEXTRESPONSE
DESCRIPTOR.message_types_by_name['WavData'] = _WAVDATA
_sym_db.RegisterFileDescriptor(DESCRIPTOR)
SpeechRequest = _reflection.GeneratedProtocolMessageType('SpeechRequest', (_message.Message,), {
'DESCRIPTOR': _SPEECHREQUEST,
'__module__': 'asrt_pb2'
# @@protoc_insertion_point(class_scope:asrt.SpeechRequest)
})
_sym_db.RegisterMessage(SpeechRequest)
SpeechResponse = _reflection.GeneratedProtocolMessageType('SpeechResponse', (_message.Message,), {
'DESCRIPTOR': _SPEECHRESPONSE,
'__module__': 'asrt_pb2'
# @@protoc_insertion_point(class_scope:asrt.SpeechResponse)
})
_sym_db.RegisterMessage(SpeechResponse)
LanguageRequest = _reflection.GeneratedProtocolMessageType('LanguageRequest', (_message.Message,), {
'DESCRIPTOR': _LANGUAGEREQUEST,
'__module__': 'asrt_pb2'
# @@protoc_insertion_point(class_scope:asrt.LanguageRequest)
})
_sym_db.RegisterMessage(LanguageRequest)
TextResponse = _reflection.GeneratedProtocolMessageType('TextResponse', (_message.Message,), {
'DESCRIPTOR': _TEXTRESPONSE,
'__module__': 'asrt_pb2'
# @@protoc_insertion_point(class_scope:asrt.TextResponse)
})
_sym_db.RegisterMessage(TextResponse)
WavData = _reflection.GeneratedProtocolMessageType('WavData', (_message.Message,), {
'DESCRIPTOR': _WAVDATA,
'__module__': 'asrt_pb2'
# @@protoc_insertion_point(class_scope:asrt.WavData)
})
_sym_db.RegisterMessage(WavData)
_ASRTGRPCSERVICE = _descriptor.ServiceDescriptor(
name='AsrtGrpcService',
full_name='asrt.AsrtGrpcService',
file=DESCRIPTOR,
index=0,
serialized_options=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
serialized_start=360,
serialized_end=596,
methods=[
_descriptor.MethodDescriptor(
name='Speech',
full_name='asrt.AsrtGrpcService.Speech',
index=0,
containing_service=None,
input_type=_SPEECHREQUEST,
output_type=_SPEECHRESPONSE,
serialized_options=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
),
_descriptor.MethodDescriptor(
name='Language',
full_name='asrt.AsrtGrpcService.Language',
index=1,
containing_service=None,
input_type=_LANGUAGEREQUEST,
output_type=_TEXTRESPONSE,
serialized_options=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
),
_descriptor.MethodDescriptor(
name='All',
full_name='asrt.AsrtGrpcService.All',
index=2,
containing_service=None,
input_type=_SPEECHREQUEST,
output_type=_TEXTRESPONSE,
serialized_options=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
),
_descriptor.MethodDescriptor(
name='Stream',
full_name='asrt.AsrtGrpcService.Stream',
index=3,
containing_service=None,
input_type=_SPEECHREQUEST,
output_type=_TEXTRESPONSE,
serialized_options=None,
create_key=_descriptor._internal_create_key,
),
])
_sym_db.RegisterServiceDescriptor(_ASRTGRPCSERVICE)
DESCRIPTOR.services_by_name['AsrtGrpcService'] = _ASRTGRPCSERVICE
# @@protoc_insertion_point(module_scope)
================================================
FILE: assets/asrt_pb2_grpc.py
================================================
# Generated by the gRPC Python protocol compiler plugin. DO NOT EDIT!
"""Client and server classes corresponding to protobuf-defined services."""
import grpc
import assets.asrt_pb2 as asrt__pb2
class AsrtGrpcServiceStub(object):
"""定义服务接口
"""
def __init__(self, channel):
"""Constructor.
Args:
channel: A grpc.Channel.
"""
self.Speech = channel.unary_unary(
'/asrt.AsrtGrpcService/Speech',
request_serializer=asrt__pb2.SpeechRequest.SerializeToString,
response_deserializer=asrt__pb2.SpeechResponse.FromString,
)
self.Language = channel.unary_unary(
'/asrt.AsrtGrpcService/Language',
request_serializer=asrt__pb2.LanguageRequest.SerializeToString,
response_deserializer=asrt__pb2.TextResponse.FromString,
)
self.All = channel.unary_unary(
'/asrt.AsrtGrpcService/All',
request_serializer=asrt__pb2.SpeechRequest.SerializeToString,
response_deserializer=asrt__pb2.TextResponse.FromString,
)
self.Stream = channel.stream_stream(
'/asrt.AsrtGrpcService/Stream',
request_serializer=asrt__pb2.SpeechRequest.SerializeToString,
response_deserializer=asrt__pb2.TextResponse.FromString,
)
class AsrtGrpcServiceServicer(object):
"""定义服务接口
"""
def Speech(self, request, context):
"""Missing associated documentation comment in .proto file."""
context.set_code(grpc.StatusCode.UNIMPLEMENTED)
context.set_details('Method not implemented!')
raise NotImplementedError('Method not implemented!')
def Language(self, request, context):
"""Missing associated documentation comment in .proto file."""
context.set_code(grpc.StatusCode.UNIMPLEMENTED)
context.set_details('Method not implemented!')
raise NotImplementedError('Method not implemented!')
def All(self, request, context):
"""Missing associated documentation comment in .proto file."""
context.set_code(grpc.StatusCode.UNIMPLEMENTED)
context.set_details('Method not implemented!')
raise NotImplementedError('Method not implemented!')
def Stream(self, request_iterator, context):
"""Missing associated documentation comment in .proto file."""
context.set_code(grpc.StatusCode.UNIMPLEMENTED)
context.set_details('Method not implemented!')
raise NotImplementedError('Method not implemented!')
def add_AsrtGrpcServiceServicer_to_server(servicer, server):
rpc_method_handlers = {
'Speech': grpc.unary_unary_rpc_method_handler(
servicer.Speech,
request_deserializer=asrt__pb2.SpeechRequest.FromString,
response_serializer=asrt__pb2.SpeechResponse.SerializeToString,
),
'Language': grpc.unary_unary_rpc_method_handler(
servicer.Language,
request_deserializer=asrt__pb2.LanguageRequest.FromString,
response_serializer=asrt__pb2.TextResponse.SerializeToString,
),
'All': grpc.unary_unary_rpc_method_handler(
servicer.All,
request_deserializer=asrt__pb2.SpeechRequest.FromString,
response_serializer=asrt__pb2.TextResponse.SerializeToString,
),
'Stream': grpc.stream_stream_rpc_method_handler(
servicer.Stream,
request_deserializer=asrt__pb2.SpeechRequest.FromString,
response_serializer=asrt__pb2.TextResponse.SerializeToString,
),
}
generic_handler = grpc.method_handlers_generic_handler(
'asrt.AsrtGrpcService', rpc_method_handlers)
server.add_generic_rpc_handlers((generic_handler,))
# This class is part of an EXPERIMENTAL API.
class AsrtGrpcService(object):
"""定义服务接口
"""
@staticmethod
def Speech(request,
target,
options=(),
channel_credentials=None,
call_credentials=None,
insecure=False,
compression=None,
wait_for_ready=None,
timeout=None,
metadata=None):
return grpc.experimental.unary_unary(request, target, '/asrt.AsrtGrpcService/Speech',
asrt__pb2.SpeechRequest.SerializeToString,
asrt__pb2.SpeechResponse.FromString,
options, channel_credentials,
insecure, call_credentials, compression, wait_for_ready, timeout, metadata)
@staticmethod
def Language(request,
target,
options=(),
channel_credentials=None,
call_credentials=None,
insecure=False,
compression=None,
wait_for_ready=None,
timeout=None,
metadata=None):
return grpc.experimental.unary_unary(request, target, '/asrt.AsrtGrpcService/Language',
asrt__pb2.LanguageRequest.SerializeToString,
asrt__pb2.TextResponse.FromString,
options, channel_credentials,
insecure, call_credentials, compression, wait_for_ready, timeout, metadata)
@staticmethod
def All(request,
target,
options=(),
channel_credentials=None,
call_credentials=None,
insecure=False,
compression=None,
wait_for_ready=None,
timeout=None,
metadata=None):
return grpc.experimental.unary_unary(request, target, '/asrt.AsrtGrpcService/All',
asrt__pb2.SpeechRequest.SerializeToString,
asrt__pb2.TextResponse.FromString,
options, channel_credentials,
insecure, call_credentials, compression, wait_for_ready, timeout, metadata)
@staticmethod
def Stream(request_iterator,
target,
options=(),
channel_credentials=None,
call_credentials=None,
insecure=False,
compression=None,
wait_for_ready=None,
timeout=None,
metadata=None):
return grpc.experimental.stream_stream(request_iterator, target, '/asrt.AsrtGrpcService/Stream',
asrt__pb2.SpeechRequest.SerializeToString,
asrt__pb2.TextResponse.FromString,
options, channel_credentials,
insecure, call_credentials, compression, wait_for_ready, timeout,
metadata)
================================================
FILE: assets/default.html
================================================
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ASRT Speech Recognition API</title>
<style>
body {
width: 35em;
margin: 0 auto;
font-family: Tahoma, Verdana, Arial, sans-serif;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>ASRT Speech Recognition API</h1>
<h3>framework version: 1.0</h3>
<p>If you see this page, the ASRT api server is successfully installed and working. </p>
<p>For online documentation and support please refer to <a href="https://asrt.ailemon.net">ASRT Project Page</a>.</p>
<p>Please call this web api by post menthod. </p>
<em>Thank you for using ASRT.</em>
<footer>
<p style="text-align: center;">Copyright © <a href="https://www.ailemon.net">ailemon.net</a></p>
</footer>
</body>
</html>
================================================
FILE: client_grpc.py
================================================
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright 2016-2099 Ailemon.net
#
# This file is part of ASRT Speech Recognition Tool.
#
# ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
# ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
# ============================================================================
"""
@author: nl8590687
ASRT语音识别asrserver grpc协议测试专用客户端
"""
import grpc
import time
from assets.asrt_pb2_grpc import AsrtGrpcServiceStub
from assets.asrt_pb2 import SpeechRequest, LanguageRequest, WavData
from utils.ops import read_wav_bytes
def run_speech():
"""
请求ASRT服务Speech方法
:return:
"""
conn = grpc.insecure_channel('127.0.0.1:20002')
client = AsrtGrpcServiceStub(channel=conn)
wav_bytes, sample_rate, channels, sample_width = read_wav_bytes('assets/A11_0.wav')
print('sample_width:', sample_width)
wav_data = WavData(samples=wav_bytes, sample_rate=sample_rate,
channels=channels, byte_width=sample_width)
request = SpeechRequest(wav_data=wav_data)
time_stamp0 = time.time()
response = client.Speech(request)
time_stamp1 = time.time()
print('time:', time_stamp1 - time_stamp0, 's')
print("received:", response.result_data)
def run_lan():
"""
请求ASRT服务Language方法
:return:
"""
conn = grpc.insecure_channel('127.0.0.1:20002')
client = AsrtGrpcServiceStub(channel=conn)
pinyin_data = ['ni3', 'hao3', 'ya5']
request = LanguageRequest(pinyins=pinyin_data)
time_stamp0 = time.time()
response = client.Language(request)
time_stamp1 = time.time()
print('time:', time_stamp1 - time_stamp0, 's')
print("received:", response.text_result)
def run_all():
"""
请求ASRT服务All方法
:return:
"""
conn = grpc.insecure_channel('127.0.0.1:20002')
client = AsrtGrpcServiceStub(channel=conn)
wav_bytes, sample_rate, channels, sample_width = read_wav_bytes('assets/A11_0.wav')
print('sample_width:', sample_width)
wav_data = WavData(samples=wav_bytes, sample_rate=sample_rate,
channels=channels, byte_width=sample_width)
request = SpeechRequest(wav_data=wav_data)
time_stamp0 = time.time()
response = client.All(request)
time_stamp1 = time.time()
print("received:", response.text_result)
print('time:', time_stamp1 - time_stamp0, 's')
def run_stream():
"""
请求ASRT服务Stream方法
:return:
"""
conn = grpc.insecure_channel('127.0.0.1:20002')
client = AsrtGrpcServiceStub(channel=conn)
wav_bytes, sample_rate, channels, sample_width = read_wav_bytes('assets/A11_0.wav')
print('sample_width:', sample_width)
wav_data = WavData(samples=wav_bytes, sample_rate=sample_rate,
