Bearbeiten von „Datenschutz Sprachassistent Android & RaspberryPI Kaldi“

=== '''Kaldi Installation''' ===

==== '''ANDROID:''' ====

==== Installation ====

# Laden Sie die neueste Version von Termux aus dem Google Play Store herunter. Termux ist eine Android-App, die ein Terminal-Emulator und eine Linux-Shell bereitstellt.
# Öffnen Sie Termux und führen Sie den Befehl "apt update && apt upgrade" aus, um das Paketverwaltungssystem zu aktualisieren.
# Installieren Sie die folgenden Pakete: curl, wget, git, make, cmake, g++, libtool, automake, autoconf, subversion, pkg-config, libssl-dev und libffi-dev. Führen Sie dazu den Befehl "pkg install curl wget git make cmake g++ libtool automake autoconf subversion pkg-config libssl-dev libffi-dev" aus.
# Installieren Sie Python 3 und Pip. Führen Sie dazu den Befehl "pkg install python python-dev python3 python3-dev python3-pip" aus.
# Installieren Sie die notwendigen Python-Pakete: numpy, scipy, pyaudio, webrtcvad und requests. Führen Sie dazu den Befehl "pip3 install numpy scipy pyaudio webrtcvad requests" aus.
# Laden Sie Kaldi von der offiziellen Website herunter und entpacken Sie das Archiv in das Verzeichnis "/data/data/com.termux/files/home". Führen Sie dazu die folgenden Befehle aus:

# Wechseln Sie zum Verzeichnis "/data/data/com.termux/files/home/kaldi/tools" und führen Sie den Befehl "./extras/check_dependencies.sh" aus, um zu überprüfen, ob alle Abhängigkeiten installiert sind.
# Wechseln Sie zum Verzeichnis "/data/data/com.termux/files/home/kaldi/tools" und führen Sie den Befehl "./extras/install_mkl.sh" aus, um Intel Math Kernel Library (MKL) zu installieren.
# Konfigurieren Sie Kaldi, indem Sie zum Verzeichnis "/data/data/com.termux/files/home/kaldi/src" wechseln und den Befehl "./configure" ausführen. Geben Sie an, dass Sie OpenFst und SRILM verwenden möchten, wenn Sie dazu aufgefordert werden.
# Kompilieren Sie Kaldi, indem Sie den Befehl "make depend && make" ausführen. Dieser Vorgang kann je nach Hardware und Internetgeschwindigkeit einige Stunden dauern.

==== Nutzung ====

# Testen Sie die Kaldi-Installation, indem Sie zum Verzeichnis "/data/data/com.termux/files/home/kaldi/src" wechseln und den Befehl "online2-wav-nnet3-latgen-faster" ausführen. Wenn alles richtig installiert ist, sollten Sie eine interaktive Eingabeaufforderung erhalten.
# Konfigurieren Sie Kaldi für Ihre Bedürfnisse, indem Sie die Konfigurationsdateien bearbeiten. Die Konfigurationsdateien befinden sich normalerweise im Verzeichnis "/data/data/com.termux/files/home/kaldi/egs/wsj/s5/conf". Sie können die Audio- und 

Sprachmodelle an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie das Verzeichnis "/data/data/com.termux/files/home/kaldi/egs" durchsuchen und die Beispielkonfigurationen anpassen.

# Verwenden Sie Kaldi, um Spracherkennungs- und Sprachverarbeitungsaufgaben auszuführen. Sie können beispielsweise Sprachbefehle erkennen und in Text umwandeln oder automatisierte Sprachanwendungen erstellen.

==== Beispielkonfiguration ====
Hier ist ein Beispiel für eine Konfigurationsdatei, die Kaldi an Ihre Bedürfnisse anpassen können:

Diese Konfigurationsdatei definiert verschiedene Parameter für das Spracherkennungs- und Sprachverarbeitungssystem von Kaldi. Sie können diese Parameter anpassen, um die Leistung von Kaldi zu verbessern und an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.

