Mac で完全フリーの音声認識エンジンJuliusを試してみた
はじめに
今,音声認識はいろいろなところで使われ始めています.
しかし,音声認識をしてみようと思うと意外と難しいのが現状です.
1から作るのは無理だし,GoogleやMicrosoftは音声認識は無料で使おうとすると制限が大きいし...と悩んでいる方も多いと思います.
そんな人に最適な,完全フリーのJuliusを使ってみたいと思います.
ゴール
・ターミナルからデモを起動し,マイク入力から直接音声認識ができるようになる
事前知識
Julius
http://julius.osdn.jp/index.php
音声認識システムの開発・研究のためのオープンソースの高性能な汎用大語彙連続音声認識エンジン
使う上での利点として,ほぼリアルタイムかつオフラインでも使用できるのが特徴です.
Julius自体はあくまで音声認識エンジンであり,音声認識をするには別に音響モデル・言語モデルが必要になる.(それも配布してるよ)
インストール
準備
最初に,brewをインストールしていない方は以下のコマンドを打ってインストールしてください.
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
次に,flew,portaudioを順にインストールします.
(juliusを動かすのに必要らしい)
※追記:Mac OS 10.13.5 で試した所、これらのパッケージをインストールしていない状態でもインストールできました。
$ brew install flex //必要なし
$ brew install portaudio //必要なし
Julius インストール
以下のページからjuliusのtarファイルをダウンロードし,作業ディレクトリにもっていきます.
https://ja.osdn.net/projects/julius/releases/66547#note
その後,以下のコマンドを実行してJuliusコマンドをインストールします.
$ tar xvzf julius-4.4.2.tar.gz
$ ./configure
$ make
$ sudo make install
ヘルプコマンドを実行して,インストールに成功しているか確認しましょう.
$ julius --help
次に,先ほど書いたように音響モデル・言語モデルもダウンロードしましょう.
なぜかtar.gzファイルをダウンロードしてもうまくいかなかったため,今回はzipファイルをダウンロードします.
ディクテーションキットのダウンロード
先ほど述べたように音響モデル,言語モデルが入ったディクテーションキットを配布しているので,ダウンロードします.
(ここに実行バイナリもあるのでJuliusをインストールしなくても動くらしい
→自分は上手くいきませんでした)
以下から最新(もしくはお好み)のdictation-kitをダウンロードしましょう.
https://ja.osdn.net/projects/julius/
ダウンロードしたら,作業ディレクトリに展開します.
そこまでできたら,以下のコマンドを打ってみましょう.
julius -C main.jconf -C am-dnn.jconf -dnnconf julius.dnnconf -nostrip
### read waveform input
STAT: AD-in thread created
<<< please speak >>>
と出てきたら,何か話してみて下さい.
sentence1: 今日 の 夜 ごはん は カレー ライス だ よ 。
wseq1: <s> 今日+名詞 の+助詞 夜+名詞 ごはん+名詞 は+助詞 カレー+名詞 ライス+名詞 だ+助動詞 よ+助詞 </s>
こんな感じで音声認識できました.
体感そこそこな精度で認識してくれました!
参考URL
julius公式ホームページ
http://julius.osdn.jp/
公式のトリセツ的なやつ
https://jaist.dl.osdn.jp/julius/47534/Juliusbook-4.1.5-ja.pdf
Terminal (macOS): Julius で音声認識をする
http://snippets.feb19.jp/?p=1734
MacでJuliusインストールする方法
https://qiita.com/amano-kiyoyuki/items/41f250a52e0929001e1f
Author And Source
この問題について(Mac で完全フリーの音声認識エンジンJuliusを試してみた), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/sgr0416st/items/928fb2bde28e17eda274著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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