channels=channels, byte_width=sample_width)
# 先制造一些客户端能发送的数据
def make_some_data():
for _ in range(1):
time.sleep(1)
yield SpeechRequest(wav_data=wav_data)
try:
status_response = client.Stream(make_some_data())
for ret in status_response:
print("received:", ret.text_result, " , status:", ret.status_code)
time.sleep(0.1)
except Exception as any_exception:
print(f'err in send_status:{any_exception}')
return
if __name__ == '__main__':
# run_all()
run_stream()
================================================
FILE: client_http.py
================================================
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright 2016-2099 Ailemon.net
#
# This file is part of ASRT Speech Recognition Tool.
#
# ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
# ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
# ============================================================================
'''
@author: nl8590687
ASRT语音识别asrserver http协议测试专用客户端
'''
import base64
import json
import time
import requests
from utils.ops import read_wav_bytes
URL = 'http://127.0.0.1:20001/all'
wav_bytes, sample_rate, channels, sample_width = read_wav_bytes('assets/A11_0.wav')
datas = {
'channels': channels,
'sample_rate': sample_rate,
'byte_width': sample_width,
'samples': str(base64.urlsafe_b64encode(wav_bytes), encoding='utf-8')
}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
t0=time.time()
r = requests.post(URL, headers=headers, data=json.dumps(datas))
t1=time.time()
r.encoding='utf-8'
result = json.loads(r.text)
print(result)
print('time:', t1-t0, 's')
================================================
FILE: data_loader.py
================================================
# !/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright 2016-2099 Ailemon.net
#
# This file is part of ASRT Speech Recognition Tool.
#
# ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
# ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
# ============================================================================
"""
@author: nl8590687
加载语音数据集用的数据加载器的定义
"""
import os
import random
import numpy as np
from utils.config import load_config_file, DEFAULT_CONFIG_FILENAME, load_pinyin_dict
from utils.ops import read_wav_data
class DataLoader:
"""
数据加载器
参数：\\
config: 配置信息字典
dataset_type: 要加载的数据集类型，包含('train', 'dev', 'test')三种
"""
def __init__(self, dataset_type:str):
self.dataset_type = dataset_type
self.data_list = list()
self.wav_dict = dict()
self.label_dict = dict()
self.pinyin_list = list()
self.pinyin_dict = dict()
self._load_data()
def _load_data(self):
config = load_config_file(DEFAULT_CONFIG_FILENAME)
self.pinyin_list, self.pinyin_dict = load_pinyin_dict(config['dict_filename'])
for index in range(len(config['dataset'][self.dataset_type])):
filename_datalist = config['dataset'][self.dataset_type][index]['data_list']
filename_datapath = config['dataset'][self.dataset_type][index]['data_path']
with open(filename_datalist, 'r', encoding='utf-8') as file_pointer:
lines = file_pointer.read().split('\n')
for line in lines:
if len(line) == 0:
continue
tokens = line.split(' ')
self.data_list.append(tokens[0])
self.wav_dict[tokens[0]] = os.path.join(filename_datapath, tokens[1])
filename_labellist = config['dataset'][self.dataset_type][index]['label_list']
with open(filename_labellist, 'r', encoding='utf-8') as file_pointer:
lines = file_pointer.read().split('\n')
for line in lines:
if len(line) == 0:
continue
tokens = line.split(' ')
self.label_dict[tokens[0]] = tokens[1:]
def get_data_count(self) -> int:
"""
获取数据集总数量
"""
return len(self.data_list)
def get_data(self, index: int) -> tuple:
"""
按下标获取一条数据
"""
mark = self.data_list[index]
wav_signal, sample_rate, _, _ = read_wav_data(self.wav_dict[mark])
labels = list()
for item in self.label_dict[mark]:
if len(item) == 0:
continue
labels.append(self.pinyin_dict[item])
data_label = np.array(labels)
return wav_signal, sample_rate, data_label
def shuffle(self) -> None:
"""
随机打乱数据
"""
random.shuffle(self.data_list)
================================================
FILE: dict.txt
================================================
a1 阿啊呵腌吖锕
a2 啊呵嗄
a3 啊
a4 啊呵
a5 阿啊呵
ai1 哀挨埃唉哎捱锿诶
ai2 挨癌皑呆捱矮
ai3 矮蔼哎霭嗳
ai4 爱碍艾唉哎隘暧嗳瑷嗌嫒砹
an1 安谙鞍氨庵桉鹌
an3 俺铵揞埯
an4 案按暗岸黯胺犴
ang1 肮
ang2 昂
ang4 盎
ao1 凹熬
ao2 熬敖嚣嗷鏖鳌翱獒聱螯廒遨
ao3 袄拗媪
ao4 奥澳傲懊坳拗骜岙鏊
ba1 八巴吧叭芭扒疤笆粑岜
ba2 拔跋八茇菝魃
ba3 把靶钯
ba4 爸罢霸坝把耙灞鲅壩
ba5 吧罢叭
bai1 掰
bai2 白百
bai3 百摆伯柏佰捭
bai4 败拜呗稗
ban1 般班搬斑颁扳瘢癍
ban3 版板阪坂钣舨
ban4 办半伴扮瓣拌绊
bang1 帮邦浜梆
bang3 膀榜绑
bang4 棒膀傍磅谤镑蚌蒡
bao1 包胞炮剥褒苞孢煲龅
bao2 薄雹保
bao3 保宝饱堡葆褓鸨
bao4 报暴抱爆鲍曝刨瀑豹趵
bei1 背悲杯碑卑陂埤萆鹎
bei3 北
bei4 被备背辈倍贝蓓惫悖狈焙邶钡孛碚褙鐾鞴
bei5 臂呗
ben1 奔贲锛
ben3 本苯畚
ben4 奔笨夯坌
beng1 崩绷嘣
beng2 甭
beng3 绷
beng4 绷蹦迸甏泵蚌
bi1 逼
bi2 鼻荸匕比
bi3 比笔彼鄙匕俾妣吡秕舭
bi4 必毕币秘避闭壁臂弊辟碧拂毙蔽庇璧敝泌陛弼篦婢愎痹铋裨髀哔
bian1 编边鞭砭
bian3 贬扁匾碥褊
bian4 便变遍辩辨辫卞苄汴忭弁缏
bian5 边
biao1 标彪镖膘骠镳杓飚飑飙瘭髟
biao3 表裱婊
biao4 鳔
bie1 憋瘪鳖
bie2 别蹩
bie3 瘪
bie4 别
bin1 宾滨彬斌缤濒槟傧玢豳镔
bin4 鬓殡摈膑髌
bing1 兵冰并槟
bing3 饼屏丙柄秉炳禀邴
bing4 并病摒
bo1 波播拨剥玻饽菠钵趵鲅
bo2 博伯勃薄泊柏驳魄脖搏膊舶礴帛铂箔渤钹孛亳鹁踣饽
bo3 簸跛
bo4 薄柏簸擘檗
bo5 卜啵膊
bu1 逋晡钸
bu2 不醭补
bu3 补捕堡卜哺卟
bu4 不部布步怖簿埔埠瓿钚
ca1 擦拆嚓
ca3 礤
cai1 猜
cai2 才财材裁
cai3 采彩踩睬
cai4 采菜蔡
can1 参餐骖
can2 残惭蚕
can3 惨黪
can4 灿掺璨孱粲
cang1 苍仓沧舱伧
cang2 藏
cao1 操糙
cao2 曹槽嘈漕螬艚草
cao3 草
ce4 策测侧厕册恻
cen1 参
cen2 岑涔
ceng1 噌
ceng2 曾层
ceng4 蹭
cha1 差插叉碴喳嚓杈馇锸
cha2 查察茶叉茬碴楂猹搽槎檫
cha3 叉衩镲
cha4 差刹叉诧岔衩杈汊姹
chai1 差拆钗
chai2 柴豺侪
chai4 虿瘥
chan1 搀掺觇
chan2 缠禅蝉馋潺蟾婵谗廛孱镡澶躔产单
chan3 产铲阐谄冁蒇骣
chan4 颤忏羼
chang1 昌娼猖伥阊菖鲳
chang2 长场常尝肠偿倘裳嫦徜苌厂
chang3 场厂敞氅昶惝
chang4 唱畅倡怅鬯
chao1 超抄吵钞绰剿焯怊
chao2 朝潮嘲巢晁
chao3 炒吵
chao4 耖
che1 车砗
che3 扯
che4 彻撤澈掣坼辙
chen1 郴琛嗔抻
chen2 陈沉晨沈尘臣辰橙忱谌宸陳
chen3 碜
chen4 称趁衬谶榇龀
chen5 伧
cheng1 称撑秤瞠噌铛柽蛏
cheng2 成城程承诚盛乘呈惩澄橙丞埕枨塍铖裎酲
cheng3 逞骋裎
cheng4 称秤
chi1 吃痴哧嗤蚩笞鸱媸螭眵魑
chi2 持迟池驰匙弛踟墀茌篪坻
chi3 尺齿耻侈褫豉
chi4 赤斥翅啻炽敕叱饬傺彳瘛眙
chong1 冲充涌憧忡艟舂茺衝
chong2 重崇虫
chong3 宠
chong4 冲铳
chou1 抽瘳
chou2 愁仇筹酬绸踌惆畴稠帱俦雠
chou3 丑瞅
chou4 臭
chu1 出初樗
chu2 除厨躇橱雏锄蜍刍滁蹰处
chu3 处楚储础杵褚楮
chu4 处触畜矗怵搐绌黜亍憷
chuai1 揣搋
chuai3 揣
chuai4 揣啜踹嘬膪
chuan1 穿川巛氚
chuan2 传船遄椽舡
chuan3 喘舛
chuan4 串钏
chuang1 创窗疮
chuang2 床幢
chuang3 闯
chuang4 创怆
chui1 吹炊
chui2 垂锤捶陲椎槌棰
chun1 春椿蝽
chun2 纯唇醇淳鹑莼
chun3 蠢
chuo1 戳踔
chuo4 绰啜辍龊
ci1 差刺疵呲
ci2 词辞慈磁瓷兹茨雌祠茈鹚糍
ci3 此
ci4 次刺赐伺蚝
cong1 匆聪葱囱苁骢璁枞
cong2 从丛琮淙
cou4 凑辏腠
cu1 粗
cu2 徂殂
cu4 促簇醋卒猝蹴蹙蔟酢
cuan1 蹿撺汆镩
cuan2 攒
cuan4 窜篡爨
cui1 衰催摧崔隹榱
cui3 璀
cui4 脆粹萃翠瘁悴淬毳啐
cun1 村皴
cun2 存蹲
cun3 忖
cun4 寸
cuo1 搓撮磋蹉
cuo2 嵯矬痤瘥鹾
cuo3 脞
cuo4 错措挫厝锉
da1 答搭嗒耷褡哒
da2 打达答瘩沓鞑怛笪靼妲
da3 打
da4 大
da5 塔疸瘩
dai1 待呆呔
dai3 逮歹傣
dai4 大代带待戴袋贷逮殆黛怠玳岱迨骀绐埭甙帶
dan1 单担丹耽眈殚箪儋瘅聃郸
dan3 担胆掸赕疸
dan4 但担石弹淡旦蛋诞惮啖澹氮萏瘅
dang1 当裆铛當
dang3 党挡谠档
dang4 当荡档挡宕菪凼砀
dao1 刀叨忉氘
dao2 叨导
dao3 导倒岛蹈捣祷
dao4 到道倒悼盗稻
de2 得德锝嘚
de4 嘚
de5 的地得
dei3 得
deng1 登灯蹬噔簦
deng3 等戥
deng4 邓凳瞪澄蹬磴镫嶝
di1 提低滴堤嘀氐镝羝
di2 敌笛的迪涤嘀狄嫡翟荻籴觌镝
di3 底抵诋邸砥坻柢氐骶
di4 地第帝弟递蒂缔谛睇棣娣碲
di5 弟
dia3 嗲
dian1 颠滇掂癫巅
dian3 点典碘踮丶點
dian4 电店甸淀垫殿奠惦佃玷簟坫靛钿癜阽
diao1 雕刁凋叼貂碉鲷
diao3 鸟屌
diao4 调掉吊钓铫铞調
die1 爹跌
die2 叠迭碟谍蝶喋佚牒耋蹀堞瓞揲垤鲽
ding1 丁盯钉叮町酊疔仃耵玎
ding3 顶鼎酊
ding4 定订钉铤腚锭碇啶
diu1 丢铥丟
dong1 东冬咚岽氡鸫
dong3 懂董
dong4 动洞冻栋恫侗垌峒胨胴硐動
dou1 都兜蔸篼
dou3 斗抖陡蚪
dou4 读斗豆逗窦痘
du1 都督嘟
du2 读独顿毒渎牍犊黩髑椟
du3 肚睹堵赌笃
du4 度渡肚杜妒镀芏蠹
duan1 端
duan3 短
duan4 断段锻缎煅椴簖
dui1 堆
dui4 对队兑敦碓憝怼镦對
dun1 吨敦蹲墩礅镦
dun3 盹趸
dun4 顿盾钝炖遁沌囤砘
duo1 多咄哆掇裰
duo2 度夺踱铎掇
duo3 朵躲垛哚缍
duo4 舵堕跺剁惰垛驮柁
e1 阿婀屙
e2 额俄哦鹅娥峨蛾讹莪锇
e3 恶
e4 恶饿扼愕遏噩呃厄鄂轭颚鳄谔锷萼腭垩鹗苊阏惡
e5 呃
ei2 诶
ei3 诶
ei4 诶
en1 恩蒽
en4 摁嗯
er2 而儿鸸鲕耳
er3 尔耳迩饵洱珥铒
er4 二佴
fa1 发
fa2 罚乏伐阀筏垡
fa3 法砝
fa4 发珐
fan1 翻番帆藩幡蕃
fan2 凡烦繁樊蕃燔矾蘩钒蹯
fan3 反返
fan4 饭犯范贩泛梵畈飯
fang1 方芳妨坊邡枋钫
fang2 房防妨坊肪鲂
fang3 访仿纺彷舫紡
fang4 放
fang5 坊
fei1 非飞啡菲扉霏妃绯蜚鲱
fei2 肥腓淝
fei3 菲匪诽斐蜚翡悱篚榧
fei4 费废沸肺吠痱狒镄芾砩
fen1 分纷氛芬吩酚玢
fen2 坟焚汾棼鼢
fen3 粉
fen4 分份奋愤粪忿偾瀵鲼
feng1 风封丰峰疯锋蜂枫烽酆葑沣砜鋒
feng2 逢缝冯
feng3 讽唪
feng4 奉缝凤俸葑鳳
fo2 佛
fou3 否缶
fu1 夫肤敷孵呋稃麸趺跗
fu2 夫服福佛幅伏符浮扶弗拂袱俘芙孚匐辐涪氟桴蜉苻茯莩菔幞怫艴郛绂绋凫祓砩黻罘稃蚨芾蝠
fu3 府父腐抚辅甫俯斧脯釜腑拊滏黼符莆
fu4 服复父负副富付妇附赴腹覆赋傅缚咐阜讣驸赙馥蝮鲋鳆負
fu5 咐服袱夫腐复
ga1 咖嘎胳伽旮
ga2 嘎噶轧尜钆
ga3 嘎尕
ga4 尬
gai1 该赅垓陔
gai3 改
gai4 概盖丐钙芥溉戤
gan1 干甘肝杆尴乾竿坩苷柑泔矸疳酐
gan2 赶敢
gan3 感敢赶杆橄秆擀澉
gan4 干赣淦绀旰
gang1 刚钢纲缸扛杠冈肛罡剛
gang3 港岗
gang4 钢杠戆筻
gao1 高糕膏皋羔睾篙槔
gao3 稿搞藁槁缟镐杲
gao4 告膏诰郜锆
ge1 歌格哥戈割胳搁疙咯鸽屹仡圪纥袼
ge2 革格隔葛阁胳搁蛤嗝骼颌搿膈镉塥鬲噶
ge3 个各合盖葛哿舸
ge4 个各铬硌虼個
gei3 给給
gen1 根跟
gen2 哏
gen3 艮
gen4 亘艮茛
geng1 更耕庚羹赓
geng3 耿颈梗哽鲠埂绠
geng4 更
gong1 工公共红供功攻宫恭躬龚弓肱蚣觥
gong3 巩拱汞珙
gong4 共供贡
gou1 句沟勾钩篝佝枸缑鞲
gou3 狗苟岣枸笱
gou4 够购构勾觏垢诟媾遘彀
gu1 姑骨孤估辜咕呱箍沽菇轱鸪毂菰蛄酤觚
gu2 骨古鼓谷
gu3 古股鼓骨谷贾汩蛊毂鹄牯臌诂瞽罟钴嘏蛄鹘
gu4 故顾固估雇锢梏牿崮痼鲴
gua1 括瓜刮呱栝胍鸹
gua3 寡呱剐
gua4 挂褂卦诖
guai1 乖掴
guai3 拐
guai4 怪
guan1 关观官冠棺矜莞倌纶鳏
guan3 管馆莞
guan4 观惯冠贯罐灌掼盥涫鹳
guang1 光咣胱桄
guang3 广犷
guang4 逛桄
gui1 规归瑰龟硅闺皈傀圭妫鲑
gui3 鬼轨诡癸匦庋宄晷簋
gui4 贵桂跪柜刽炔刿桧炅鳜匮
gun3 滚鲧衮绲磙辊
gun4 棍
guo1 过锅郭涡聒蝈崞埚呙
guo2 国帼掴馘虢
guo3 果裹猓椁蜾
guo4 过過
ha1 哈铪
ha2 虾蛤
ha3 哈
ha4 哈
hai1 嘿咳嗨
hai2 还孩骸海還
hai3 海胲醢
hai4 害亥骇氦
han1 酣憨顸鼾蚶
han2 含寒汗韩涵函晗焓邯邗
han3 喊罕阚
han4 汉汗憾翰撼旱捍悍瀚焊颔菡撖
hang1 夯
hang2 行航吭杭绗珩颃
hang4 行巷沆
hao1 蒿薅嚆
hao2 号毫豪嚎壕貉嗥濠蚝好
hao3 好郝
hao4 好号浩耗皓昊灏镐颢
he1 喝呵诃嗬
he2 和何合河核盒禾荷阂涸阖貉曷颌劾菏盍纥蚵翮
he4 和何喝赫吓贺荷鹤壑褐
hei1 黑嘿嗨
hen2 痕很
hen3 很狠
hen4 恨
heng1 哼亨
heng2 横衡恒蘅珩桁
heng4 横
heng5 哼
hong1 轰哄烘薨訇
hong2 红洪鸿宏虹弘泓闳蕻黉荭
hong3 哄
hong4 哄讧蕻
hou2 侯喉猴瘊篌糇骺
hou3 吼
hou4 后候後厚侯逅堠鲎
hu1 乎呼戏忽糊惚唿滹轷烀
hu2 和胡湖糊核壶狐葫弧蝴囫瑚斛鹄醐猢槲鹕觳煳鹘
hu3 虎浒唬琥
hu4 护户互糊虎沪祜扈戽笏岵怙瓠鹱冱
hua1 华化花哗砉
hua2 华划滑哗豁猾骅铧
hua4 话华化划画桦
huai2 怀徊淮槐踝
huai4 坏
huai5 划
huan1 欢獾
huan2 还环寰鬟桓圜洹郇缳锾萑
huan3 缓
huan4 换患幻唤宦焕痪涣浣奂擐豢漶逭鲩
huang1 荒慌肓
huang2 黄皇煌惶徨璜簧凰潢蝗蟥遑隍磺癀湟篁鳇黃
huang3 晃恍谎幌
huang4 晃
hui1 挥辉灰恢徽堕诙晖麾珲咴虺隳
hui2 回徊蛔茴洄
hui3 毁悔虺
hui4 会汇惠慧溃绘讳贿晦秽诲彗烩荟卉喙恚浍哕缋桧蕙蟪
hun1 婚昏荤阍
hun2 混魂浑馄珲
hun4 混诨溷
huo1 豁劐攉锪耠
huo2 和活火
huo3 火伙夥钬
huo4 和或获货祸惑霍豁藿嚯镬蠖
ji1 其几期机基击奇激积鸡迹绩饥缉圾姬矶肌讥叽稽畸跻羁嵇唧畿齑箕屐剞玑赍犄墼芨丌咭笄乩績
ji2 及即辑级极集急籍吉疾嫉藉脊棘汲岌笈瘠诘亟楫蒺殛佶戢嵴蕺给圾
ji3 几给己革济纪挤脊戟虮掎麂
ji4 记系计济寄际技纪继既齐季寂祭忌剂冀妓骥蓟悸伎暨霁稷偈鲫髻觊荠跽哜鲚洎芰迹绩
jia1 家加佳夹嘉茄挟枷珈迦伽浃痂笳葭镓袈跏
jia2 夹颊戛荚郏恝铗袷蛱浃
jia3 假甲贾胛岬钾嘏瘕
jia4 价假架驾嫁稼
jia5 家
jian1 间坚监渐兼艰肩浅尖奸溅煎歼缄笺菅蒹搛湔缣戋犍鹣鲣鞯
jian3 简减检剪捡拣俭碱茧柬蹇謇硷睑锏枧戬谫囝裥笕翦趼
jian4 见间件建监渐健剑键荐鉴践舰箭贱溅槛谏僭涧饯毽锏楗腱牮踺
jiang1 将江疆姜浆僵缰茳礓豇
jiang3 讲奖蒋桨耩蔣
jiang4 将强降酱浆虹匠犟绛洚糨
jiao1 教交焦骄郊胶椒娇浇姣跤蕉礁鲛僬鹪蛟艽茭
jiao2 嚼矫脚
jiao3 角脚搅缴绞饺矫佼狡剿侥皎挢徼湫敫铰
jiao4 教觉校叫较轿嚼窖酵噍峤徼醮
jie1 接结节街阶皆揭楷嗟秸疖喈
jie2 结节杰捷截洁劫竭睫桔拮孑诘桀碣偈颉讦婕羯鲒解結
jie3 解姐
jie4 界解价介借戒届藉诫芥疥蚧骱
jie5 姐
jin1 今金禁津斤筋巾襟矜衿
jin3 尽仅紧谨锦瑾馑卺廑堇槿
jin4 进近尽仅禁劲晋浸靳缙烬噤觐荩赆妗
jing1 经京精惊睛晶荆兢鲸泾旌茎腈菁粳
jing3 警景井颈憬阱儆刭肼
jing4 经境竟静敬镜劲竞净径靖痉迳胫弪婧獍靓
jiong1 扃
jiong3 窘炯迥炅囧
jiu1 究纠揪鸠赳啾阄鬏
jiu3 九酒久韭灸玖
jiu4 就旧救疚舅咎臼鹫僦厩桕柩
ju1 车据且居俱拘驹鞠锯趄掬疽裾苴椐锔狙琚雎鞫蜛沮
ju2 局菊桔橘锔举
ju3 举柜矩咀沮踽龃榉莒枸
ju4 据句具剧巨聚拒距俱惧沮瞿锯炬飓踞遽倨钜犋屦榘窭讵醵苣
juan1 捐圈娟鹃涓镌蠲
juan3 卷锩
juan4 圈卷倦眷隽绢狷桊鄄劵
jue1 嗟撅噘
jue2 觉绝决角脚嚼掘诀崛爵抉倔獗厥蹶攫谲矍孓橛噱珏桷劂爝镢蕨觖
jue3 蹶
jue4 倔
jun1 军均君钧筠龟菌皲麇
jun4 俊峻隽菌郡骏竣捃浚
ka1 咖喀咔
ka3 卡咯咔佧胩
kai1 开揩锎
kai3 慨凯铠楷恺蒈剀垲锴
kai4 忾
kan1 看刊堪勘龛戡
kan3 侃砍坎槛莰
kan4 看嵌瞰阚磡
kang1 康慷糠闶
kang2 扛
kang4 抗炕亢伉闶钪
kao1 尻
kao3 考烤拷栲
kao4 靠铐犒
ke1 科颗柯呵棵苛磕坷嗑瞌轲稞疴蝌钶窠颏珂髁
ke2 咳壳颏可
ke3 可渴坷轲岢
ke4 克客刻课恪嗑溘骒缂氪锞蚵科可
ken3 肯恳啃垦龈
ken4 裉
keng1 坑吭铿
kong1 空倥崆箜
kong3 恐孔倥
kong4 空控
kou1 抠芤眍
kou3 口
kou4 扣寇叩蔻筘
ku1 哭枯窟骷刳堀
ku3 苦
ku4 库裤酷喾绔
kua1 夸
kua3 垮侉
kua4 跨挎胯
kuai3 蒯
kuai4 快块筷脍会哙侩狯浍郐
kuan1 宽髋
kuan3 款
kuang1 框筐匡哐诓
kuang2 狂诳
kuang3 夼
kuang4 况矿框旷眶邝圹纩贶況
kui1 亏窥盔岿悝
kui2 魁睽逵葵奎馗夔喹隗暌揆蝰
kui3 傀跬
kui4 愧溃馈匮喟聩篑蒉愦
kun1 昆坤鲲锟醌琨髡
kun3 捆悃阃
kun4 困
kuo4 括适阔扩廓栝蛞
la1 拉啦喇垃邋
la2 拉喇旯砬
la3 拉喇
la4 落拉辣腊蜡剌瘌
la5 啦
lai2 来莱徕涞崃铼來
lai4 赖睐癞籁赉濑
lan2 兰蓝栏拦篮澜婪岚斓阑褴镧谰
lan3 懒览揽榄缆漤罱懶
lan4 烂滥
lang1 啷
lang2 狼郎廊琅螂榔锒稂阆
lang3 朗
lang4 浪郎莨蒗阆
lao1 捞
lao2 劳牢唠崂铹痨醪老
lao3 老姥佬潦栳铑
lao4 落络唠烙酪涝耢
lao5 姥
le1 肋
le4 乐勒仂叻泐鳓
le5 了
lei1 勒擂
lei2 累雷擂羸镭嫘缧檑蕾
lei3 累蕾垒磊儡诔耒
lei4 类泪累擂肋酹
lei5 嘞
leng1 棱
leng2 楞棱塄冷
leng3 冷
leng4 愣
li1 哩
li2 离丽黎璃漓狸梨篱犁厘罹藜骊蜊黧缡喱鹂嫠蠡鲡蓠理礼離嚟
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li4 力利立历例丽励厉莉笠粒俐栗隶吏沥雳莅戾俪砺痢郦詈荔枥呖唳猁溧砾栎轹傈坜苈疠疬蛎鬲篥粝跞
li5 璃哩莉里
lia3 俩
lian2 联连怜莲廉帘涟镰裢濂臁奁蠊鲢
lian3 脸敛琏蔹裣
lian4 练恋炼链殓楝潋
liang2 量良梁凉粮粱踉莨椋墚两
liang3 两俩魉
liang4 量亮辆凉谅晾踉靓
liao1 撩撂
liao2 聊疗辽僚寥撩撂缭寮燎嘹獠鹩了
liao3 了潦燎蓼钌
liao4 了料廖镣撩撂尥钌
lie1 咧
lie3 裂咧
lie4 列烈裂劣猎趔冽洌捩埒躐鬣
lie5 咧
lin2 林临邻琳淋霖麟鳞磷嶙辚粼遴啉瞵
lin3 凛懔檩廪
lin4 淋吝躏赁蔺膦
lin1 拎
ling2 令灵零龄凌玲铃陵伶聆囹棱菱苓翎棂瓴绫酃泠羚蛉柃鲮领岭
ling3 领令岭
ling4 令另呤
liu1 溜熘
liu2 留流刘瘤榴浏硫琉遛馏镏旒骝鎏柳
liu3 柳绺锍
liu4 六溜碌遛馏镏鹨
lo5 咯
long1 隆
long2 龙隆笼胧咙聋珑窿茏栊泷砻癃
long3 笼拢垄陇垅
long4 弄
lou1 搂
lou2 楼喽偻娄髅蝼蒌耧
lou3 搂篓嵝
lou4 露陋漏镂瘘
lou5 喽