In diesem Beispiel wird die Abtastrate des Audioeingangs auf 16 kHz festgelegt und die Frame-Länge auf 25 Millisekunden und die Frame-Verschiebung auf 10 Millisekunden festgelegt. Die Parameter "max-active", "beam" und "lattice-beam" werden verwendet, um die Suche nach der besten Spracherkennungshypothese zu optimieren. Der Parameter "endpoint" definiert die Bedingungen für die Erkennung des Endes eines gesprochenen Befehls.

Das sind nur einige Beispiele für die Konfigurationsparameter von Kaldi. Weitere Informationen zur Konfiguration von Kaldi finden Sie in der offiziellen Dokumentation.



==== '''RaspberryPI:''' ====


'''Installation'''

# Laden Sie das Kaldi-Paket     herunter: Die neueste Version von Kaldi ist auf der offiziellen     Kaldi-Website verfügbar. Laden Sie das neueste Paket herunter und     entpacken Sie es: <nowiki>https://github.com/kaldi-asr/kaldi</nowiki>.
# Installieren Sie     Kaldi-Abhängigkeiten: Öffnen Sie das Terminal auf dem Raspberry Pi und     führen Sie den Befehl "sudo apt-get install g++ automake autoconf     libtool subversion python2.7 python-dev zlib1g-dev libbz2-dev     libboost-all-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libatlas-base-dev"     aus, um die Abhängigkeiten für Kaldi zu installieren.
# Kompilieren Sie Kaldi: Führen     Sie die Befehle "cd kaldi/src" und "./configure" aus,     um die Kaldi-Konfiguration einzurichten. Führen Sie dann den Befehl     "make" aus, um Kaldi zu kompilieren.

'''Nutzung'''

1.      Laden Sie das Kaldi-Paket herunter: Die neueste Version von Kaldi ist auf der offiziellen Kaldi-Website verfügbar. Laden Sie das neueste Paket herunter und entpacken Sie es: <nowiki>https://github.com/kaldi-asr/kaldi</nowiki>.

# Konfigurieren Sie Kaldi: Sie     können die Konfigurationsdatei von Kaldi bearbeiten, um die Audio- und     Spracheinstellungen anzupassen. Die Konfigurationsdatei befindet sich     normalerweise im Verzeichnis "kaldi/egs/wsj/s5/conf". Einige     wichtige Einstellungen, die Sie möglicherweise bearbeiten möchten, sind:

* audio/online.conf: Hier können     Sie das Audiogerät, den Audiokanal, die Abtastrate und andere     Audioeinstellungen festlegen.
* online_nnet2_decoding.conf:     Hier können Sie das Sprachmodell und das akustische Modell festlegen. Sie     können beispielsweise ein anderes Sprachmodell hinzufügen oder ein anderes     akustisches Modell verwenden.

# Testen Sie Kaldi: Öffnen Sie     das Terminal auf dem Raspberry Pi und führen Sie den Befehl     "online-gmm-decode-faster --rt-min=0.8 --rt-max=0.85     --max-active=4000 --beam=12.0 --acoustic-scale=0.0768     --word-symbol-table=exp/tri1/graph/words.txt exp/tri1/final.mdl     exp/tri1/graph/HCLG.fst 'ark:audio.ark' 'scp:audio.scp'     'ark,t:1.txt'" aus, um Kaldi zu testen. Ersetzen Sie     "audio.ark" und "audio.scp" durch die Namen Ihrer     Audiodateien.

Beispiele für Konfigurationsdateien:

# Beispiel für audio/online.conf:

css

input wav file | sox -t wav - -c 1 -r 16000 -t wav - |

Hier wird festgelegt, dass das Audiogerät "sox" verwendet wird und die Abtastrate auf 16000 Hz festgelegt ist.

# Beispiel für     online_nnet2_decoding.conf:

css

--acoustic-scale=0.0768

--beam=12.0

--lattice-beam=6.0

--max-active=4000

--min-active=200

--word-symbol-table=graph/words.txt

nnet_a_online/final.mdl

graph/HCLG.fst

Hier wird das akustische Modell auf "nnet_a_online/final.mdl" und das Sprachmodell auf "graph/HCLG.fst" festgelegt. Die anderen Einstellungen betreffen die Erkennungsparameter.

Ich hoffe, diese Anleitung hilft Ihnen weiter