lu1 噜撸
lu2 卢炉庐芦颅泸轳鲈垆胪鸬舻栌
lu3 鲁芦卤虏掳橹镥
lu4 六路陆录露绿鹿碌禄辘麓赂漉戮簏鹭潞璐辂渌蓼逯
lu5 轳氇噜
lv3 旅履屡侣缕吕捋铝偻褛膂稆
lv4 律绿率虑滤氯緑
lv5 驴榈闾率
luan2 峦挛孪栾銮滦鸾娈脔
luan3 卵
luan4 乱
lve3 掠
lve4 略掠锊
lun1 抡
lun2 论轮伦沦仑抡囵纶
lun4 论
luo1 落罗捋啰
luo2 罗逻萝螺锣箩骡猡椤脶镙
luo3 裸倮蠃瘰
luo4 落络洛骆咯摞烙珞泺漯荦硌雒
luo5 罗
m2 呒
ma1 妈麻摩抹蚂嬷
ma2 吗麻蟆马玛
ma3 马吗码玛蚂犸
ma4 骂蚂唛杩犸
ma5 么吗嘛妈嗎
mai2 埋霾
mai3 买荬買
mai4 卖麦迈脉劢
man1 颟
man2 蛮馒瞒埋蔓谩鳗鞔满
man3 满螨
man4 慢漫曼蔓谩墁幔缦熳镘
mang2 忙茫盲芒氓邙硭
mang3 莽蟒漭
mao1 猫貓
mao2 毛猫矛茅髦锚牦旄蝥蟊茆
mao3 卯铆峁泖昴
mao4 冒贸帽貌茂耄瑁懋袤瞀貿
me5 么麽麼
mei2 没眉梅媒枚煤霉玫糜酶莓嵋湄楣猸镅鹛美每沒
mei3 美每镁浼
mei4 妹魅昧谜媚寐袂
men1 闷
men2 门扪钔
men4 闷懑焖
men5 们們
meng1 蒙
meng2 蒙盟朦氓萌檬瞢甍礞虻艨濛
meng3 蒙猛勐懵蠓蜢锰艋
meng4 梦孟
mi1 眯咪
mi2 迷弥谜靡糜醚麋猕祢縻蘼米
mi3 米眯靡弭敉脒芈
mi4 密秘觅蜜谧泌汨宓幂嘧
mian2 棉眠绵
mian3 免缅勉腼冕娩渑湎沔眄黾
mian4 面
miao1 喵
miao2 描苗瞄鹋
miao3 秒渺藐缈淼杪邈眇
miao4 妙庙缪
mie1 乜咩
mie4 灭蔑篾蠛
min2 民珉岷缗玟苠
min3 敏悯闽泯皿抿闵愍黾鳘
ming2 名明鸣盟铭冥茗溟瞑暝螟
ming3 酩
ming4 命
miu4 谬缪
mo1 摸
mo2 无模麽磨摸摩魔膜蘑馍摹
mo3 抹
mo4 莫陌磨末默沫漠寞没墨茉
mo5 寞沫
mu3 拇牡亩姆母姥
mu4 墓暮幕募慕木目睦牧穆沐
na2 拿哪
na3 哪
na4 呐钠那娜纳衲
na5 呐
nai3 氖乃奶妳
nai4 耐奈
nan2 南男难楠喃
nan3 腩蝻赧
nan4 难
nang2 囊
nao1 孬
nao2 挠
nao3 脑恼
nao4 闹淖
ne2 哪
ne5 呢
nei3 馁
nei4 内
nen4 嫩
neng2 能
ni1 妮
ni2 霓倪泥尼
ni3 拟你
ni4 匿腻逆溺昵
nian1 蔫拈
nian2 年粘黏拈鲶
nian3 碾撵捻
nian4 念
niang2 娘
niang4 酿
niao3 鸟袅嬲
niao4 尿
nie1 捏㖏
nie4 聂孽啮镊镍涅
nin2 您
ning2 柠狞凝宁拧咛
ning3 拧
ning4 拧泞宁
niu2 牛
niu3 扭钮纽
niu4 拗
nong1 浓脓
nong2 浓农侬
nong4 弄
nu2 奴孥
nu3 努弩
nu4 怒
nv3 女钕
nuan3 暖
nue4 虐疟
nuo2 挪傩娜
nuo4 懦糯诺
o2 哦
o5 哦
ou1 欧鸥殴瓯呕歐
ou3 藕呕偶
ou4 沤
pa1 啪趴爬葩
pa2 爬琶杷
pa4 帕怕
pa5 琶杷
pai1 拍
pai2 排牌徘
pai4 湃派
pan1 攀潘
pan2 盘胖磐
pan4 盼畔判叛
pang1 乓
pang2 庞旁螃彷
pang3 耪
pang4 胖
pao1 抛
pao2 咆袍刨庖
pao3 跑
pao4 炮泡
pei1 呸胚
pei2 培裴赔陪
pei4 配佩沛
pen1 喷
pen2 盆
peng1 砰抨烹
peng2 澎彭蓬棚硼篷膨朋鹏芃
peng3 捧
peng4 碰
peng5 篷蓬
pi1 坯砒霹批披劈丕
pi2 皮琵毗啤脾疲枇铍貔
pi3 匹痞癖
pi4 僻屁譬辟媲
pian1 篇偏片翩
pian2 骈
pian4 片骗
piao1 飘漂
piao2 瓢朴嫖漂
piao3 瞟
piao4 漂票嫖
pie1 撇瞥
pie3 撇瞥
pin1 拼拚
pin2 频贫品嫔
pin3 品
pin4 聘
ping1 乒娉
ping2 坪苹萍平凭瓶评屏
po1 坡泼颇
po2 婆鄱
po3 颇叵
po4 破魄迫粕朴珀
pou1 剖
pu1 扑铺仆噗
pu2 仆莆葡菩蒲谱濮璞
pu3 普谱埔朴圃浦
pu4 铺曝瀑
qi1 期七欺栖漆妻凄柒沏戚桼
qi2 其旗琪骑骐棋歧岐琦齐奇祁祺麒起祈淇芪锜脐綦鳍圻
qi3 起启企岂祈乞绮杞
qi4 弃气器汽戚泣砌契讫
qia1 掐葜袷恰
qia3 卡
qia4 恰洽髂
qian1 千签牵迁谦铅骞悭芊愆阡仟岍扦佥搴褰钎
qian2 前钱潜乾虔钳掮黔荨钤犍箝
qian3 浅遣谴缱肷
qian4 欠歉纤嵌倩堑茜芡慊椠
qiang1 将枪抢腔呛锵跄羌戕戗镪蜣锖
qiang2 强墙蔷樯嫱
qiang3 强抢襁镪羟
qiang4 呛跄炝戗
qiao1 悄敲雀锹跷橇缲硗劁
qiao2 桥乔侨瞧翘蕉憔樵峤谯荞鞒
qiao3 悄巧雀愀
qiao4 翘俏窍壳峭撬鞘诮谯
qie1 切
qie3 且
qie4 切窃怯趄妾砌惬锲挈郄箧慊
qin1 亲钦侵衾
qin2 琴秦勤芹擒矜覃禽噙廑溱檎嗪芩螓
qin3 寝
qin4 沁揿吣
qing1 青清轻倾卿氢蜻圊鲭
qing2 情晴擎氰檠黥
qing3 请顷謦苘
qing4 亲庆罄磬箐綮
qiong2 穷琼穹茕邛蛩筇跫銎
qiu1 秋邱丘龟蚯鳅楸湫
qiu2 求球仇囚酋裘虬俅遒赇泅逑犰蝤巯鼽
qiu3 糗
qu1 区曲屈趋驱躯觑岖蛐祛蛆麴诎黢
qu2 渠瞿衢癯劬璩氍朐磲鸲蕖蠼蘧取佢
qu3 取曲娶龋苣
qu4 去趣觑阒
qu5 戌去
quan1 圈悛
quan2 全权泉拳诠颧蜷荃铨痊醛辁筌鬈權
quan3 犬绻畎
quan4 劝券
que1 缺阙炔
que2 瘸
que4 却确雀榷鹊阕阙悫
qun1 逡
qun2 群裙麇
ran2 然燃髯蚺
ran3 染冉苒
rang1 嚷
rang2 瓤禳穰
rang3 嚷攘壤
rang4 让
rao2 饶娆桡荛
rao3 扰绕娆
rao4 绕
re3 若惹喏
re4 热
ren2 人任仁壬
ren3 忍稔荏
ren4 任认韧刃纫饪仞葚妊轫衽恁
ren5 人
reng1 扔
reng2 仍
ri4 日
rong2 容荣融蓉溶绒熔榕戎嵘茸狨肜蝾
rong3 冗
rou2 柔揉蹂糅鞣
rou4 肉
ru2 如儒茹嚅濡孺蠕薷铷襦颥乳
ru3 辱乳汝
ru4 入褥缛洳溽蓐
ruan3 软阮朊
rui2 蕤
rui3 蕊
rui4 瑞锐芮睿枘蚋
run4 润闰
ruo4 若弱偌箬
sa1 撒仨挲
sa3 洒撒
sa4 萨卅飒脎
sai1 思塞腮鳃噻
sai4 赛塞
san1 三毵
san3 散伞馓糁霰
san4 散
sang1 丧桑
sang3 嗓搡磉颡
sang4 丧
sao1 骚搔臊缲缫鳋
sao3 扫嫂
sao4 扫梢臊埽瘙
se4 色塞涩瑟啬铯穑
sen1 森
seng1 僧
sha1 杀沙刹纱杉莎煞砂挲鲨痧裟铩
sha3 傻
sha4 沙啥厦煞霎嗄歃唼
shai1 筛酾
shai3 色
shai4 晒
shan1 山衫删煽扇珊杉栅跚姗潸膻芟埏钐舢苫髟
shan3 闪陕掺
shan4 单善扇禅擅膳讪汕赡缮嬗掸骟剡苫鄯钐疝蟮鳝
shang1 商伤汤殇觞熵墒
shang3 上赏晌垧
shang4 上尚绱
shang5 裳上
shao1 烧稍梢捎鞘蛸筲艄
shao2 勺韶苕杓芍
shao3 少
shao4 少绍召稍哨邵捎潲劭
she1 奢赊猞畲
she2 折舌蛇佘
she3 舍
she4 社设舍涉射摄赦慑麝滠歙厍
shei2 谁
shen1 身深参申伸绅呻莘娠诜砷糁珅
shen2 什神
shen3 审沈婶谂哂渖矧
shen4 甚慎渗肾蜃葚胂椹
sheng1 生声胜升牲甥笙
sheng2 绳渑
sheng3 省眚
sheng4 胜圣盛乘剩嵊晟
shi1 师诗失施尸湿狮嘘虱蓍酾鲺
shi2 十时实什识食石拾蚀埘莳炻鲥
shi3 使始史驶屎矢豕
shi4 是事世市士式视似示室势试释适氏饰逝誓嗜侍峙仕恃柿轼拭噬弑谥莳贳铈螫舐筮识
shi5 殖匙识
shou1 收
shou2 熟手首
shou3 手首守艏
shou4 受授售瘦寿兽狩绶
shu1 书输殊舒叔疏抒淑梳枢蔬倏菽摅姝纾毹殳疋
shu2 熟孰赎塾秫
shu3 数属署鼠薯暑蜀黍曙
shu4 数术树述束竖恕墅漱俞戍庶澍沭腧
shua1 刷唰
shua3 耍
shua4 刷
shuai1 衰摔
shuai3 甩
shuai4 率帅蟀
shuan1 栓拴闩
shuan4 涮
shuang1 双霜孀泷
shuang3 爽
shui2 谁水
shui3 水
shui4 税睡说
shun3 吮
shun4 顺舜瞬
shuo1 说
shuo4 数朔硕烁铄妁蒴槊搠
si1 思斯司私丝撕厮嘶鸶咝澌缌锶蛳
si3 死
si4 四似食寺肆伺饲嗣巳祀驷泗俟汜兕姒耜笥
si5 司思
song1 松忪淞崧嵩凇菘
song3 耸悚怂竦
song4 送宋诵颂讼
sou1 搜艘馊嗖溲飕锼螋
sou3 擞叟薮嗾瞍
sou4 嗽擞
su1 苏稣酥
su2 俗
su4 诉速素肃宿缩塑溯粟簌夙嗉谡僳愫涑蔌觫
suan1 酸狻
suan4 算蒜
sui1 虽尿荽睢眭濉
sui2 随遂隋绥
sui3 髓
sui4 岁碎遂祟隧邃穗燧谇
sun1 孙荪狲飧
sun3 损笋榫隼
suo1 缩莎梭嗦唆挲娑睃桫嗍蓑羧
suo2 所索
suo3 所索锁琐唢
suo5 嗦
ta1 他她它踏塌遢溻铊趿
ta3 塔鳎獭
ta4 踏拓榻嗒蹋沓挞闼漯遢
tai1 台胎苔
tai2 台抬苔邰薹骀炱跆鲐
tai3 呔
tai4 太态泰汰酞肽钛
tan1 摊贪滩瘫坍
tan2 谈弹坛谭潭覃痰澹檀昙锬镡郯
tan3 坦毯忐袒钽
tan4 探叹炭碳
tan5 弹
tang1 汤趟铴镗耥羰
tang2 堂唐糖膛塘棠搪溏螳瑭樘镗螗饧醣
tang3 躺倘淌傥帑
tang4 趟烫
tao1 涛掏滔叨焘韬饕绦
tao2 逃陶桃淘萄啕洮鼗
tao3 讨
tao4 套
te4 特忑忒慝铽
tei1 忒
teng2 腾疼藤誊滕
ti1 体踢梯剔锑
ti2 提题啼蹄醍绨缇鹈荑
ti3 体
ti4 替涕剃惕屉嚏悌倜逖绨裼
tian1 天添
tian2 田填甜恬佃阗畋钿嗔
tian3 腆舔忝殄
tian4 掭
tiao1 挑佻祧
tiao2 条调迢鲦苕髫龆蜩笤
tiao3 挑窕
tiao4 跳眺粜
tie1 贴帖萜
tie3 铁帖
tie4 帖餮
ting1 听厅汀烃
ting2 停庭亭婷廷霆蜓葶莛
ting3 挺艇町铤梃
ting4 梃
tong1 通恫嗵
tong2 同童彤铜桐瞳佟酮侗仝垌茼峒潼砼硐
tong3 统筒桶捅侗
tong4 同通痛恸
tou1 偷
tou2 头投骰
tou3 钭
tou4 透
tu1 突秃凸
tu2 图途徒屠涂荼菟酴凃
tu3 土吐钍
tu4 吐兔堍菟
tuan1 湍
tuan2 团抟
tuan3 疃
tuan4 彖
tui1 推忒
tui2 颓
tui3 腿
tui4 退褪蜕煺
tun1 吞暾
tun2 屯饨臀囤豚炖
tun3 氽
tun4 饨
tuo1 托脱拖乇
tuo2 陀舵驼砣驮沱跎坨鸵橐佗铊酡柁鼍
tuo3 妥椭庹
tuo4 魄拓唾柝箨
wa1 挖哇凹娲蛙洼
wa2 娃瓦
wa3 瓦佤
wa4 瓦袜腽
wa5 哇娃
wai1 歪
wai3 崴
wai4 外
wan1 湾弯蜿剜豌灣
wan2 完玩顽丸纨芄烷碗婉
wan3 晚碗挽婉惋宛莞娩畹皖绾琬脘菀
wan4 万腕蔓
wang1 汪
wang2 王亡芒往网
wang3 往网枉惘罔辋魍
wang4 望王往忘旺妄
wei1 威微危巍萎偎薇逶煨崴葳隈委
wei2 为维围唯违韦惟帷帏圩囗潍桅嵬闱沩涠位薇
wei3 委伟唯尾玮伪炜纬萎娓苇猥痿韪洧隗诿艉鲔
wei4 为位未味卫谓遗慰魏蔚畏胃喂尉渭猬軎
wen1 温瘟
wen2 文闻纹蚊雯璺阌稳炆
wen3 稳吻紊刎
wen4 问纹汶璺紊搵
weng1 翁嗡
weng3 蓊
weng4 瓮蕹
wo1 窝涡蜗喔倭挝莴
wo2 哦我
wo3 我
wo4 握卧渥沃斡幄肟硪龌
wu1 於恶屋污乌巫呜诬兀钨邬圬
wu2 无亡吴吾捂毋梧唔芜浯蜈五舞無
wu3 五武午舞伍侮捂妩忤鹉牾迕庑怃仵
wu4 物务误恶悟乌雾勿坞戊兀晤鹜痦寤骛芴杌焐阢婺鋈
xi1 西息希吸惜稀悉析夕牺腊昔熙兮溪嘻锡晰樨熄膝栖郗犀曦奚羲唏蹊淅皙汐嬉茜熹烯翕蟋歙浠僖穸蜥螅菥舾矽粞硒醯欷鼷
xi2 席习袭媳檄隰觋
xi3 喜洗禧徙玺屣葸蓰铣
xi4 系细戏隙饩阋禊舄
xia1 瞎虾呷
xia2 峡侠狭霞暇辖遐匣黠瑕狎硖柙
xia4 下夏吓厦唬
xian1 先鲜仙掀纤暹莶锨氙祆籼酰跹
xian2 闲贤嫌咸弦娴衔涎舷鹇痫閑
xian3 显险鲜洗跣猃藓铣燹蚬筅冼癣
xian4 现见线限县献宪陷羡馅腺岘苋霰
xiang1 相香乡箱厢湘镶襄骧葙芗缃
xiang2 降详祥翔庠想
xiang3 想响享飨饷鲞
xiang4 相向象像项巷橡蟓
xiao1 消销潇肖萧宵削嚣逍硝霄哮枭骁箫枵哓蛸绡魈銷
xiao2 淆崤小
xiao3 小晓筱
xiao4 笑校效肖孝啸哮
xie1 些歇楔蝎
xie2 叶协鞋携斜胁谐邪挟偕撷勰颉缬写
xie3 写血
xie4 写解谢泄契械屑卸懈泻亵蟹邂榭瀣薤燮躞廨绁渫榍獬
xin1 心新欣辛薪馨鑫芯昕忻歆锌
xin2 寻镡
xin4 信芯衅
xing1 兴星腥惺猩
xing2 行形型刑邢陉荥饧硎
xing3 省醒擤
xing4 性兴姓幸杏悻荇
xiong1 兄胸凶匈汹芎
xiong2 雄熊
xiu1 修休羞咻馐庥鸺貅髹貅
xiu3 宿朽
xiu4 秀袖宿臭绣锈嗅岫溴
xu1 需须虚吁嘘墟戌胥砉圩盱顼虛
xu2 徐
xu3 许浒栩诩糈醑
xu4 续序绪蓄叙畜恤絮旭婿酗煦洫溆勖
xu5 蓿
xuan1 宣喧轩萱暄谖揎儇煊瑄
xuan2 旋悬玄漩璇痃选玹
xuan3 选癣
xuan4 旋券炫渲绚眩铉泫碹楦镟
xue1 削靴薛
xue2 学穴噱踅泶
xue3 雪鳕
xue4 血谑
xun1 熏勋荤醺薰埙曛窨獯
xun2 寻询巡循旬驯荀峋洵恂郇浔鲟荨
xun4 训迅讯逊熏殉巽徇汛蕈浚
ya1 压雅呀押鸦哑鸭丫垭桠
ya2 牙涯崖芽衙睚伢岈琊蚜
ya3 雅痖疋哑
ya4 亚压讶轧娅迓揠氩砑
ya5 呀
yan1 烟燕咽殷焉淹阉腌嫣胭湮阏鄢菸崦恹
yan2 言严研延沿颜炎阎盐岩蜒檐妍筵芫闫阽眼
yan3 眼演掩衍奄俨偃魇鼹兖郾琰罨厣剡
yan4 验厌燕宴咽雁焰艳谚彦研沿焱晏唁砚堰赝餍滟酽谳
yang1 央泱秧鸯殃鞅
yang2 洋阳杨扬羊疡佯烊徉炀蛘养仰
yang3 养仰痒氧
yang4 样漾恙烊怏鞅
yao1 要约邀腰夭妖吆幺么
yao2 摇遥姚陶尧谣瑶窑肴侥铫珧轺爻徭繇鳐垚
yao3 咬杳窈舀崾
yao4 要药耀钥鹞曜疟
ye1 耶噎椰掖
ye2 爷耶邪揶铘也野
ye3 也野冶
ye4 业夜叶页液咽曳拽烨掖腋谒邺靥晔
yi1 一医衣依椅伊漪咿揖噫猗铱欹黟
yi2 移疑遗宜仪蛇姨夷怡颐彝咦贻迤痍胰沂饴圯荑诒眙嶷一以谊
yi3 以已衣尾椅矣乙蚁倚迤蛾旖苡钇舣酏
yi4 意义议易衣艺译异益亦亿忆谊抑翼役艾溢毅裔逸轶弈翌疫绎佚奕熠诣弋驿懿呓屹薏噫镒缢邑臆刈羿仡峄怿悒肄佾殪挹埸劓镱瘗癔翊蜴嗌翳一
yin1 因音阴姻殷茵荫喑湮氤堙洇铟
yin2 银吟寅淫垠鄞霪狺夤圻龈饮引隐
yin3 引隐饮瘾殷尹蚓吲
yin4 印饮荫胤茚窨
ying1 应英鹰婴樱膺莺罂鹦缨瑛璎撄嘤
ying2 营迎赢盈蝇莹荧萤萦瀛楹嬴茔滢潆荥蓥影盁
ying3 影颖颍瘿郢
ying4 应硬映媵
yo1 育哟唷
yo5 哟
yong1 拥庸佣雍臃邕镛墉慵痈壅鳙饔
yong2 喁勇永
yong3 永勇涌踊泳咏俑恿甬蛹
yong4 用佣
you1 优幽忧悠攸呦
you2 由游油邮尤犹柚鱿莸尢铀猷疣蚰蝣蝤繇莜有友
you3 有友黝酉莠牖铕
you4 有又右幼诱佑柚囿鼬宥侑蚴釉祐
yu1 於吁迂淤纡瘀
yu2 于与余予鱼愚舆娱愉馀逾渔渝俞萸瑜隅揄榆虞禺谀腴竽妤臾欤觎盂窬蝓嵛狳舁雩於雨
yu3 雨与语予宇羽禹圄屿龉伛圉庾瘐窳俣禺
yu4 与语育遇狱雨欲预玉愈谷域誉吁蔚寓豫粥郁喻裕浴御驭尉谕毓妪峪芋昱煜熨燠菀蓣饫阈鬻聿钰鹆鹬蜮彧
yuan1 冤渊鸳眢鸢箢
yuan2 员元原园源圆缘援袁猿垣辕沅媛芫橼圜塬爰螈鼋远
yuan3 远
yuan4 院愿怨苑媛掾垸瑗
yue1 约曰
yue4 月越阅跃乐悦岳粤说钥刖瀹栎樾龠钺玥
yun1 晕氲
yun2 云匀筠芸耘纭昀郧允
yun3 允陨殒狁
yun4 运均韵晕孕蕴酝愠熨郓韫恽
za1 扎咂匝拶
za2 杂咱砸
za3 咋
zai1 灾哉栽
zai3 载仔宰崽
zai4 在再载
zan1 簪糌
zan2 咱
zan3 攒拶昝趱
zan4 赞暂瓒錾
zan5 咱
zang1 赃臧脏
zang3 驵
zang4 藏脏葬奘
zao1 遭糟
zao2 凿早
zao3 早澡枣蚤藻
zao4 造灶躁噪皂燥唣
ze2 则责泽择咋啧迮帻赜笮箦舴
ze4 侧仄昃
zei2 贼
zen3 怎
zen4 谮
zeng1 曾增憎缯罾
zeng4 赠缯甑锃
zha1 查扎咋渣喳揸楂哳吒齄
zha2 炸扎札喋轧闸铡
zha3 眨砟
zha4 炸咋诈乍蜡栅榨柞吒咤痄蚱
zhai1 摘侧斋
zhai2 宅翟择窄
zhai3 窄
zhai4 债祭寨砦瘵
zhan1 占沾粘瞻詹毡谵旃
zhan3 展斩辗盏崭搌
zhan4 战站占颤绽湛蘸栈
zhang1 张章彰璋蟑樟漳嫜鄣獐
zhang3 长掌涨仉
zhang4 丈涨帐障账胀仗杖瘴嶂幛
zhao1 着招朝嘲昭钊啁
zhao2 着著
zhao3 找爪沼
zhao4 照赵召罩兆肇诏棹笊
zhe1 折遮蜇
zhe2 折哲辙辄谪蛰摺磔蜇喆
zhe3 者褶锗赭
zhe4 这浙蔗鹧柘
zhe5 着
zhei4 这
zhen1 真针珍斟贞侦甄臻箴砧桢溱蓁椹榛胗祯浈禛
zhen3 诊枕疹缜畛轸稹
zhen4 阵镇震圳振赈朕鸩
zheng1 正争征丁挣症睁徵蒸怔筝铮峥狰钲鲭
zheng3 整拯
zheng4 政正证挣郑症怔铮诤帧
zhi1 之只知指支织氏枝汁掷芝吱肢脂蜘栀卮胝祗
zhi2 直指职值执植殖侄踯摭絷跖埴只纸
zhi3 只指纸止址旨徵趾咫芷枳祉轵黹酯
zhi4 知至制识治志致质智置秩滞帜稚挚掷峙窒炙痔栉桎帙轾贽痣豸陟忮彘膣雉鸷骘蛭踬郅觯
zhong1 中终钟忠衷锺盅忪螽舯
zhong2 种
zhong3 种肿踵冢
zhong4 中种重众仲
zhou1 周州洲粥舟诌啁
zhou2 轴妯碡
zhou3 肘帚
zhou4 皱骤轴宙咒昼胄纣绉荮籀繇酎
zhu1 诸朱珠猪株蛛洙诛铢茱邾潴槠橥侏
zhu2 术逐筑竹烛躅竺舳瘃主
zhu3 主属煮嘱瞩拄褚渚麈
zhu4 住注助著驻祝筑柱铸伫贮箸炷蛀杼翥苎疰
zhua1 抓挝
zhua3 爪
zhuai1 拽
zhuai3 拽
zhuai4 拽
zhuan1 专砖颛
zhuan3 转
zhuan4 传转赚撰沌篆啭馔
zhuang1 装庄妆桩
zhuang3 奘
zhuang4 状壮撞幢僮戆壵
zhui1 追锥隹椎骓
zhui4 坠缀赘惴缒
zhun1 屯谆肫窀
zhun3 准
zhuo1 桌捉卓拙涿焯倬
zhuo2 着著琢缴灼酌浊濯茁啄斫镯诼禚擢浞卓
zi1 资咨滋仔姿吱兹孜谘呲龇锱辎淄髭赀孳粢趑觜訾缁鲻嵫
zi3 子紫仔梓姊籽滓秭笫耔茈訾
zi4 自字渍恣眦
zong1 宗踪综棕鬃枞腙
zong3 总偬
zong4 纵粽
zou1 邹诹陬鄹驺鲰
zou3 走
zou4 奏揍
zu1 租菹
zu2 足族卒镞祖组
zu3 组祖阻诅俎
zuan1 钻躜
zuan3 纂缵
zuan4 赚钻攥
zui1 堆
zui3 嘴咀觜
zui4 最罪醉蕞
zun1 尊遵樽鳟
zun3 撙
zuo1 作嘬
zuo2 作昨琢笮左
zuo3 左佐撮
zuo4 作做坐座怍胙阼唑祚
zi5 子
ge5 个歌
gu5 顾咕
biao2 表
sha2 啥
er5 儿
fan5 烦
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jing2 井
ji5 记计疾积
guo5 过
zhi5 置质制指脂
niao2 袅
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ying5 蝇盈
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liang5 量亮粮粱
mou3 某
shan2 闪
lang5 朗
fen5 分
xiong5 兄
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ben2 本
zong2 总
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mou2 谋牟眸缪
lai5 来
niang5 娘
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you5 友
guan2 管馆
yue5 月
diao5 掉
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xing5 猩
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ruo5 弱
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mei5 妹
kan5 看
kao2 考
he5 合
sheng5 生
yang5 鸯扬阳
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jin2 紧
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jiu2 九
jun3 菌
gei2 给
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gun2 滚
tong5 同筒
dian2 点典
gui2 鬼
bei2 北
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lia2 俩
yi5 易议一意义
shen5 神
ling5 龄
weng5 嗡
qi5 气
qin5 亲
nai2 奶
heng5 哼
nv2 女
ju5 矩
ye5 爷
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ka2 卡
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si2 死
dang2 党
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wo5 窝
deng2 等
fa5 发
po5 婆
kong2 孔
zhen2 诊
gai2 改
pin5 频
wan5 玩
jiang2 讲奖
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mu5 目
shun5 顺
ne4 讷呐
dao5 到
nuan2 暖
piao5 飘
su5 诉
nang5 囊
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zhu5 住
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zhuan2 转
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gan5 杆
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# Copyright 2016-2099 Ailemon.net
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# ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
# ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
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os.makedirs(save_path)
logging.info('%s`%s`', 'Created directory ', save_path)
zipfilename = datalist_item['zipfile']
tmp_url = url_prefix_str + zipfilename
save_filename = os.path.join(save_path, zipfilename)
rsp = requests.get(tmp_url)
with open(save_filename, "wb") as file_pointer:
file_pointer.write(rsp.content)
if rsp.ok:
logging.info('%s `%s` %s', 'Download', zipfilename, 'complete')
else:
logging.error('%s%s%s%s%s', 'Can not download ', zipfilename,
' from ailemon\'s download server. ',
'http status ok is ', str(rsp.ok))
f = zipfile.ZipFile(save_filename, 'r') # 压缩文件位置
f.extractall(save_path)
f.close()
logging.info('%s `%s` %s', 'unzip', zipfilename, 'complete')
if num == len(body['datalist']):
for i in range(len(body['datalist'])):
deal_download(body['datalist'][i], body['url_prefix'], DEFAULT_DATALIST_PATH)
else:
deal_download(body['datalist'][num], body['url_prefix'], DEFAULT_DATALIST_PATH)
logging.info('%s%s%s', 'Datalist files download complete. ',
'Please remember to download these datasets from ',
body['dataset_download_page_url'])
================================================
FILE: evaluate_speech_model.py
================================================
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright 2016-2099 Ailemon.net
#
# This file is part of ASRT Speech Recognition Tool.
#
# ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
# ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
# ============================================================================
"""
@author: nl8590687
用于测试语音识别系统语音模型的程序
"""
import os
from speech_model import ModelSpeech
from model_zoo.speech_model.keras_backend import SpeechModel251BN
from data_loader import DataLoader
from speech_features import Spectrogram
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
AUDIO_LENGTH = 1600
AUDIO_FEATURE_LENGTH = 200
CHANNELS = 1
# 默认输出的拼音的表示大小是1428，即1427个拼音+1个空白块
OUTPUT_SIZE = 1428
sm251bn = SpeechModel251BN(
input_shape=(AUDIO_LENGTH, AUDIO_FEATURE_LENGTH, CHANNELS),
output_size=OUTPUT_SIZE
)
feat = Spectrogram()
evalue_data = DataLoader('dev')
ms = ModelSpeech(sm251bn, feat, max_label_length=64)
ms.load_model('save_models/' + sm251bn.get_model_name() + '.model.h5')
ms.evaluate_model(data_loader=evalue_data, data_count=-1,
out_report=True, show_ratio=True, show_per_step=100)
================================================
FILE: language_model3.py
================================================
# !/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Copyright 2016-2099 Ailemon.net
#
# This file is part of ASRT Speech Recognition Tool.
#
# ASRT is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
# ASRT is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with ASRT. If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.
# ============================================================================
"""
@author: nl8590687
ASRT语音识别的语言模型
基于N-Gram的语言模型
"""
import os
from utils.ops import get_symbol_dict, get_language_model
class ModelLanguage:
"""
ASRT专用N-Gram语言模型
"""
def __init__(self, model_path: str):
self.model_path = model_path
self.dict_pinyin = dict()
self.model1 = dict()
self.model2 = dict()
def load_model(self):
"""
加载N-Gram语言模型到内存
"""
self.dict_pinyin = get_symbol_dict('dict.txt')
self.model1 = get_language_model(os.path.join(self.model_path, 'language_model1.txt'))
self.model2 = get_language_model(os.path.join(self.model_path, 'language_model2.txt'))
model = (self.dict_pinyin, self.model1, self.model2)
return model
def pinyin_to_text(self, list_pinyin: list, beam_size: int = 100) -> str:
"""
拼音转文本，一次性取得全部结果
"""
result = list()
tmp_result_last = list()
for item_pinyin in list_pinyin:
tmp_result = self.pinyin_stream_decode(tmp_result_last, item_pinyin, beam_size)
if len(tmp_result) == 0 and len(tmp_result_last) > 0:
result.append(tmp_result_last[0][0])
tmp_result = self.pinyin_stream_decode([], item_pinyin, beam_size)
if len(tmp_result) > 0:
result.append(tmp_result[0][0])
tmp_result = []
tmp_result_last = tmp_result
if len(tmp_result_last) > 0:
result.append(tmp_result_last[0][0])
return ''.join(result)
def pinyin_stream_decode(self, temple_result: list,
item_pinyin: str,
beam_size: int = 100) -> list:
"""
拼音流式解码，逐字转换，每次返回中间结果
"""
# 如果这个拼音不在汉语拼音字典里的话，直接返回空列表，不做decode
if item_pinyin not in self.dict_pinyin:
return []
# 获取拼音下属的字的列表，cur_words包含了该拼音对应的所有的字
cur_words = self.dict_pinyin[item_pinyin]
# 第一个字做初始处理
if len(temple_result) == 0:
lst_result = list()
for word in cur_words:
# 添加该字到可能的句子列表，设置初始概率为1.0
lst_result.append([word, 1.0])
return lst_result
# 开始处理已经至少有一个字的中间结果情况
new_result = list()
for sequence in temple_result:
for cur_word in cur_words:
# 得到2-gram的汉字子序列
tuple2_word = sequence[0][-1] + cur_word
if tuple2_word not in self.model2:
# 如果2-gram子序列不存在
continue
# 计算状态转移概率
prob_origin = sequence[1] # 原始概率
count_two_word = float(self.model2[tuple2_word]) # 二字频数
count_one_word = float(self.model1[tuple2_word[-2]]) # 单字频数
cur_probility = prob_origin * count_two_word / count_one_word
new_result.append([sequence[0] + cur_word, cur_probility])
new_result = sorted(new_result, key=lambda x: x[1], reverse=True)
if len(new_result) > beam_size:
return new_result[0:beam_size]
return new_result
if __name__ == '__main__':
ml = ModelLanguage('model_language')
ml.load_model()
_str_pinyin = ['zhe4', 'zhen1', 'shi4', 'ji2', 'hao3', 'de5']
_RESULT = ml.pinyin_to_text(_str_pinyin)
print('语音转文字结果:\n', _RESULT)
================================================
FILE: model_language/language_model1.txt
================================================
3941753
的 213994
一 72404
是 69047
在 63563
不 61699
了 60856
有 59005
人 52706
中 52005
国 50797
我 48825
大 45439
上 39507
年 37962
为 35373
日 34764
和 34386
个 33555
你 32699
网 31057
这 30804
会 30280
新 30104
来 29692
时 29282
公 28564
发 28408
以 28300
生 27753
要 27273
业 27124
行 26852
出 26498
到 26489
能 25061
对 24333
下 23178
作 23163
家 23126
就 22752
可 22633
成 22287
用 22093
们 21609
信 21375
分 21249
多 21249
后 21091
月 20948
经 20808
于 20536
方 20097
动 20036
市 20010
者 19994
也 19903
全 19557
地 19486
学 19286
天 18970
过 18839
现 18730
他 18655
机 18457
好 18418
本 18266
报 18105
进 17950
自 17942
都 17939
| 17935
高 17912
考 17686
还 17516
场 17343
前 17327
体 17173
开 17170
车 17162
子 16765
关 16739
面 16739
最 16319
务 16141
去 16139
将 16101
力 15732
得 15534
金 15473
看 15460
电 15372
合 15351
说 15327
点 15278
资 15195
主 15175
小 15141
工 15051
部 14941
实 14817
产 14750
与 14722
司 14679
美 14551
手 14526
品 14454
比 14444
游 14057
加 14056
同 14040
而 13944
内 13931
之 13826
等 13818
联 13778
明 13741
长 13699
定 13485
法 13367
事 13354
所 13284
外 13221
理 13216
心 13150
通 13094
区 13081
文 12982
球 12976
备 12972
赛 12781
其 12732
里 12593
台 12491
没 12463
重 12370
那 12343
表 12286
道 12273
化 12249
名 12236
军 12147
期 12100
安 12079
目 12054
间 11882
海 11878
准 11769
试 11729
更 11725
第 11653
提 11624
么 11623
入 11588
万 11519
员 11509
次 11448
如 11405
民 11400
数 11353
系 11349
度 11080
院 10887
展 10865
建 10850
三 10848
元 10808
位 10720
保 10648
政 10645
平 10633
计 10538
服 10500
相 10466
起 10399
限 10343
意 10213
及 10148
性 10049
广 10041
两 10021
情 10013
当 9828
号 9805
女 9802
传 9801
息 9782
线 9724
从 9714
制 9665
北 9578
利 9571
题 9556
交 9556
任 9510
但 9471
京 9438
特 9422
二 9378
证 9330
打 9320
队 9313
很 9282
西 9218
着 9217
已 9209
然 9193
量 9191
正 9172
或 9046
据 9041
此 9017
版 8996
并 8969
视 8946
老 8925
战 8923
科 8909
价 8898
给 8861
设 8737
黄 8733
今 8657
示 8566
水 8560
被 8552
站 8549
无 8522
许 8468
式 8438
总 8416
果 8384
记 8343
单 8342
权 8297
东 8284
推 8258
专 8242
商 8237
因 8203
身 8163
强 8158
约 8129
应 8116
想 8075
图 8070
问 7972
省 7948
影 7893
路 7884
代 7858
投 7837
让 7833
基 7770
管 7766
导 7726
戏 7705
托 7679
做 7679
南 7668
儿 7627
技 7613
回 7602
群 7556
活 7544
样 7516
布 7454
友 7447
华 7413
解 7396
收 7390
接 7378
告 7360
件 7343
型 7341
首 7269
知 7246
注 7218
卡 7218
些 7215
消 7175
创 7168
玩 7168
参 7162
马 7152
持 7149
际 7104
级 7079
师 7070
增 7069
物 7059
房 7049
选 7039
门 6997
格 6970
种 6965
近 6926
直 6892
乐 6857
责 6852
股 6847
别 6831
调 6829
英 6813
户 6780
城 6768
教 6742
向 6726
标 6701
运 6681
各 6676
育 6667
达 6656
程 6641
至 6622
费 6600
局 6585
尔 6568
常 6562
社 6560
色 6516
话 6472
斯 6467
受 6434
周 6430
原 6417
山 6381
立 6379
微 6368
结 6365
转 6330
世 6323
界 6304
项 6287
少 6227
造 6211
统 6208
医 6202
感 6201
只 6189
领 6183
片 6162
张 6162
需 6152
啊 6129
款 6114
源 6101
均 6065
气 6062
带 6059
指 6047
买 6043
己 6032
风 6018
真 6007
认 5981
购 5975
研 5973
雪 5944
论 5921
放 5885
节 5867
复 5846
超 5846
查 5825
取 5776
规 5761
容 5734
该 5715
十 5714
空 5713
江 5711
求 5684
她 5675
头 5656
由 5649
再 5636
观 5622
术 5610
完 5606
招 5590
快 5585
亚 5582
深 5553
职 5551
组 5543
请 5524
把 5512
热 5481
处 5461
营 5455
星 5444
流 5436
未 5433
改 5430
演 5427
办 5418
先 5413
怀 5412
类 5378
州 5378
质 5369
变 5362
口 5355
吗 5346
易 5289
使 5270
才 5259
预 5249
排 5236
客 5223
永 5221
四 5211
续 5201
供 5184
闻 5177
济 5177
共 5175
众 5165
爱 5159
男 5158
支 5157
整 5157
配 5131
精 5107
播 5088
光 5074
讯 5065
企 5058
称 4990
每 4967
非 4940
宣 4929
圈 4925
什 4887
王 4885
值 4861
速 4840
太 4832
互 4812
红 4758
包 4749
升 4739
何 4738
集 4737
亿 4736
份 4736
德 4722
校 4718
确 4705
优 4702
团 4693
宝 4688
吧 4656
几 4638
足 4633
云 4627
媒 4611
装 4599
博 4598
拉 4566
娃 4557
远 4551
又 4548
议 4523
击 4502
财 4470
案 4462
允 4459
融 4418
条 4414
翁 4409
始 4385
显 4359
见 4336
词 4334
李 4314
克 4309
载 4305
获 4281
编 4277
声 4273
步 4270
决 4262
花 4248
环 4240
势 4238
较 4236
率 4232
牌 4226
具 4219
难 4148
委 4131
评 4130
银 4128
功 4122
住 4114
愿 4114
置 4087
效 4086
神 4068
剧 4056
录 4051
富 4042
究 4037
防 4012
官 4004
林 4001
引 3999
举 3991
细 3988
书 3986
警 3980
走 3961
兄 3960
构 3942
五 3937
反 3935
低 3926
态 3919
享 3909
连 3895
春 3893
维 3888
普 3875
治 3844
白 3831
照 3826
销 3815
险 3810
策 3781
季 3771
像 3769
听 3763
助 3760
况 3754
士 3734
验 3733
望 3726
器 3724
且 3721
划 3710
清 3700
边 3700
监 3683
识 3670
形 3654
吃 3636
百 3632
候 3618
跟 3618
佳 3600
习 3598
频 3594
随 3578
络 3562
护 3549
模 3531
晚 3521
施 3499
觉 3491
测 3455
仅 3447
呢 3443
段 3436
域 3413
越 3408
则 3405
字 3400
即 3391
奖 3386
料 3386
航 3385
历 3354
健 3352
湾 3347
龙 3347
党 3342
盖 3342
双 3337
福 3322
汽 3304
律 3275
养 3275
宁 3275
朋 3255
售 3254
协 3238
米 3222
它 3214
范 3209
音 3209
读 3208
青 3195
核 3184
欢 3165
府 3151
失 3142
河 3140
采 3134
算 3133
页 3120
阳 3114
奥 3113
弟 3111
负 3110
智 3097
班 3093
存 3082
罗 3074
控 3050
火 3048
响 3045
言 3031
苏 3030
拥 3027
致 3025
找 3022
落 3010
除 2997
某 2996
列 2987
哪 2976
简 2974
钱 2972
终 2970
根 2967
食 2959
港 2954
巴 2953
语 2952
益 2947
刚 2946
怎 2937
紧 2931
念 2926
勇 2923
干 2918
旅 2908
检 2901
介 2900
景 2894
极 2893
早 2886
争 2868
拍 2855
满 2832
座 2831
练 2828
歌 2825
依 2820
疑 2798
雄 2792
离 2790
思 2786
喜 2778
村 2769
底 2768
韩 2763
必 2762
登 2747
缺 2747
志 2740
盘 2736
胸 2736
素 2733
象 2723
训 2721
帮 2715
竞 2712
角 2712
积 2709
板 2707
付 2706
免 2703
希 2703
境 2690
聘 2686
冠 2682
农 2678
属 2678
半 2678
端 2669
波 2649
眼 2639
详 2633
飞 2627
店 2621
妈 2616
破 2614
卫 2599
孩 2595
稳 2590
园 2589
康 2581
断 2580
陆 2579
审 2578
往 2575
便 2575
阿 2575
陈 2569
绩 2568
初 2564
降 2561
按 2555
轻 2541
够 2541
床 2539
材 2538
居 2533
却 2531
继 2529
套 2518
刘 2512
县 2506
君 2501
甲 2498
岁 2495
减 2480
扫 2477
黑 2472
欧 2467
亲 2464
死 2463
拿 2461
严 2456
香 2448
访 2437
浪 2434
批 2430
适 2426
送 2424
独 2418
例 2416
码 2404
石 2402
违 2393
讲 2389
胜 2387
婚 2375
病 2370
纪 2369
充 2366
择 2345
辞 2337
曾 2336
留 2336
补 2336
略 2334
章 2329
围 2326
命 2321
攻 2316
彩 2309
层 2307
票 2306
叫 2304
届 2302
阅 2299
移 2298
承 2293
轮 2286
签 2284
辑 2282
义 2282
换 2279
艺 2258
哈 2254
熊 2252
含 2249
占 2249
奇 2249
否 2246
兰 2228
母 2224
千 2222
短 2208
突 2204
担 2189
货 2180
尼 2176
额 2175
杨 2175
左 2170
铁 2170
史 2164
丽 2162
迎 2152
古 2151
课 2149
牙 2136
荐 2135
午 2131
油 2129
腾 2128
滑 2128
血 2127
皮 2127
孕 2126
察 2114
询 2110
谈 2095
副 2094
穿 2091
钟 2084
威 2084
泳 2083
币 2082
错 2081
待 2077
另 2076
湖 2074
洲 2068
爆 2067
药 2063
衣 2063
尽 2058
良 2058
背 2058
哥 2056
楼 2049
武 2049
印 2048
兴 2044
索 2037
税 2027
密 2020
临 2020
坛 2017
松 2017
您 2017
写 2016
止 2001
键 2000
诉 1999
画 1996
状 1992
执 1989
耍 1987
姐 1986
冰 1983
切 1981
雅 1978
亮 1977
余 1963
睡 1959
停 1958
温 1952
粉 1949
差 1947
八 1944
雷 1941
跑 1932
织 1931
室 1931
申 1928
启 1923
涨 1921
坚 1921
综 1916
丝 1916
庆 1901
括 1900
夫 1898
酒 1891
追 1889
久 1889
笔 1888
假 1886
虽 1883
革 1882
秀 1881
岛 1876
弹 1867
础 1864
土 1864
搭 1861
汇 1861
培 1855
析 1846
幅 1845
答 1838
邮 1830
皇 1824
朗 1817
族 1817
故 1800
伤 1796
善 1782
须 1774
席 1770
压 1768
授 1767
券 1766
贸 1763
盟 1757
镇 1757
退 1757
谁 1749
迷 1736
右 1725
绝 1723
露 1722
藏 1719
鱼 1718
修 1717
贷 1709
妹 1708
订 1706
激 1699
似 1698
街 1698
迪 1693
贵 1691
纳 1684
陪 1681
沙 1673
卖 1672
遇 1661
挑 1658
川 1657
央 1651
六 1637
射 1631
探 1627
仍 1617
舰 1612
悉 1601
礼 1599
梦 1592
丰 1579
娱 1575
吸 1561
曲 1559
疗 1555
夏 1549
牛 1546
摄 1543
述 1538
库 1534
损 1531
尚 1530
篮 1524
杀 1522
令 1521
裙 1519
惠 1509
庭 1508
箱 1508
津 1507
婆 1506
刷 1503
竟 1501
木 1501
啦 1494
脑 1492
绍 1488
障 1485
典 1479
穷 1479
榜 1478
禁 1478
输 1476
靠 1476
荣 1476
潜 1472
毕 1471
署 1462
透 1462
梅 1456
判 1455
倍 1446
派 1442
峰 1438
困 1437
绿 1436
娟 1430
秘 1427
伦 1426
谷 1423
灵 1422
乡 1417
诺 1414
巨 1409
幕 1403
味 1402
跌 1401
鸡 1401
七 1397
谢 1395
鲁 1394
摸 1385
雨 1384
蛋 1381
夜 1378
熟 1376
森 1375
涉 1371
顾 1368
泰 1366
册 1358
镜 1355
昨 1353
借 1350
脸 1350
苹 1343
萨 1343
暴 1331
附 1330
毛 1328
链 1327
顺 1327
馆 1327
抱 1326
唱 1323
澳 1318
督 1318
贝 1317
笑 1316
扩 1314
倒 1314
厅 1313
蓝 1312
害 1311
哦 1310
舞 1307
守 1306
寻 1306
田 1304
匀 1302
逐 1299
兵 1297
聚 1296
救 1292
汉 1287
辆 1286
征 1279
阵 1270
浙 1268
洋 1268
甚 1267
菜 1263
阶 1262
恐 1261
概 1259
滚 1258
驾 1256
趣 1255
促 1253
块 1251
厂 1246
卷 1236
赵 1234
肉 1233
览 1232
魔 1232
盛 1228
乖 1228
顶 1227
搜 1223
乎 1221
冲 1221
抓 1221
途 1219
诚 1217
侧 1215
旗 1209
润 1207
归 1202
袭 1197
针 1195
狂 1195
童 1193
脚 1190
贴 1188
延 1186
惊 1186
挂 1186
架 1186
岸 1185
异 1185
隐 1183
序 1180
毒 1176
刻 1173
伴 1172
操 1165
嘛 1161
般 1160
肥 1159
赶 1159
朝 1154
耳 1153
休 1151
呼 1149
伟 1149
估 1148
颜 1147
稿 1145
杯 1145
饭 1141
晓 1135
斗 1133
俄 1124
啥 1122
翻 1119
予 1118
急 1118
抗 1118
呀 1114
鲜 1113
坐 1110
塞 1109
妇 1108
剂 1104
轩 1098
屏 1095
九 1094
豪 1092
献 1091
掉 1091
吴 1090
野 1087
恩 1087
尤 1086
挥 1084
瑞 1075
疆 1070
旧 1070
曼 1067
址 1065
篇 1063
遭 1058
赞 1058
聊 1057
静 1053
距 1050
句 1050
跳 1049
净 1047
硬 1044
剑 1043
犯 1042
截 1040
若 1040
努 1038
伙 1036
饰 1031
抢 1029
软 1028
幻 1021
淮 1018
捐 1017
肯 1015
描 1014
慢 1014
齐 1012
束 1006
船 1001
辽 1000
凡 999
父 999
赢 996
败 994
嘉 994
虑 993
脱 993
帅 993
累 991
幸 989
塔 986
援 984
封 982
徐 982
怕 980
符 976
孙 975
梁 972
扬 970
敏 967
裁 966
零 966
吉 963
草 961
措 959
贫 959
龄 957
痛 957
纸 950
洗 946
曝 945
患 944
映 940
筑 938
危 934
讨 934
赏 933
猫 932
冤 932
罪 927
堂 924
窗 922
沉 922
丹 921
凤 921
励 917
咨 913
偏 911
宽 911
亡 910
罚 909
敢 908
召 907
拟 903
纷 896
伊 895
莱 891
胡 891
递 881
蒙 881
乱 881
驶 880
嗡 878
肤 876
震 869
兽 867
冷 866
圳 863
蒂 861
刺 861
磁 860
锋 859
夺 858
巡 858
著 857
释 854
惹 849
储 845
肌 838
杰 837
厦 835
奶 833
固 832
宗 831
账 829
琼 829
烈 827
恋 827
霞 826
渐 824
宏 824
仪 819
暗 818
赚 817
桥 816
沃 815
跃 815
纯 815
捷 814
侠 814
跨 813
敦 813
慈 813
档 812
醒 811
艇 809
餐 809
舒 809
坏 809
胎 808
丁 807
遗 805
怪 803
喝 803
趋 802
触 800
避 799
莫 799
私 797
弱 796
焦 795
沿 795
掌 795
劳 789
辣 787
折 786
慧 786
凶 785
宜 782
握 780
覆 780
鼓 779
末 778
摩 778
苦 778
爸 777
租 776
宇 775
潮 774
郑 773
树 772
刊 770
玉 770
弃 769
迅 768
骗 765
忘 765
蔡 763
锦 762
枉 759
歪 757
嫌 756
灯 756
刀 752
邀 751
既 751
暖 751
污 749
桃 748
误 748
搞 748
宅 746
吻 745
夹 740
硕 734
勒 734
俊 733
饮 732
遍 732
戴 731
凯 731
鞋 730
酷 729
洛 727
宫 726
债 725
暂 725
耀 725
秒 724
沈 722
拜 722
董 721
漫 721
萌 721
扶 720
染 720
恒 718
爽 717
劲 715
唯 715
虎 713
腿 712
狗 711
懂 710
冒 709
辅 708
钢 708
散 703
岗 702
菲 702
欣 700
唐 700
撞 699
煤 699
驱 698
寸 694
甩 693
杂 692
甘 691
尊 689
猪 689
纽 688
摔 687
呈 685
横 685
籍 685
晨 685
扯 685
顿 684
池 682
渠 680
祝 680
枪 678
锁 677
麻 677
杆 676
凭 676
庄 676
抽 675
姆 670
衡 670
宾 668
偶 665
秦 665
畅 664
忙 664
疾 663
坦 662
缘 658
驻 656
茨 656
仁 655
豆 652
虚 650
屋 650
泽 649
厚 647
混 647
兼 646
拐 640
拆 639
洁 639
替 638
残 638
艾 637
甜 636
填 635
纺 634
圆 632
瓷 631
挺 630
杭 629
募 628
糖 628
壁 625
瓦 622
茶 620
骑 619
浏 618
仙 618
默 613
缓 612
麦 612
幼 611
阴 611
妻 610
泛 609
楚 609
俱 607
扣 607
珠 606
仔 606
骨 605
辉 605
绕 604
忍 604
郭 604
拼 602
卓 599
琳 597
晋 595
冬 595
敌 594
恶 593
症 591
瓜 589
沟 588
妆 586
携 585
筹 585
奔 585
磊 583
羊 583
缩 582
贯 582
淘 581
谓 578
巧 578
圣 578
帝 578
紫 577
烟 577
盗 575
羽 575
洪 575
佛 573
娜 573
逼 572
彻 571
赴 570
炫 570
返 569
摆 569
姓 568
矿 567
猛 565
尾 565
叶 565
朱 563
娘 563
徽 562
酸 561
役 560
撑 560
哭 560
拓 559
霸 559
炮 559
淡 558
悬 557
勤 557
乘 556
揭 556
剩 554
坡 551
佩 550
隔 549
乔 548
烧 548
刑 546
挖 545
诗 545
乌 542
闲 542
宋 540
颖 538
逆 537
阻 533
眠 531
扎 530
闭 529
忠 529
塑 528
迹 528
秋 524
殊 521
艳 521
葛 521
伍 518
疯 518
缴 517
忆 517
锐 515
珍 515
怖 514
侵 512
陕 511
墨 511
乏 511
抵 507
倾 507
凰 506
拔 505
匹 504
液 504
杜 503
泉 501
拒 500
毫 498
逻 498
涌 495
媛 494
燃 493
繁 493
碰 493
添 492
欲 490
誉 489
植 488
迁 484
寒 484
耗 484
桂 484
鬼 484
框 483
伯 483
胃 481
炸 481
黎 481
押 480
洞 479
嘴 478
奋 476
渔 476
墙 476
唤 475
陷 475
惨 474
径 473
宿 473
弄 473
践 472
晒 472
舍 472
摘 470
奏 470
劝 470
呵 470
湿 469
瓶 469
旋 469
峡 469
鹏 468
吐 466
敬 466
肃 465
贡 465
隆 464
偿 462
爷 462
衰 459
赖 457
耐 455
惯 453
偷 453
振 452
赔 452
尝 451
愉 451
沪 450
轨 450
彭 450
荡 449
孔 449
乳 448
迈 447
涯 447
诊 445
旬 445
鳌 442
玛 442
昌 442
祥 441
凌 440
寿 439
诸 439
裤 439
浮 437
滨 435
喊 435
柱 434
滴 434
旦 433
鉴 433
咱 433
苑 433
稍 432
昆 432
逊 431
弗 430
俗 430
栏 430
胖 430
挡 429
悦 429
胞 428
怨 428
睛 426
圾 423
冯 423
垃 422
贺 421
芳 420
轿 418
疫 418
吨 417
闹 417
俩 417
庸 414
渴 414
壮 413
煌 413
尺 412
撒 412
柔 412
盈 410
扰 410
盾 409
炉 408
脂 407
浦 407
瘦 407
磨 407
亦 406
帕 404
斤 404
穆 403
汤 403
旁 403
浓 402
貌 401
肖 398
燕 398
涛 398
琴 398
辛 397
陶 397
涵 395
柳 395
拦 394
番 393
烦 393
掘 390
踪 389
尖 389
剪 389
驰 388
捕 388
扮 387
傅 387
豹 386
哲 386
梯 386
惜 386
亏 385
咋 383
幂 382
炼 382
溪 382
薄 381
踢 381
泡 381
拖 380
削 380
祖 379
嗯 379
脏 376
卢 376
迟 376
桌 376
雾 375
循 375
辖 374
埃 373
邦 373
薪 372
昂 372
披 371
蒋 371
晶 371
渊 371
艘 369
魅 369
蜜 369
袖 368
婷 368
绪 367
翘 366
毁 366
兹 364
酱 364
芯 363
踏 363
纹 360
恢 359
械 359
粮 359
姿 358
翔 358
卦 357
姚 357
胶 357
奉 355
婴 354
臀 352
苗 352
诀 350
纲 350
鸣 350
谋 349
逃 349
胆 348
灭 348
霍 347
胁 346
憾 344
桑 342
媳 342
熏 342
戈 341
浩 341
猎 340
忧 340
垫 340
拨 338
孤 337
摇 335
矩 334
柴 334
扑 334
拳 334
逸 334
辈 334
抹 334
廉 333
鹿 332
侦 331
歉 331
蹲 331
粤 330
腹 330
铺 330
扭 329
骂 329
伸 328
牢 327
翼 327
爪 327
荒 326
玲 326
腐 325
仓 325
寨 324
咖 323
漏 323
插 323
眉 323
仿 322
译 322
契 322
泥 322
兑 321
牵 320
喷 319
醉 319
肝 318
腰 318
傻 318
薛 318
纠 317
肩 317
棒 316
辰 315
朵 315
呗 315
姻 313
糕 311
劣 309
闽 309
忽 308
诈 307
凉 307
柯 306
旺 306
岩 306
氧 305
膜 305
躺 305
毅 302
鸿 302
遵 301
鸟 301
吓 300
骅 300
骷 299
髅 299
噢 299
癌 298
魂 298
槽 298
潘 297
漂 297
炒 296
袋 296
盒 295
灰 295
馈 294
撕 294
贾 294
斌 294
狮 293
伪 293
戒 293
井 292
狼 292
δ 291
? 291
耶 291
莲 291
廷 290
丢 290
翎 289
吊 289
欠 289
? 288
碑 288
颗 288
? 287
? 287
? 287
寄 287
琪 287
勋 287
帐 286
丸 286
废 286
疼 286
箭 285
瞬 285
姑 285
晖 284
谱 284
蓉 284
坑 284
蕾 283
稀 283
猜 283
? 282
? 282
? 282
樱 282
郎 282
疏 281
轴 281
? 280
? 280
怒 280
铭 279
吹 279
? 278
莞 278
乒 277
慎 277
颇 276
赠 276
玻 275
椅 274
裂 272
锅 272
碧 272
奠 271
厉 271
芒 271
萱 271
凄 269
赫 269
颁 269
御 269
尘 269
脉 269
聪 268
鑫 268
谣 267
绑 267
齿 267
狐 266
弯 266
镑 265
纤 265
闪 265
搬 265
毙 264
鼎 264
肚 264
彼 263
璃 262
廊 261
碎 261
堆 261
涂 261
履 260
柜 260
钻 260
宴 259
灾 259
妙 259
乃 259
逛 259
昭 258
? 257
愈 257
蒸 257
鼻 257
× 256
? 256
? 256
倡 256
迫 256
姜 256
叔 256
衔 255
玄 255
茂 255
寡 255
? 254
牧 254
堪 254
挤 254
咯 254
? 253
贩 253
氛 253
墓 253
袁 253
嫁 253
? 252
旨 252
矛 252
荷 252
? 251
碍 251
贤 251
郁 251
脾 251
删 251
浅 250
滋 250
炭 250
? 249
? 249
? 249
徒 248
竹 248
莎 248
? 247
? 247
坊 247
擦 247
? 246
肺 246
堡 246
壳 246
莉 246
蛮 246
? 245
? 245
锡 245
盐 245
莹 245
寝 245
? 244
? 244
尬 244
串 244
? 243
尴 243
虫 243
卵 243
烂 243
傲 243
绘 242
铜 242
尿 242
? 241
冀 241
晰 241
轰 241
肠 241
阔 240
汗 240
溜 240
? 239
卧 239
芝 238
纱 238
÷ 237
? 237
逾 237
伏 237
恰 237
函 237
乙 237
杠 236
? 235
? 235
骏 235
滩 235
． 234
? 234
耕 234
汰 234
犹 234
斑 234
疲 234
饱 233
晴 232
? 231
? 231
Э 229
? 229
曹 229
? 228
辨 227
泪 227
粗 227
剖 226
魏 226
湘 226
肿 226
邓 226
腔 226
窃 225
艰 225
丈 225
赤 225
? 224
蔬 224
卜 224
袜 224
锻 224
膝 224
卿 223
抖 223
渡 223
庞 223
? 222
? 221
? 221
? 221
滤 221
诱 221
勾 221
勿 220
坎 220
娇 220
? 218
辩 218
孟 217
á 216
妨 216
纵 216
５ 215
ж 215
绰 215
骁 215
舟 215
琦 215
棋 215
悲 215
? 214
捍 214
棬 214
伞 214
妖 214
? 213
渝 213
盲 213
栋 213
踩 213
夸 213
裸 213
窝 213
哎 213
? 212
? 212
抑 211
奢 211
侣 211
汪 211
砖 211
胀 210
岳 210
萝 210
遥 209
炎 209
? 208
? 208
? 208
惑 208
垂 208
缆 207
裹 207
懒 207
暨 206
雕 206
吵 206
粒 205
泄 205
呆 205
? 204
捧 204
捞 204
侨 204
柏 204
馨 204
缝 204
妮 204
爬 204
厌 204
? 203
～ 203
? 203
凑 203
瑜 203
瓮 203
? 202
? 202
绎 202
悄 202
霜 202
? 201
? 201
６ 201
洽 201
殖 201
碳 201
? 200
豫 200
撤 200
冻 200
? 199
? 199
? 199
谨 199
绣 199
姨 199
? 198
? 198
? 198
匠 198
盆 198
? 197
? 197
? 197
绸 197
煮 197
帽 197
奈 196
骚 196
陌 196
浴 196
芽 196
? 195
珀 195
碗 195
慕 195
抄 195
3 194
? 194
霆 194
? 193
秩 193
枚 193
寺 193
铠 193
п 192
д 192
з 192
溢 192
伐 192
铃 192
剥 192
鸳 192
彰 191
梳 191
堵 191
斜 191
旭 191
к 190
诞 190
? 189
叹 189
凝 189
飬 188
? 188
罩 188
欺 188
? 187
? 187
霾 187
撼 187
臂 187
渤 187
? 186
? 186
? 186
乓 186
抛 186
? 185
? 185
? 185
? 185
菌 185
鹰 185
坤 185
逗 185
鸯 185
狱 184
赋 184
飘 184
哇 184
? 183
? 183
亩 183
枣 183
闯 183
腻 183
棉 182
怡 182
? 181
? 181
? 181
凸 181
淀 181
厨 181
谊 181
吕 181
? 180
邻 180
仇 180
? 179
? 179
岭 179
鼠 179
晕 179
? 178
? 178
? 178
骤 178
擅 178
? 177
拘 177
? 176
衍 176
钙 176
葡 176
? 175
沧 175
宠 175
蜂 175
? 174
▲ 174
贪 174
巅 173
爵 173
窄 173
塘 173
恨 173
４ 172
萄 172
慰 172
抚 172
钧 172
辕 172
? 171
剃 171
卸 171
蓬 171
仲 171
椒 171
? 170
腕 170
鹅 170
? 169
涅 169
叙 169
耿 169
● 168
? 168
? 168
屡 168
叉 168
悠 168
侯 168
в 167
? 167
愤 167
攀 167
抬 167
刮 167
妥 167
厢 167
靴 167
阎 166
逢 166
尹 166
昏 166
? 165
舆 165
掀 165
棚 165
忌 165
皆 165
? 164
? 164
? 164
敖 164
仰 164
屈 164
? 163
? 163
? 163
狠 163
巩 162
薇 162
８ 161
槛 161
瘤 161
滥 161
咪 161
舌 161
? 160
９ 160
弊 160
烤 160
暑 160
? 159
? 159
宪 159
佐 159
泊 159
钓 159
ó 158
? 158
娴 158
睿 158
丑 158
衫 158
? 157
γ 157
м 157
蜀 157
翰 157
囊 157
绵 157
瑟 157
垮 157
? 156
㎡ 156
? 156
弥 156
? 155
擎 155
詹 155
劫 155
珊 155
陵 155
悔 155
茅 154
唇 154
鄂 154
幽 154
? 153
? 153
曦 153
萍 153
俺 153
? 152
彗 152
祸 152
? 151
? 151
钞 151
坞 151
敲 151
俏 151
仑 151
伽 151
帆 151
菠 151
? 150
睐 150
砍 150
尸 150
昔 150
咏 150
? 149
? 149
酬 149
丧 149
谐 149
啡 149
夕 149
澡 149
? 148
涡 148
挽 148
炅 148
虹 148
鸭 148
肾 148
咬 148
泼 148
「 147
」 147
Υ 147
? 147
吁 147
歼 147
橘 147
? 146
κ 146
и 146
顣 146
璧 146
崔 146
孝 146
淑 146
眷 146
н 145
? 145
б 145
谦 145
叠 145
兆 145
勃 145
嫩 145
猴 145
巾 145
? 144
? 144
? 144
弘 144
僵 144
阁 144
叵 144
? 143
? 143
? 143
? 143
筛 143
铝 143
祭 143
笼 143
膏 143
７ 142
∶ 142
? 142
蚁 142
曙 142
蓄 142
氏 142
邱 142
蠢 142
菱 141
讼 141
汁 141
俑 141
? 140
肪 140
韦 140
挣 140
亭 140
谭 140
瑶 140
? 139
? 139
Χ 139
秉 139
蚂 139
惩 139
掏 139
灿 139
? 138
? 138
? 138
迄 138
? 138
陇 138
纬 138
螺 138
崖 138
怜 138
颠 137
辐 137
禽 137
? 136
? 136
薯 136
寓 136
慌 136
桶 136
帖 136
莓 136
瑕 136
? 135
① 135
? 135
? 134
澎 134
鹤 134
廖 134
饼 134
? 133
μ 133
ε 133
衷 133
裕 133
竭 133
兔 133
闷 133
? 132
→ 132
ο 132
谍 132
祺 132
崇 132
搏 132
愁 132
掩 132
屁 132
ú 131
堰 131
潇 131
喂 131
晃 131
烨 131
瞎 131
? 130
② 130
ù 130
扁 130
斥 130
斩 130
媚 130
糊 130
坪 130
遮 130
瘾 130
拾 130
爹 130
? 129
汛 129
磅 129
扳 129
侬 129
牺 129
醇 129
砸 129
缅 129
苍 129
菊 129
? 128
茵 128
惧 128
割 128
麟 128
盼 128
? 127
? 127
? 127
? 127
仗 127
溃 127
瑰 127
浆 127
哑 127
霉 127
嘿 127
? 126
? 126
桩 126
蹈 126
潭 126
捉 126
洒 126
饿 126
玫 126
哒 126
滞 125
枝 125
催 125
雯 125
? 124
? 124
坠 124
痕 124
渗 123
舱 123
筱 123
刹 123
沦 123
萧 123
趁 123
埋 123
? 122
厕 122
脖 122
哟 122
? 121
Ρ 121
? 121
? 121
栅 121
颈 121
宙 121
醋 121
蝶 121
踝 121
? 120
? 120
? 120
绽 120
佬 120
脆 120
埔 120
ζ 119
? 119
? 119
? 119
赁 119
葩 119
沫 119
狭 119
倩 119
雌 119
? 118
? 118
狄 118
蒜 118
湃 118
犀 118
冕 118
蛇 118
羡 118
窟 118
郅 117
溯 117
崛 117
厘 117
骄 117
熬 117
呱 117
? 116
? 116
? 116
嘲 116
芬 116
汹 116
? 115
? 115
? 115
髦 115
捂 115
罕 115
芭 115
绒 115
淋 115
捡 115
臭 115
芦 115
? 114
? 114
? 114
峻 114
糟 114
匙 114
摊 114
衬 114
熙 114
丘 114
ι 113
? 113
雇 113
茄 113
啤 113
闺 113
? 112
? 112
浸 112
飙 112
腺 112
呐 112
拌 112
搅 112
? 111
? 111
? 111
? 111
? 111
揽 111
镀 111
愧 111
咳 111
璐 111
楠 111
? 110
ɡ 110
吾 110
杉 110
锤 110
挫 110
巷 110
? 109
? 108
诠 108
朴 108
腊 108
禹 108
灌 108
? 107
? 107
磬 107
铲 107
辱 107
吞 107
葬 107
杏 107
悟 107
1 106
瞻 106
? 106
玥 106
粥 106
酮 106
贱 106
? 105
? 105
芃 105
拯 105
甸 105
枢 105
鞍 105
柿 105
澜 105
殿 105
闫 105
砂 105
誓 105
陨 105
? 104
? 104
e 104
罢 104
嗨 104
饥 104
? 103
? 103
? 103
? 103
? 103
郊 103
趟 103
? 102
? 102
遏 102
隧 102
肇 102
泌 102
淫 102
哗 102
? 101
? 101
o 101
? 101
? 101
慨 101
燥 101
缠 101
粘 101
躲 101
疵 101
? 100
匪 100
钩 100
钥 100
壤 100
缸 100
郫 99
← 99
? 99
? 99
? 99
③ 99
歧 99
郡 99
粹 99
旱 99
焰 99
崩 99
臣 99
哄 99
娶 99
茴 98
? 98
? 98
а 98
? 98
籁 98
姬 98
彤 98
寂 98
? 97
? 97
? 97
彦 97
恭 97
? 96
? 96
? 96
? 96
? 96
滮 96
垒 96
邪 96
扔 96
? 95
瞩 95
? 95
? 95
侈 95
巢 95
勘 95
? 94
蕴 94
菁 94
筋 94
沁 94
彬 94
翠 94
? 93
? 93
? 93
? 93
? 93
? 93
酿 93
壬 93
宸 93
咕 93
绷 93
龚 93
戚 93
俞 93
菇 93
兜 93
靓 92
沂 92
谎 92
迭 91
凹 91
瞄 91
贬 91
邵 91
霖 91
芸 91
? 90
￥ 90
祛 90
蔓 90
辟 90
噪 90
韵 90
殴 90
挨 90
贼 90
ò 89
? 89
俯 89
焕 89
壶 89
昕 89
栖 89
钦 89
躁 89
恼 89
蝴 89
驴 89
? 88
? 88
? 88
? 88
? 88
膳 88
蔚 88
橙 88
虐 88
葱 88
婉 88
喧 88
雍 88
? 87
? 87
? 87
恺 87
撰 87
瞒 87
撮 87
茫 87
跪 87
窦 87
荆 87
羞 87
罐 87
? 86
④ 86
撩 86
沸 86
晗 86
β 85
ν 85
? 85
丨 85
? 85
麓 85
悍 85
牲 85
漆 85
奸 85
? 84
? 84
? 84
Я 84
? 84
／ 84
谌 84
荧 84
畏 84
遂 84
敞 84
倪 84
妍 84
哀 84
坝 84
渣 84
畜 84
嫂 84
? 83
宛 83
惕 83
磷 83
掐 83
聋 83
炜 83
溶 83
雀 83
赌 83
? 82
? 82
贿 82
柄 82
侃 82
逝 82
昊 82
梨 82
绚 82
肆 82
? 81
? 81
? 81
? 81
? 81
滕 81
睹 81
竖 81
闵 81
笨 81
? 80
? 80
? 80
? 80
仕 80
皓 80
尧 80
蟹 80
痴 80
倦 80
? 79
? 79
昧 79
丫 79
? 78
? 78
? 78
哨 78
弧 78
亨 78
盯 78
棍 78
舅 78
? 77
? 77
夯 77
谜 77
湛 77
捣 77
枕 77
邹 77
屯 77
虾 77
钉 77
葵 77
蚊 77
簧 77
′ 76
? 76
仯 76
? 76
篷 76
扒 76
辜 76
枫 76
佼 76
? 75
? 75
帷 75
? 75
? 75
犸 75
韧 75
沛 75
勉 75
阜 75
歇 75
绳 75
氓 75
讴 74
? 74
ü 74
? 74
苛 74
? 74
? 74
皖 74
渭 74
黏 74
遣 74
硅 74
婧 74
刃 74
甬 74
邕 74
隙 74
寞 74
晤 73
炽 73
? 73
? 73
? 73
? 73
鲸 73
懈 73
栽 73
漠 73
魄 73
脊 73
鲍 73
澄 73
椎 73
麒 73
娥 73
芹 73
焉 73
唧 73
邺 72
? 72
肢 72
玖 72
恤 72
弦 72
浑 72
咸 72
? 71
? 71
? 71
? 71
? 71
? 71
猿 71
髓 71
庚 71
牡 71
闸 71
喻 71
戳 71
咒 71
笋 71
? 70
棺 70
氨 70
垦 70
蔽 70
邢 70
槐 70
铬 69
? 69
? 69
裔 69
矶 69
驭 69
痰 69
讳 69
锣 69
琅 69
搁 69
憋 69
拢 69
郝 69
骆 69
桐 69
喉 69
儒 69
扇 69
屠 69
暇 69
钾 69
谅 69
踊 69
怂 69
★ 68
? 68
? 68
? 68
? 68
阐 68
俪 68
毯 68
匆 68
扛 68
黔 68
茜 68
妃 68
? 67
? 67
? 67
? 67
? 67
橱 67
阀 67
蹭 67
淄 67
坷 67
? 66
? 66
? 66
? 66
? 66
? 66
舶 66
衢 66
悼 66
姣 66
臻 66
铅 66
驳 66
叛 66
庙 66
捏 66
? 65
? 65
豸 65
掷 65
顽 65
喘 65
甄 65
锈 65
? 64
? 64
? 64
＋ 64
? 64
? 64
咽 64
挪 64
啸 64
丛 64
煎 64
饲 64
暧 64
靖 64
筒 64
? 63
? 63
? 63
? 63
? 63
怼 63
° 63
诵 63
蝎 63
鲨 63
逮 63
巫 63
蕉 63
襄 63
罻 62
⑤ 62
? 62
漓 62
苇 62
囚 62
栈 62
毋 62
帘 62
肘 62
饶 62
? 61
珑 61
帜 61
佑 61
颂 61
壹 61
穴 61
沾 61
渲 61
? 60
赣 60
? 60
? 60
钮 60
榄 60
缔 60
摹 60
羯 60
梭 60
奎 60
耻 60
汾 60
卑 60
吼 60
醛 60
趴 60
恿 60
湉 59
? 59
慷 59
? 59
? 59
? 59
? 59
? 59
? 59
慑 59
盎 59
? 59
骸 59
酵 59
稻 59
膀 59
矮 59
喔 59
膊 59
? 58
? 58
? 58
? 58
烹 58
? 58
泻 58
翟 58
劈 58
嘻 58
葫 58
悚 57
橄 57
孵 57
酶 57
叨 57
枯 57
缉 57
漳 57
宰 57
雁 57
塌 57
玮 57
琐 57
霄 57
嚣 57
宵 57
胳 57
屌 57
? 56
? 56
? 56
? 56
? 56
厄 56
犁 56
殷 56
讽 56
睫 56
橡 56
嘎 56
妞 56
祠 56
? 55
? 55
? 55
α 55
? 55
遴 55
呕 55
涩 55
冉 55
愚 55
捆 55
廯 54
? 54
? 54
梗 54
娩 54
殡 54
砚 54
蒿 54
蚀 54
煞 54
矫 54
疡 54
丙 54
膛 54
烫 54
岂 54
裴 54
喽 54
? 53
? 53
跻 53
芜 53
喀 53
肋 53
邯 53
陀 53
栓 53
挚 53
耽 53
榆 53
蛛 53
觅 53
搂 53
ī 52
? 52
? 52
? 52
? 52
驿 52
剿 52
嗽 52
凳 52
墅 52
棕 52
妄 52
榴 52
栗 52
窘 52
狡 52
锚 51
? 51
2 51
郸 51
漾 51
罄 51
潍 51
彝 51
桓 51
泵 51
懿 51
黛 51
梓 51
曰 51
穹 51
炯 51
? 50
⑥ 50
? 50
? 50
? 50
玺 50
灶 50
垄 50
琥 50
刁 50
泸 50
煲 50
蝉 50
兮 50
颅 50
韬 50
喇 50
狸 50
蛙 50
翅 50
匈 50
茹 50
褶 50
? 49
顷 49
? 49
徊 49
拭 49
筐 49
嵌 49
绊 49
屿 49
呛 49
绅 49
柠 49
叮 49
炖 49
鹃 49
屎 49
猾 49
揉 49
跤 49
? 48
t 48
徘 48
? 48
妊 48
瀑 48
衅 48
棵 48
嚼 48
喵 48
汕 48
犬 48
甫 48
痘 48
禧 48
鲅 48
? 47
娠 47
? 47
? 47
? 47
? 47
? 47
? 47
? 47
? 47
沥 47
恳 47
哺 47
嗓 47
冈 47
樊 47
禾 47
皱 47
蘑 47
哼 47
? 46
廓 46
? 46
? 46
? 46
圭 46
θ 46
裬 46
? 46
鼾 46
磋 46
冶 46
锯 46
娅 46
弈 46
讶 46
拱 46
烘 46
朽 46
攒 46
碌 46
猥 46
啪 46
? 45
? 45
45
硒 45
秤 45
汐 45
囧 45
剔 45
酋 45
鸥 45
蚕 45
荔 45
镶 45
棠 45
瞧 45
祈 45
皂 45
痞 45
? 44
? 44
■ 44
礁 44
崎 44
敛 44
崭 44
亟 44
秆 44
藕 44
淼 44
寥 44
勺 44
孜 44
簇 44
淹 44
豚 44
鸽 44
斧 44
伺 44
慵 44
龟 44
? 43
? 43
薏 43
? 43
膨 43
撬 43
瘫 43
嫣 43
傍 43
覃 43
聆 43
磕 43
? 42
? 42
槿 42
? 42
? 42
? 42
秸 42
猝 42
诽 42
谤 42
淤 42
飚 42
摧 42
篡 42
窜 42
匿 42
隋 42
檬 42
撸 42
焊 42
钰 42
俭 42
浇 42
甯 41
颌 41
阚 41
惫 41
? 41
硢 41
? 41
? 41
? 41
? 41
? 41
捅 41
? 41
? 41
忴 41
? 41
? 41
? 41
氢 41
驯 41
沅 41
涿 41
缀 41
庐 41
弓 41
寅 41
稽 41
硫 41
韶 41
咧 41
潢 41
Ψ 40
? 40
? 40
僚 40
畴 40
钛 40
筝 40
祁 40
豁 40
坟 40
狙 40
聂 40
濮 40
埠 40
嘟 40
毂 39
诟 39
? 39
汲 39
菅 39
袱 39
夭 39
怠 39
嘱 39
阮 39
糙 39
晟 39
炳 39
叭 39
驼 39
棱 39
筷 39
袂 38
? 38
? 38
? 38
? 38
碱 38
? 38
? 38
? 38
? 38
? 38
‰ 38
膺 38
杞 38
糗 38
铸 38
瓢 38
窥 38
缤 38
鞭 38
懵 38
佣 38
敷 38
禅 38
擒 38
鳞 38
嘞 38
? 37
黯 37
? 37
郴 37
è 37
ヽ 37
汀 37
? 37
莺 37
乍 37
缭 37
? 37
羁 37
竣 37
夷 37
蜕 37
斐 37
厮 37
跆 37
梧 37
柚 37
躯 37
嗜 37
奕 37
稚 37
琛 37
杖 37
奴 37
η 36
梵 36
? 36
? 36
? 36
? 36
? 36
? 36
倔 36
瀚 36
诡 36
焚 36
娓 36
佰 36
乾 36
抠 36
恍 36
拽 36
盔 36
暮 36
瑾 36
? 35
飨 35
? 35
? 35
? 35
? 35
辡 35
↓ 35
? 35
珏 35
缪 35
畸 35
楷 35
袍 35
猩 35
诛 35
邸 35
戛 35
姗 35
隶 35
畔 35
蜘 35
姊 35
犊 35
唉 35
鳕 35
籭 34
骐 34
? 34
? 34
? 34
? 34
? 34
咘 34
媲 34
讪 34
梢 34
靡 34
靶 34
饽 34
嘘 34
旷 34
锌 34
笛 34
陡 34
芪 34
琢 34
眸 34
糯 34
朔 34
碾 34
淇 34
僻 34
舔 34
『 33
』 33
? 33
觑 33
? 33
? 33
? 33
? 33
? 33
? 33
? 33
? 33
濒 33
? 33
с 33
蟒 33
亵 33
翩 33
芮 33
荟 33
耘 33
僧 33
绮 33
抒 33
煜 33
眩 33
虞 33
岐 33
唠 33
颐 33
歹 33
溺 33
禄 33
啃 33
紊 33
馍 33
唔 33
珈 32
蠕 32
? 32
淶 32
? 32
? 32
? 32
? 32
ˉ 32
阪 32
洼 32
谴 32
帧 32
瞰 32
恙 32
臧 32
氮 32
妩 32
鳅 32
榨 32
茧 32
檀 32
幌 32
琊 32
鸦 32
娄 32
巍 32
惰 32
彪 32
榕 32
瞅 32
遐 32
颊 32
诶 32
呃 32
猷 31
灼 31
? 31
é 31
? 31
? 31
? 31
Ь 31
□ 31
裘 31
猕 31
淳 31
辫 31
徕 31
掠 31
郜 31
株 31
钳 31
绯 31
窖 31
胚 31
靳 31
冥 31
亢 31
搓 31
蹦 31
撅 31
? 30
腥 30
抉 30
? 30
? 30
| 30
? 30
? 30
嵥 30
? 30
? 30
▼ 30
溉 30
褚 30
倘 30
俨 30
屹 30
碟 30
峥 30
絮 30
汶 30
翡 30
贞 30
浊 30
吟 30
呦 30
缇 29
辄 29
皙 29
鏖 29
? 29
? 29
? 29
? 29
? 29
塣 29
顢 29
? 29
锂 29
赃 29
枸 29
烯 29
硝 29
曜 29
堤 29
仆 29
熄 29
滁 29
倚 29
揣 29
祷 29
鳝 29
赐 29
陋 29
侄 29
陂 29
崑 28
羺 28
? 28
? 28
棘 28
? 28
? 28
塢 28
萃 28
? 28
? 28
荼 28
? 28
? 28
酣 28
惋 28
昱 28
睁 28
蔗 28
峙 28
伶 28
蚌 28
脐 28
藤 28
蒲 28
趾 28
痒 28
疤 28
钠 27
孚 27
? 27
? 27
? 27
跷 27
毗 27
? 27
鄞 27
噱 27
炙 27
噩 27
栾 27
沽 27
椰 27
瓣 27
鳄 27
蝙 27
蝠 27
惶 27
岔 27
乞 27
蹄 27
荫 27
跛 27
? 26
☆ 26
± 26
? 26
? 26
? 26
烊 26
邃 26
侥 26
攘 26
? 26
轧 26
桢 26
矢 26
萎 26
魁 26
洵 26
蜗 26
蜡 26
璨 26
姝 26
穗 26
渺 26
惟 26
莆 26
泣 26
鄙 26
磺 26
暄 26
Τ 25
? 25
? 25
? 25
? 25
? 25
? 25
擂 25
? 25
斛 25
? 25
涞 25
汝 25
辗 25
殆 25
砌 25
邑 25
坂 25
峪 25
剁 25
窑 25
岚 25
芋 25
鹞 24
慜 24
? 24
镁 24
ī 24
? 24
Ａ 24
? 24
? 24
睦 24
滇 24
Ｂ 24
饪 24
涝 24
辙 24
羹 24
莘 24
匮 24
拂 24
幢 24
熠 24
胺 24
璀 24
缕 24
辍 24
肴 24
澈 24
寇 24
嚷 24
洱 24
咎 24
褒 24
襟 24
涓 24
伢 24
? 23
愫 23
麾 23
佟 23
? 23
? 23
ì 23
鹈 23
鹕 23
砒 23
胰 23
? 23
ξ 23
呷 23
弛 23
俘 23
颓 23
娆 23
耸 23
嫉 23
侮 23
璇 23
牟 23
尉 23
驹 23
濑 23
? 22
匣 22
珲 22
? 22
鱦 22
Ц 22
? 22
昙 22
晾 22
沮 22
瞪 22
窍 22
藻 22
沐 22
秧 22
酝 22
飒 22
窒 22
羔 22
蓓 22
楞 22
馒 22
酥 22
芙 22
屑 22
啧 22
猖 22
吮 22
揍 22
吖 22
楂 21
宕 21
? 21
? 21
? 21
Ⅴ 21
? 21
缜 21
Ｐ 21
悖 21
罹 21
稠 21
柑 21
Ｃ 21
飩 21
? 21
? 21
腱 21
矣 21
酉 21
樟 21
釉 21
抨 21
韭 21
苟 21
堕 21
疸 21
烁 21
桔 21
烽 21
滔 21
庵 21
蝇 21
蕊 21
枭 21
? 20
? 20
钜 20
? 20
? 20
? 20
囤 20
? 20
? 20
? 20
? 20
? 20
? 20
｀ 20
阱 20
? 20
迸 20
? 20
? 20
瑛 20
― 20
? 20
? 20
蹿 20
迥 20
苓 20
籽 20
骋 20
崂 20
哮 20
诫 20
挠 20
粪 20
湄 20
嬉 20
卉 20
煽 20
晦 20
铂 20
漱 20
妒 20
掺 20
揪 20
龈 20
铌 19
戟 19
邬 19
硣 19
? 19
蹊 19
亳 19
譬 19
斡 19
淖 19
匝 19
? 19
峭 19
χ 19
痪 19
赎 19
喆 19
搀 19
酌 19
貂 19
癖 19
嵩 19
茬 19
礴 19
肽 19
寰 19
憨 19
隽 19
昼 19
铉 19
拎 19
鲤 19
瞿 19
饺 19
峨 19
剐 19
荚 19
鳖 19
? 18
岖 18
漕 18
珐 18
洢 18
贲 18
? 18
弋 18
嗅 18
? 18
? 18
? 18
蜥 18
腑 18
腭 18
─ 18
歆 18
骼 18
? 18
? 18
颤 18
赘 18
镰 18
旖 18
徙 18
煦 18
瑚 18
丞 18
惬 18
饷 18
嗦 18
晔 18
婿 18
秃 18
懦 18
逍 18
竿 18
啰 18
珂 18
癫 18
墩 18
浣 18
掰 18
醺 18
姥 18
臃 18
嬷 18
崽 18
妓 18
噶 18
? 17
? 17
? 17
氪 17
＆ 17
? 17
涪 17
? 17
? 17
? 17
? 17
幤 17
17
? 17
? 17
凿 17
鰸 17
搡 17
栩 17
≠ 17
塱 17
戮 17
灸 17
扼 17
泠 17
藉 17
痊 17
弩 17
簿 17
刨 17
芥 17
镌 17
槟 17
碘 17
铨 17
葆 17
侍 17
昀 17
泾 17
鱿 17
脯 17
惚 17
粑 17
蛀 17
嗲 17
叽 17
嘚 17
朕 17
鸢 17
骢 16
蛳 16
洙 16
? 16
鹌 16
鹑 16
唾 16
苋 16
? 16
岌 16
噬 16
? 16
? 16
偃 16
鷢 16
? 16
谧 16
瞠 16
? 16
祉 16
跋 16
颍 16
? 16
舸 16
惭 16
怯 16
酚 16
酯 16
綦 16
涤 16
挟 16
漪 16
烙 16
纫 16
毓 16
腌 16
椿 16
盹 16
咐 16
皑 16
咙 16
氟 16
拷 16
缙 16
咩 16
啵 16
￡ 15
? 15
伉 15
釜 15
昇 15
鞣 15
垩 15
? 15
? 15
珮 15
崆 15
峒 15
佚 15
笃 15
蜈 15
蚣 15
摒 15
? 15
徭 15
鴦 15
哽 15
铐 15
廿 15
? 15
◆ 15
魇 15
缮 15
潺 15
钝 15
鲢 15
緢 15
淌 15
恬 15
皋 15
镍 15
缚 15
踵 15
霁 15
氯 15
憬 15
轶 15
嘹 15
雏 15
卤 15
饵 15
殒 15
孰 15
圩 15
镂 15
涟 15
褐 15
妤 15
隘 15
帼 15
莴 15
箍 15
粱 15
贰 15
哩 15
诅 15
懋 14
萤 14
嬅 14
玏 14
赟 14
硶 14
咄 14
拗 14
a 14
冗 14
? 14
壩 14
嫦 14
? 14
邗 14
? 14
讹 14
? 14
? 14
缨 14
? 14
? 14
齨 14
埇 14
啼 14
◎ 14
咀 14
旎 14
〉 14
涣 14
墒 14
蜿 14
蜒 14
? 14
? 14
劾 14
哆 14
馥 14
酪 14
翊 14
憧 14
鄱 14
诬 14
瓯 14
骞 14
岱 14
禀 14
羌 14
俐 14
苔 14
柬 14
绞 14
锥 14
嚎 14
庇 14
霏 14
熹 14
壕 14
悸 14
槌 14
诩 14
遛 14
搪 14
殃 14
疮 14
眯 14
菩 14
舜 14
豌 14
婶 14
浔 14
喃 14
糍 14
蛹 14
溴 13
於 13
曳 13
? 13
芡 13
瑀 13
? 13
? 13
邂 13
逅 13
? 13
砥 13
褪 13
淅 13
淆 13
梆 13
逵 13
? 13
? 13
? 13
? 13
鶽 13
? 13
? 13
桱 13
婺 13
? 13
? 13
莠 13
? 13
砺 13
鵽 13
亥 13
饕 13
餮 13
卯 13
瞭 13
〈 13
? 13
蛰 13
奂 13
? 13
鳤 13
蹤 13
拣 13
札 13
妪 13
馁 13
桨 13
舵 13
莽 13
趸 13
瞳 13
诲 13
幡 13
哉 13
戎 13
焱 13
拧 13
桦 13
昵 13
晏 13
撇 13
炬 13
衩 13
彷 13
捶 13
叼 13
痹 13
辊 13
婵 13
恽 12
孃 12
? 12
∕ 12
? 12
戌 12
芈 12
桅 12
糡 12
? 12
茯 12
? 12
? 12
? 12
? 12
侏 12
蕨 12
斓 12
ū 12
﹟ 12
? 12
滭 12
罡 12
锭 12
Ъ 12
? 12
? 12
? 12
泿 12
Ф 12
? 12
€ 12
伎 12
? 12
谩 12
沼 12
佹 12
﹑ 12
腼 12
腆 12
锷 12
泞 12
忱 12
诧 12
檐 12
盏 12
榻 12
璞 12
嘀 12
泗 12
忐 12
忑 12
烛 12
浜 12
咚 12
霓 12
疹 12
榈 12
菏 12
沭 12
雹 12
坯 12
咤 12
拄 12
璋 12
咔 12
瞌 12
笠 12
矜 12
睇 12
凋 12
煊 12
妾 12
? 11
桀 11
? 11
籾 11
? 11
狰 11
狞 11
嚏 11
嗖 11
茌 11
? 11
? 11
鹦 11
榷 11
谚 11
? 11
缥 11
缈 11
枷 11
谛 11
? 11
? 11
¤ 11
? 11
烩 11
璟 11
漰 11
? 11
? 11
? 11
? 11
? 11
耄 11
耋 11
? 11
堃 11
? 11
嘈 11
復 11
? 11
垢 11
茎 11
沱 11
? 11
? 11
眶 11
? 11
Ⅲ 11
粳 11
珉 11
惮 11
榛 11
窈 11
窕 11
逞 11
鲫 11
兀 11
阂 11
卒 11
犷 11
恣 11
虔 11
嘶 11
镖 11
钵 11
岷 11
郧 11
馅 11
碉 11
祀 11
疚 11
腮 11
茸 11
涕 11
镐 11
苯 11
蛤 11
邛 11
琨 11
呜 11
丐 11
仨 11
荻 10
? 10
? 10
＊ 10
藜 10
甙 10
胱 10
耦 10
鹉 10
匕 10
Ｉ 10
洦 10
? 10
浥 10
拙 10
挎 10
? 10
掖 10
? 10
矾 10
簸 10
酗 10
莒 10
? 10
? 10
? 10
? 10
? 10
吋 10
闱 10
? 10
綯 10
? 10
箔 10
? 10
渚 10
? 10
Т 10
篓 10
荤 10
? 10
眺 10
猞 10
猁 10
? 10
? 10
氙 10
漩 10
婊 10
寐 10
丕 10
凇 10
稼 10
铮 10
纶 10
泓 10
粟 10
潞 10
鹭 10
竺 10
婪 10
荞 10
裳 10
惦 10
椭 10
髋 10
吱 10
拈 10
愣 10
琉 10
沌 10
蹶 10
蔺 10
潼 10
徨 10
嗑 10
甥 10
芷 10
狒 10
恁 10
俍 9
舷 9
恫 9
? 9
▌ 9
? 9
镕 9
? 9
亞 9
梼 9
杌 9
踞 9
赅 9
⑦ 9
绫 9
诙 9
缎 9
? 9
? 9
遨 9
狩 9
Ｔ 9
唏 9
? 9
舫 9
? 9
笈 9
螈 9
黠 9
罨 9
繫 9
熔 9
? 9
鼮 9
? 9
? 9
? 9
淢 9
? 9
? 9
吒 9
鲵 9
篑 9
樾 9
? 9
榭 9
齫 9
桰 9
? 9
? 9
睢 9
鞘 9
Ｄ 9
吝 9
谙 9
摃 9
渍 9
? 9
仞 9
琶 9
叱 9
溏 9
萦 9
赂 9
斟 9
渎 9
抿 9
恕 9
隅 9
濡 9
拇 9
扉 9
屉 9
圃 9
锵 9
袄 9
厥 9
劵 9
迩 9
馋 9
祯 9
粽 9
呲 9
镯 9
幺 9
隍 9
捎 9
孽 9
噻 9
? 8
濨 8
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伱 8
? 8
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場 8
忪 8
逯 8
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嬛 8
阖 8
锏 8
叒 8
ん 8
鞅 8
铩 8
窨 8
＾ 8
? 8
笕 8
谬 8
滺 8
鍊 8
栎 8
芩 8
桎 8
梏 8
? 8
臼 8
? 8
? 8
蟾 8
龋 8
罔 8
滹 8
? 8
蝾 8
糅 8
? 8
? 8
飺 8
獗 8
鞠 8
? 8
羰 8
涼 8
綼 8
鱨 8
? 8
? 8
嶂 8
? 8
鍦 8
棰 8
揄 8
? 8
鹊 8
粼 8
? 8
у 8
Ⅳ 8
岙 8
臆 8
桷 8
炊 8
辘 8
吏 8
羚 8
鳍 8
泱 8
娣 8
熨 8
垚 8
溅 8
褥 8
噜 8
铰 8
撂 8
凛 8
婕 8
绾 8
翌 8
焙 8
丶 8
螃 8
燎 8
忒 8
溧 8
篆 8
噗 8
踹 8
妳 8
浒 8
锰 8
陛 8
嫖 8
璜 8
绢 8
捻 8
瘸 8
砀 7
Ｓ 7
铢 7
將 7
缄 7
胤 7
旻 7
祎 7
脍 7
谲 7
洌 7
槃 7
№ 7
? 7
⑧ 7
蹴 7
? 7
≥ 7
傀 7
儡 7
? 7
＂ 7
恪 7
泩 7
杲 7
? 7
? 7
覴 7
颧 7
磐 7
瘠 7
? 7
? 7
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锲 7
楹 7
蛾 7
? 7
潫 7
壺 7
﹒ 7
仚 7
罂 7
? 7
? 7
? 7
濪 7
黹 7
瀛 7
浚 7
? 7
? 7
? 7
? 7
? 7
? 7
籩 7
? 7
? 7
- 7
捺 7
瑙 7
鏃 7
肮 7
潨 7
淦 7
艏 7
亘 7
鲻 7
矗 7
鄯 7
? 7
籣 7
馏 7
赦 7
琵 7
胫 7
膑 7
孪 7
窿 7
嗒 7
痧 7
枇 7
杷 7
咫 7
吭 7
郯 7
铆 7
睬 7
烬 7
灞 7
殇 7
叁 7
迦 7
硼 7
袒 7
珞 7
抡 7
胭 7
茁 7
猬 7
濠 7
裆 7
螂 7
崃 7
涧 7
痔 7
奚 7
痫 7
笙 7
疙 7
瘩 7
玷 7
胛 7
潦 7
坨 7
卅 7
钊 7
蔑 7
芍 7
腋 7
泔 6
阕 6
俾 6
讣 6
塷 6
擘 6
骛 6
? 6
劢 6
鲹 6
鷿 6
? 6
忡 6
旌 6
? 6
? 6
痼 6
? 6
揶 6
? 6
? 6
達 6
奪 6
奧 6
6
眈 6
仵 6
洇 6
蹒 6
跚 6
遑 6
嗤 6
? 6
? 6
鹜 6
? 6
脓 6
? 6
皎 6
? 6
苣 6
痨 6
瘀 6
黳 6
? 6
薰 6
? 6
? 6
? 6
碁 6
蜍 6
麂 6
? 6
涾 6
? 6
叩 6
? 6
? 6
? 6
赡 6
讧 6
跽 6
? 6
? 6
? 6
裨 6
? 6
? 6
鹫 6
掣 6
鄢 6
? 6
? 6
? 6
? 6
? 6
硱 6
? 6
? 6
? 6
? 6
霹 6
雳 6
? 6
齭 6
刍 6
荛 6
? 6
畈 6
? 6
趨 6
? 6
Ｇ 6
侗 6
叕 6
銆 6
棤 6
數 6
纾 6
匾 6
? 6
徇 6
恃 6
戰 6
伫 6
袅 6
? 6
? 6
? 6
讥 6
喱 6
哧 6
邋 6
遢 6
肱 6
拮 6
澧 6
瘪 6
茱 6
蕃 6
钗 6
惺 6
怅 6
攥 6
捋 6
黝 6
痢 6
禺 6
飓 6
匡 6
癜 6
汞 6
踌 6
躇 6
崴 6
嗝 6
衙 6
蔼 6
淞 6
悯 6
岑 6
诏 6
矬 6
艮 5
漉 5
? 5
? 5
? 5
Ｍ 5
↑ 5
蛊 5
? 5
5
冢 5
? 5
砵 5
? 5
隼 5
? 5
漣 5
後 5
聯 5
爭 5
勝 5
琚 5
澍 5
佤 5
檄 5
匍 5
匐 5
躬 5
嬴 5
雒 5
? 5
? 5
? 5
孑 5
喑 5
禚 5
? 5
裺 5
缰 5
腩 5
槲 5
弰 5
? 5
? 5
糿 5
緹 5
? 5
? 5
鷨 5
? 5
徫 5
? 5
廹 5
壑 5
烷 5
? 5
? 5
? 5
鷳 5
顱 5
? 5
週 5
? 5
? 5
赲 5
? 5
忏 5
蛎 5
弶 5
怆 5
? 5
? 5
簲 5
? 5
藩 5
侭 5
褂 5
? 5
? 5
? 5
浱 5
? 5
磩 5
? 5
? 5
Ｏ 5
? 5
巽 5
鷽 5
鼰 5
繤 5
眨 5
? 5
垛 5
聿 5
垟 5
? 5
? 5
? 5
? 5
佘 5
蜴 5
藐 5
绌 5
绛 5
紝 5
犵 5
氳 5
锛 5
? 5
? 5
渥 5
夙 5
扞 5
镚 5
堑 5
儆 5
△ 5
诿 5
? 5
Ⅱ 5
酰 5
辋 5
瓒 5
篱 5
蕙 5
瞥 5
钏 5
铎 5
圻 5
摁 5
埭 5
拴 5
珩 5
硐 5
铿 5
芊 5
墟 5
蟑 5
蘸 5
榔 5
黍 5
耙 5
茗 5
盱 5
眙 5
翱 5
扈 5
瘟 5
橇 5
娼 5
宥 5
闰 5
嗷 5
吩 5
稣 5
勐 5
浃 5
肛 5
侉 5
荨 5
啷 5
龅 5
呸 5
幩 4
谆 4
Ⅵ 4
锾 4
? 4
悢 4
鲉 4
Ｌ 4
鹱 4
兢 4
骰 4
敕 4
羳 4
蛟 4
? 4
? 4
? 4
? 4
鰴 4
? 4
? 4
齺 4
? 4
蹩 4
綾 4
? 4
雲 4
? 4
薅 4
純 4
? 4
é 4
? 4
對 4
維 4
無 4
爾 4
碴 4
當 4
壡 4
樯 4
? 4
踽 4
? 4
觥 4
Ｋ 4
撷 4
镝 4
ㄞ 4
檎 4
こ 4
ば 4
は 4
淬 4
帚 4
诨 4
囿 4
荏 4
苒 4
紴 4
┃ 4
塭 4
巿 4
? 4
? 4
? 4
? 4
ｘ 4
沓 4
苷 4
糱 4
? 4
? 4
啬 4
訇 4
? 4
弡 4
痠 4
懊 4
溬 4
? 4
焯 4
蜚 4
轼 4
? 4
? 4
攫 4
? 4
塶 4
? 4
峵 4
砰 4
汸 4
徳 4
岢 4
– 4
粣 4
賿 4
妁 4
? 4
? 4
埌 4
嘢 4
昶 4
緽 4
? 4
嗣 4
麋 4
婀 4
繦 4
碚 4
鲼 4
? 4
汣 4
粿 4
? 4
? 4
踲 4
邡 4
沣 4
陟 4
? 4
? 4
? 4
? 4
塰 4
飻 4
? 4
? 4
? 4
? 4
跢 4
翀 4
憔 4
悴 4
峯 4
篦 4
? 4
輸 4
? 4
漴 4
? 4
? 4
岻 4
殉 4
贮 4
峦 4
稔 4
鐢 4
4
瀹 4
氬 4
4
鍙 4
柟 4
ゆ 4
戠 4
巼 4
費 4
湫 4
坍 4
蘖 4
颡 4
谑 4
琍 4
鸠 4
愕 4
啾 4
杳 4
耆 4
栉 4
? 4
? 4
忻 4
粕 4
骇 4
弑 4
掇 4
鬓 4
莅 4
厝 4
瑄 4
虏 4
弼 4
蔷 4
阙 4
钨 4
塬 4
萸 4
樵 4
娉 4
荃 4
孢 4
纭 4
炀 4
犟 4
耷 4
甭 4
遁 4
蹬 4
潸 4
铣 4
鸾 4
娲 4
卞 4
偕 4
苞 4
茉 4
胥 4
衲 4
蠛 4
荀 4
墉 4
痿 4
铧 4
淨 3
? 3
? 3
饬 3
嫡 3
溱 3
蚵 3
铀 3
钽 3
佃 3
孺 3
Ｗ 3
绥 3
蟠 3
? 3
? 3
? 3
﹝ 3
﹞ 3
? 3
? 3
诣 3
? 3
? 3
? 3
帣 3
? 3
癿 3
瓴 3
內 3
浽 3
彨 3
呎 3
淝 3
顰 3
郦 3
? 3
徹 3
榫 3
麣 3
滻 3
铄 3
儋 3
挹 3
曩 3
孱 3
瑪 3
? 3
? 3
販 3
? 3
? 3
? 3
? 3
? 3
? 3
? 3
跬 3
埈 3
? 3
愍 3
刿 3
Ｎ 3
哌 3
○ 3
? 3
? 3
? 3
щ 3
? 3
徰 3
裻 3
轭 3
? 3
賬 3
? 3
會 3
輪 3
開 3
勢 3
撺 3
暹 3
谶 3
掴 3
黰 3
侳 3
? 3
荜 3
踯 3
躅 3
憎 3
晞 3
? 3
? 3
霰 3
辿 3
塚 3
? 3
幫 3
? 3
喙 3
? 3
︰ 3
の 3
糜 3
? 3
? 3
? 3
? 3
籡 3
? 3
? 3
蔻 3
▎ 3
祐 3
粻 3
? 3
? 3
? 3
? 3
? 3
廤 3
膈 3
髲 3
瘁 3
辂 3
時 3
樨 3
诜 3
麸 3
? 3
? 3
嘌 3
呤 3
? 3
? 3
? 3
? 3
? 3
轡 3
? 3
膘 3
擞 3
钼 3
荠 3
蔫 3
? 3
濛 3
罫 3
佱 3
? 3
繺 3
? 3
? 3
? 3
? 3
? 3
鱾 3
跶 3
澫 3
徵 3
? 3
? 3
乺 3
? 3
? 3
? 3
? 3
陲 3
仄 3
溥 3
? 3
? 3
? 3
舛 3
檩 3
? 3
? 3
? 3
掬 3
嶯 3
? 3
嵘 3
? 3
? 3
? 3
髯 3
? 3
铤 3
? 3
嵽 3
? 3
? 3
峤 3
纂 3
鶼 3
? 3
棨 3
辭 3
櫻 3
簪 3
桉 3
诤 3
惘 3
攸 3
棩 3
? 3
衱 3
? 3
? 3
? 3
潻 3
? 3
? 3
仧 3
? 3
缯 3
绹 3
? 3
? 3
嫘 3
? 3
? 3
? 3
? 3
辶 3
? 3
? 3
乫 3
? 3
? 3
? 3
侲 3
弢 3
黟 3
阑 3
瘘 3
勍 3
鎷 3
灏 3
併 3
細 3
鎮 3
鏈 3
鍔 3
鐜 3
浼 3
皥 3
3
鐞 3
嗗 3
3
3
绠 3
＄ 3
悊 3
呭 3
鍜 3
鍥 3
屽 3
鍗 3
璁 3
綉 3
? 3
? 3
晢 3
迂 3
箩 3
埂 3
懑 3
镭 3
氡 3
徜 3
徉 3
涸 3
? 3
裡 3
憩 3
袤 3
戍 3
? 3
鴫 3
牤 3
龊 3
锹 3
秽 3
噘 3
谄 3
鲛 3
骧 3
魍 3
魉 3
诳 3
俸 3
噎 3
扥 3
帛 3
蚝 3
鳗 3
獠 3
颉 3
祟 3
澹 3
鲈 3
呻 3
獒 3
漯 3
骊 3
囱 3
砾 3
掂 3
蹂 3
躏 3
鹄 3
轲 3
瞑 3
吆 3
挞 3
唬 3
潆 3
筠 3
蹋 3
婢 3
腚 3
鲶 3
喏 3
馄 3
饨 3
佢 3
嗟 3
尥 3
仟 3
埗 2
? 2
? 2
硰 2
訾 2
? 2
漶 2
龌 2
Ｖ 2
鸸 2
鹋 2
俋 2
谳 2
冑 2
馊 2
饯 2
晌 2
橹 2
谘 2
峋 2
? 2
ê 2
祗 2
坜 2
浬 2
倭 2
鲟 2
畿 2
驛 2
诋 2
辯 2
≈ 2
癀 2
? 2
芎 2
? 2
號 2
鰵 2
? 2
滟 2
汻 2
? 2
疴 2
瘴 2
Ｆ 2
? 2
岣 2
＃ 2
滷 2
黩 2
賤 2
? 2
軭 2
媸 2
綴 2
蜻 2
蜓 2
? 2
觊 2
觎 2
锳 2
? 2
? 2
衭 2
? 2
廧 2
? 2
? 2
妫 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
趯 2
? 2
? 2
? 2
¨ 2
? 2
挝 2
莼 2
唳 2
? 2
? 2
? 2
? 2
銭 2
踉 2
跄 2
? 2
? 2
涎 2
蟬 2
橫 2
蘭 2
風 2
頭 2
紅 2
脫 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
跖 2
玓 2
? 2
纰 2
邳 2
? 2
缶 2
? 2
衵 2
紐 2
倫 2
軍 2
過 2
來 2
錫 2
魯 2
麽 2
侩 2
馃 2
齁 2
咻 2
畑 2
湊 2
? 2
? 2
? 2
為 2
掮 2
蒹 2
葭 2
髻 2
? 2
愠 2
牍 2
傈 2
僳 2
獭 2
匏 2
跺 2
? 2
? 2
? 2
娑 2
诃 2
恻 2
ū 2
笆 2
魑 2
鼬 2
蜃 2
戬 2
纣 2
? 2
? 2
颏 2
迢 2
骥 2
轣 2
? 2
鵰 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
廬 2
廼 2
迺 2
? 2
? 2
紺 2
喋 2
濯 2
玑 2
玟 2
啫 2
噚 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
覸 2
? 2
谮 2
? 2
痉 2
挛 2
瘢 2
? 2
馕 2
? 2
? 2
? 2
讚 2
緻 2
冇 2
蹙 2
酩 2
酊 2
姒 2
妲 2
琰 2
痣 2
锢 2
箕 2
甾 2
峿 2
魻 2
? 2
? 2
蕹 2
給 2
肼 2
? 2
鵤 2
? 2
煨 2
? 2
佺 2
晧 2
驽 2
怿 2
飡 2
俴 2
? 2
? 2
? 2
? 2
? 2
淴 2
▽ 2
? 2
? 2
? 2
籦 2
? 2
轺 2
? 2
? 2
乩 2
壨 2
? 2
? 2
扪 2
緶 2
洹 2
? 2
? 2
泮 2
? 2
滉 2
? 2
? 2
颚 2
嵭 2
俿 2
? 2
義 2
鼱 2
罘 2
蚱 2
? 2
? 2
蠖 2
脲 2
? 2
幄 2
坻 2
〇 2
縺 2
縲 2
唆 2
擀 2
佝 2
偻 2
晁 2
兖 2
惴 2
娭 2
毑 2
朦 2
胧 2
湤 2
翪 2
漼 2
忨 2
劭 2
滆 2
嵊 2
沢 2
戊 2
邝 2
浠 2
績 2
閰 2
ㄧ 2
嶇 2
棣 2
栭 2
侀 2
閫 2
唴 2
笌 2
欐 2
笟 2
崗 2
冧 2
笓 2
寮 2
傚 2
鍖 2
眬 2
姟 2
佷 2
鍐 2
湴 2
ㄥ 2
屾 2
祦 2
氫 2
鎯 2
喌 2
晫 2
2
绉 2
姩 2
杩 2
嗙 2
滃 2
簡 2
缁 2
戞 2
岀 2
愬 2
鏂 2
叡 2
嗕 2
堜 2
ㄦ 2
鍚 2
鎶 2
2
浗 2
姙 2
曚 2
綅 2
沖 2
埸 2
潔 2
糠 2
啕 2
枨 2
牦 2
汩 2
訚 2
鰲 2
偎 2
証 2
鸱 2
阡 2
骡 2
笺 2
锄 2
玢 2
咦 2
侑 2
邰 2
锴 2
樽 2
螳 2
羿 2
嵋 2
蛆 2
巳 2
砷 2
岫 2
泯 2
豇 2
嗔 2
壅 2
摞 2
阄 2
逑 2
镊 2
檫 2
赝 2
蓟 2
锟 2
斋 2
汨 2
癣 2
朐 2
蓑 2
叻 2
疝 2
桁 2
赳 2
谔 2
垣 2
葚 2
搵 2
貔 2
貅 2
衮 2
哔 2
氤 2
氲 2
蜛 2
襦 2
蝌 2
蚪 2
疟 2
鬟 2
鸬 2
鹚 2
誊 2
艄 2
吶 2
蝈 2
祢 2
滢 2
郏 1
沆 1
瀣 1
岿 1
苈 1
礜 1
庾 1
跹 1
孓 1
蚩 1
偲 1
峧 1
踻 1
裩 1
絽 1
裱 1
闳 1
町 1
塾 1
讷 1
俚 1
倥 1
偬 1
纛 1
锱 1
蔣 1
皈 1
溟 1
箓 1
胪 1
啻 1
暌 1
鸵 1
釆 1
嚓 1
俎 1
庖 1
畚 1
蒨 1
洄 1
箫 1
韡 1
镞 1
僭 1
忿 1
铳 1
铵 1
鲑 1
囡 1
収 1
皿 1
彡 1
稷 1
埝 1
貽 1
郢 1
鳡 1
跣 1
郓 1
鄄 1
箬 1
堋 1
堽 1
遒 1
钣 1
佶 1
墀 1
請 1
應 1
這 1
個 1
動 1
揮 1
獲 1
儘 1
隊 1
頹 1
搶 1
兇 1
們 1
陣 1
絕 1
實 1
飛 1
腳 1
懼 1
鑽 1
馬 1
體 1
夠 1
曬 1
貝 1
頓 1
盧 1
帶 1
盤 1
證 1
怔 1
渟 1
貘 1
荪 1
郞 1
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│ └── language_model2.txt
├── model_zoo/
│ └── speech_model/
│ ├── keras_backend.py
│ └── pytorch_backend.py
├── predict_speech_file.py
├── requirements.txt
├── speech_features/
│ ├── __init__.py
│ ├── base.py
│ ├── sigproc.py
│ └── speech_features.py
├── speech_model.py
├── speech_recorder.py
├── torch_speech_model.py
├── train_speech_model.py
├── train_speech_model_pytorch.py
└── utils/
├── config.py
├── ops.py
├── ops_test.py
└── thread.py
SYMBOL INDEX (167 symbols across 19 files)
FILE: asrserver_grpc.py
class ApiService (line 71) | class ApiService(AsrtGrpcServiceServicer):
method __init__ (line 76) | def __init__(self):
method Speech (line 79) | def Speech(self, request, context):
method Language (line 94) | def Language(self, request, context):
method All (line 107) | def All(self, request, context):
method Stream (line 123) | def Stream(self, request_iterator, context):
function run (line 162) | def run(host, port):
FILE: asrserver_http.py
class AsrtApiResponse (line 68) | class AsrtApiResponse:
method __init__ (line 73) | def __init__(self, status_code, status_message='', result=''):
method to_json (line 78) | def to_json(self):
function index_get (line 87) | def index_get():
function index_post (line 99) | def index_post():
function recognition_post (line 110) | def recognition_post(level):
FILE: assets/asrt_pb2_grpc.py
class AsrtGrpcServiceStub (line 8) | class AsrtGrpcServiceStub(object):
method __init__ (line 12) | def __init__(self, channel):
class AsrtGrpcServiceServicer (line 40) | class AsrtGrpcServiceServicer(object):
method Speech (line 44) | def Speech(self, request, context):
method Language (line 50) | def Language(self, request, context):
method All (line 56) | def All(self, request, context):
method Stream (line 62) | def Stream(self, request_iterator, context):
function add_AsrtGrpcServiceServicer_to_server (line 69) | def add_AsrtGrpcServiceServicer_to_server(servicer, server):
class AsrtGrpcService (line 98) | class AsrtGrpcService(object):
method Speech (line 103) | def Speech(request,
method Language (line 120) | def Language(request,
method All (line 137) | def All(request,
method Stream (line 154) | def Stream(request_iterator,
FILE: client_grpc.py
function run_speech (line 35) | def run_speech():
function run_lan (line 56) | def run_lan():
function run_all (line 72) | def run_all():
function run_stream (line 93) | def run_stream():
FILE: data_loader.py
class DataLoader (line 32) | class DataLoader:
method __init__ (line 40) | def __init__(self, dataset_type:str):
method _load_data (line 50) | def _load_data(self):
method get_data_count (line 76) | def get_data_count(self) -> int:
method get_data (line 82) | def get_data(self, index: int) -> tuple:
method shuffle (line 98) | def shuffle(self) -> None:
FILE: download_default_datalist.py
function deal_download (line 67) | def deal_download(datalist_item, url_prefix_str, datalist_path):
FILE: language_model3.py
class ModelLanguage (line 33) | class ModelLanguage:
method __init__ (line 38) | def __init__(self, model_path: str):
method load_model (line 44) | def load_model(self):
method pinyin_to_text (line 54) | def pinyin_to_text(self, list_pinyin: list, beam_size: int = 100) -> str:
method pinyin_stream_decode (line 75) | def pinyin_stream_decode(self, temple_result: list,
FILE: model_zoo/speech_model/keras_backend.py
class BaseModel (line 35) | class BaseModel:
method __init__ (line 39) | def __init__(self):
method get_model (line 46) | def get_model(self) -> tuple:
method get_train_model (line 49) | def get_train_model(self) -> Model:
method get_eval_model (line 52) | def get_eval_model(self) -> Model:
method summary (line 55) | def summary(self) -> None:
method get_model_name (line 58) | def get_model_name(self) -> str:
method load_weights (line 61) | def load_weights(self, filename: str) -> None:
method save_weights (line 64) | def save_weights(self, filename: str) -> None:
method get_loss_function (line 72) | def get_loss_function(self):
method forward (line 75) | def forward(self, x):
function ctc_lambda_func (line 79) | def ctc_lambda_func(args):
class SpeechModel251BN (line 85) | class SpeechModel251BN(BaseModel):
method __init__ (line 99) | def __init__(self, input_shape: tuple = (1600, 200, 1), output_size: i...
method _define_model (line 107) | def _define_model(self, input_shape, output_size) -> tuple:
method get_loss_function (line 186) | def get_loss_function(self) -> dict:
method forward (line 189) | def forward(self, data_input):
class SpeechModel251 (line 212) | class SpeechModel251(BaseModel):
method __init__ (line 226) | def __init__(self, input_shape: tuple = (1600, 200, 1), output_size: i...
method _define_model (line 234) | def _define_model(self, input_shape, output_size) -> tuple:
method get_loss_function (line 292) | def get_loss_function(self) -> dict:
method forward (line 295) | def forward(self, data_input):
class SpeechModel25 (line 318) | class SpeechModel25(BaseModel):
method __init__ (line 332) | def __init__(self, input_shape: tuple = (1600, 200, 1), output_size: i...
method _define_model (line 340) | def _define_model(self, input_shape, output_size) -> tuple:
method get_loss_function (line 392) | def get_loss_function(self) -> dict:
method forward (line 395) | def forward(self, data_input):
class SpeechModel24 (line 418) | class SpeechModel24(BaseModel):
method __init__ (line 432) | def __init__(self, input_shape :tuple=(1600, 200, 1), output_size: int...
method _define_model (line 440) | def _define_model(self, input_shape, output_size) -> tuple:
method get_loss_function (line 486) | def get_loss_function(self) -> dict:
method forward (line 489) | def forward(self, data_input):
FILE: model_zoo/speech_model/pytorch_backend.py
class SpeechModel251BN (line 30) | class SpeechModel251BN(nn.Module):
method __init__ (line 31) | def __init__(self, input_shape: tuple = (1600, 200, 1), output_size: i...
method forward (line 87) | def forward(self, x):
method compute_loss (line 121) | def compute_loss(self, y_pred, labels, input_length, label_length):
method get_model (line 127) | def get_model(self):
method get_model_name (line 130) | def get_model_name(self) -> str:
FILE: speech_features/base.py
function calculate_nfft (line 36) | def calculate_nfft(samplerate, winlen):
function mfcc (line 53) | def mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13,
function fbank (line 81) | def fbank(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01,
function logfbank (line 112) | def logfbank(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01,
function ssc (line 132) | def ssc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01,
function hz2mel (line 161) | def hz2mel(hz):
function mel2hz (line 169) | def mel2hz(mel):
function get_filterbanks (line 177) | def get_filterbanks(nfilt=20, nfft=512, samplerate=16000, lowfreq=0, hig...
function lifter (line 207) | def lifter(cepstra, L=22):
function delta (line 223) | def delta(feat, N):
FILE: speech_features/sigproc.py
function round_half_up (line 35) | def round_half_up(number):
function rolling_window (line 39) | def rolling_window(a, window, step=1):
function framesig (line 46) | def framesig(sig, frame_len, frame_step, winfunc=lambda x: numpy.ones((x...
function deframesig (line 80) | def deframesig(frames, siglen, frame_len, frame_step, winfunc=lambda x: ...
function magspec (line 114) | def magspec(frames, NFFT):
function powspec (line 128) | def powspec(frames, NFFT):
function logpowspec (line 137) | def logpowspec(frames, NFFT, norm=1):
function preemphasis (line 153) | def preemphasis(signal, coeff=0.95):
FILE: speech_features/speech_features.py
class SpeechFeatureMeta (line 32) | class SpeechFeatureMeta:
method __init__ (line 37) | def __init__(self, framesamplerate=16000):
method run (line 40) | def run(self, wavsignal, fs=16000):
class MFCC (line 47) | class MFCC(SpeechFeatureMeta):
method __init__ (line 61) | def __init__(self, framesamplerate=16000,
method run (line 75) | def run(self, wavsignal, fs=16000):
class Logfbank (line 92) | class Logfbank(SpeechFeatureMeta):
method __init__ (line 97) | def __init__(self, framesamplerate=16000, nfilt=26):
method run (line 101) | def run(self, wavsignal, fs=16000):
class Spectrogram (line 108) | class Spectrogram(SpeechFeatureMeta):
method __init__ (line 113) | def __init__(self, framesamplerate=16000, timewindow=25, timeshift=10):
method run (line 128) | def run(self, wavsignal, fs=16000):
class SpecAugment (line 160) | class SpecAugment(SpeechFeatureMeta):
method __init__ (line 165) | def __init__(self, framesamplerate=16000, timewindow=25, timeshift=10):
method run (line 180) | def run(self, wavsignal, fs=16000):
FILE: speech_model.py
class ModelSpeech (line 35) | class ModelSpeech:
method __init__ (line 44) | def __init__(self, speech_model, speech_features, max_label_length=64):
method _data_generator (line 52) | def _data_generator(self, batch_size, data_loader):
method train_model (line 89) | def train_model(self, optimizer, data_loader, epochs=1, save_step=1, b...
method load_model (line 136) | def load_model(self, filename):
method save_model (line 142) | def save_model(self, filename):
method evaluate_model (line 148) | def evaluate_model(self, data_loader, data_count=-1, out_report=False,...
method predict (line 222) | def predict(self, data_input):
method recognize_speech (line 230) | def recognize_speech(self, wavsignal, fs):
method recognize_speech_from_file (line 249) | def recognize_speech_from_file(self, filename):
method model (line 258) | def model(self):
FILE: speech_recorder.py
function record_wave (line 30) | def record_wave(wavfile,
FILE: torch_speech_model.py
class SpeechDataset (line 36) | class SpeechDataset(Dataset):
method __init__ (line 37) | def __init__(self, data_loader, speech_features, input_shape, max_labe...
method __len__ (line 44) | def __len__(self):
method __getitem__ (line 47) | def __getitem__(self, index):
class ModelSpeech (line 72) | class ModelSpeech:
method __init__ (line 73) | def __init__(self, speech_model: torch.nn.Module, speech_features: Spe...
method train (line 80) | def train(self, data_loader: DataLoader, epochs: int, batch_size: int,...
method save_weight (line 133) | def save_weight(self, filename: str):
method load_weight (line 137) | def load_weight(self, filepath: str):
FILE: utils/config.py
function load_config_file (line 34) | def load_config_file(filename: str) -> dict:
function load_pinyin_dict (line 53) | def load_pinyin_dict(filename: str) -> tuple:
FILE: utils/ops.py
function read_wav_data (line 32) | def read_wav_data(filename: str) -> tuple:
function read_wav_bytes (line 49) | def read_wav_bytes(filename: str) -> tuple:
function get_edit_distance (line 63) | def get_edit_distance(str1, str2) -> int:
function ctc_decode_delete_tail_blank (line 79) | def ctc_decode_delete_tail_blank(ctc_decode_list):
function visual_1D (line 89) | def visual_1D(points_list, frequency=1):
function visual_2D (line 102) | def visual_2D(img):
function decode_wav_bytes (line 112) | def decode_wav_bytes(samples_data: bytes, channels: int = 1, byte_width:...
function get_symbol_dict (line 127) | def get_symbol_dict(dict_filename):
function get_language_model (line 150) | def get_language_model(model_language_filename):
function ctc_decode_stream (line 171) | def ctc_decode_stream(tokens):
FILE: utils/ops_test.py
class TestGetEditDistance (line 30) | class TestGetEditDistance:
method test_1 (line 31) | def test_1(self):
method test_2 (line 37) | def test_2(self):
method test_3 (line 43) | def test_3(self):
method test_4 (line 49) | def test_4(self):
method test_5 (line 55) | def test_5(self):
method test_6 (line 61) | def test_6(self):
class TestCtcDecodeDeleteTailBlank (line 68) | class TestCtcDecodeDeleteTailBlank:
method test_1 (line 69) | def test_1(self):
method test_2 (line 75) | def test_2(self):
method test_3 (line 81) | def test_3(self):
method test_4 (line 87) | def test_4(self):
method test_5 (line 93) | def test_5(self):
class TestCtcDecodeStream (line 100) | class TestCtcDecodeStream:
method test_1 (line 101) | def test_1(self):
method test_2 (line 112) | def test_2(self):
FILE: utils/thread.py
class threadsafe_iter (line 34) | class threadsafe_iter:
method __init__ (line 38) | def __init__(self, it):
method __iter__ (line 42) | def __iter__(self):
method __next__ (line 45) | def __next__(self):
function threadsafe_generator (line 50) | def threadsafe_generator(f):
Condensed preview — 40 files, each showing path, character count, and a content snippet. Download the .json file or copy for the full structured content (4,373K chars).
[
{
"path": ".github/FUNDING.yml",
"chars": 510,
"preview": "# These are supported funding model platforms\n\ngithub: nl8590687 # Replace with up to 4 GitHub Sponsors-enabled username"
},
{
"path": ".github/donate.md",
"chars": 520,
"preview": "# Donate 打赏作者\n\n本项目的作者@nl8590687 (repo owner)现在其实还是一名学生...\n\n如果您觉得本项目给您的学习和工作带来了一些帮助，可以考虑给作者一些打赏，用来给他在炎热的夏天买一瓶冰可乐，或者寒冷的冬天买"
},
{
"path": ".gitignore",
"chars": 223,
"preview": "## Ignore some files and folders for copyright and other reasons. \n\n*.model\n*.model.base\n[Mm]odel_speech/\n\n__pycache__\n*"
},
{
"path": "Dockerfile",
"chars": 2180,
"preview": "# Ubuntu 20.04\nFROM ubuntu:focal\n\n# 切换默认shell为bash\nSHELL [\"/bin/bash\", \"-c\"]\n\nADD ./ /asrt_server\n\nWORKDIR /asrt_server\n"
},
{
"path": "LICENSE",
"chars": 35150,
"preview": " GNU GENERAL PUBLIC LICENSE\n Version 3, 29 June 2007\n\n Copyright (C) 2007 Free "
},
{
"path": "README.md",
"chars": 8178,
"preview": "\r\n\r\n[![GPL-3.0 Licensed](https://img.shields.io/badge/License-GPL3.0-blue.svg?style=fla"
},
{
"path": "README_EN.md",
"chars": 11359,
"preview": "\n\n[![GPL-3.0 Licensed](https://img.shields.io/badge/License-GPL3.0-blue.svg?style=fl"
},
{
"path": "asrserver_grpc.py",
"chars": 6564,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "asrserver_http.py",
"chars": 6582,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "asrt_config.json",
"chars": 4750,
"preview": "{\n \"dict_filename\": \"dict.txt\",\n\n \"dataset\":{\n \"train\":[\n {\n \"name\": \"thchs30_tra"
},
{
"path": "assets/asrt.proto",
"chars": 1628,
"preview": "/* Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n\nThis file is part of ASRT Speech Recognition Tool.\n\nASRT is free software: you can r"
},
{
"path": "assets/asrt_pb2.py",
"chars": 13136,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\n# Generated by the protocol buffer compiler. DO NOT EDIT!\n# source: asrt.proto\n\"\"\"Generated pro"
},
{
"path": "assets/asrt_pb2_grpc.py",
"chars": 7097,
"preview": "# Generated by the gRPC Python protocol compiler plugin. DO NOT EDIT!\n\"\"\"Client and server classes corresponding to prot"
},
{
"path": "assets/default.html",
"chars": 754,
"preview": "<!DOCTYPE html>\n<html>\n\t<head>\n\t\t<meta charset=\"utf-8\">\n\t\t<title>ASRT Speech Recognition API</title>\n\t\t<style>\n\t\tbody {\n"
},
{
"path": "client_grpc.py",
"chars": 3835,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "client_http.py",
"chars": 1507,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "data_loader.py",
"chars": 3440,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "dict.txt",
"chars": 16696,
"preview": "a1\t阿啊呵腌吖锕\na2\t啊呵嗄\na3\t啊\na4\t啊呵\na5\t阿啊呵\nai1\t哀挨埃唉哎捱锿诶\nai2\t挨癌皑呆捱矮\nai3\t矮蔼哎霭嗳\nai4\t爱碍艾唉哎隘暧嗳瑷嗌嫒砹\nan1\t安谙鞍氨庵桉鹌\nan3\t俺铵揞埯\nan4\t案按暗岸黯胺犴\na"
},
{
"path": "download_default_datalist.py",
"chars": 3623,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "evaluate_speech_model.py",
"chars": 1650,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "language_model3.py",
"chars": 4204,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "model_language/language_model1.txt",
"chars": 36557,
"preview": "3941753\n的\t213994\n一\t72404\n是\t69047\n在\t63563\n不\t61699\n了\t60856\n有\t59005\n人\t52706\n中\t52005\n国\t50797\n我\t48825\n大\t45439\n上\t39507\n年\t37962"
},
{
"path": "model_language/language_model2.txt",
"chars": 2943806,
"preview": "3941753\n中国\t16703\n公司\t13638\n我们\t10492\n一个\t9240\n可以\t7954\n服务\t7748\n有限\t7517\n工作\t6489\n游戏\t6459\n信托\t6283\n没有\t6281\n市场\t6153\n准备\t6043\n自己\t58"
},
{
"path": "model_zoo/speech_model/keras_backend.py",
"chars": 23247,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "model_zoo/speech_model/pytorch_backend.py",
"chars": 5657,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "predict_speech_file.py",
"chars": 1724,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "requirements.txt",
"chars": 172,
"preview": "Flask==2.2.2\nh5py==3.8.0\nmatplotlib==3.6.3\nnumpy==1.24.1\nprotobuf==3.19.6\nrequests==2.28.2\nscipy==1.10.0\ntensorflow-gpu="
},
{
"path": "speech_features/__init__.py",
"chars": 904,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "speech_features/base.py",
"chars": 13082,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "speech_features/sigproc.py",
"chars": 7000,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "speech_features/speech_features.py",
"chars": 8140,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "speech_model.py",
"chars": 10258,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "speech_recorder.py",
"chars": 3914,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "torch_speech_model.py",
"chars": 6072,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "train_speech_model.py",
"chars": 1834,
"preview": "# !/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech"
},
{
"path": "train_speech_model_pytorch.py",
"chars": 1594,
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"chars": 5152,
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"path": "utils/ops_test.py",
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"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
},
{
"path": "utils/thread.py",
"chars": 1814,
"preview": "#!/usr/bin/env python3\n# -*- coding: utf-8 -*-\n#\n# Copyright 2016-2099 Ailemon.net\n#\n# This file is part of ASRT Speech "
}
]
About this extraction
This page contains the full source code of the nl8590687/ASRT_SpeechRecognition GitHub repository, extracted and formatted as plain text for AI agents and large language models (LLMs). The extraction includes 40 files (3.1 MB), approximately 804.3k tokens, and a symbol index with 167 extracted functions, classes, methods, constants, and types. Use this with OpenClaw, Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, or any other AI tool that accepts text input. You can copy the full output to your clipboard or download it as a .txt file.
Extracted by GitExtract — free GitHub repo to text converter for AI. Built by Nikandr Surkov.