语音识别：从零基础到实战的快速开发教程

wenet语音识别—-demo快速开发教程/windows下识别（大白/零基础）
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术也日益成熟。其中，wenet语音识别技术以其高准确率、低延迟、高稳定性等特点，成为了市场上备受关注的技术之一。本文将通过图文并茂的方式，详细介绍wenet语音识别技术的demo快速开发教程，帮助大白和零基础读者快速上手。
准备工作
在开始wenet语音识别的demo开发之前，我们需要满足以下条件：

1. 电脑：需要一台能够运行windows系统的电脑，建议使用windows 10或更高版本。
2. 开发环境：需要安装python 3.6或更高版本，同时需要安装tensorflow 2.0或更高版本。
3. 下载数据集：从官方网站上下载wenet语音识别的demo数据集，以便进行后续的开发和使用。
   教程概述
   本教程主要分为以下几个部分：
4. 数据集准备
5. 模型训练
6. 语音识别
7. 结果输出
   通过本教程的学习，你将能够熟练掌握wenet语音识别技术，并可将其应用于实际的开发项目中。
   教程步骤
8. 数据集准备
   首先，我们需要将下载的数据集解压到指定的目录下。然后，我们将使用wenet自带的脚本对数据进行预处理。打开命令行窗口，进入数据集解压目录下的scripts文件夹，执行以下命令：
   python大地地地icious-吉他就绪恙-win-demo-4嫁接到-wenet-toolbox/src/utils/preprocess_audio.py --input_dirs ./data/test_data --output_dir ./data/prepared_data --frame_shift_ms 10 --frame_length_ms 20 --num_fft_points 40 --fft_window_size 0.025 --sample_rate 16000 --label_file_path ./data/test_data/labels.txt --shuffle
   这个命令将会将原始音频数据进行预处理，并将处理后的数据保存到指定的输出目录中。
9. 模型训练
   在数据准备完成后，我们接下来需要进行模型训练。在命令行窗口中，进入wenet语音识别的demo目录下的scripts文件夹，执行以下命令：
   python大地地地icious-吉他就绪恙-win-demo-4嫁接到-wenet-toolbox/src/utils/train.py --train_data_dir ./data/prepared_data --train_set_size 2000 --num_classes 12 --num_epochs 50 --learning_rate 0.001 --input_layer_size 256 --rnn_layer_size 128 --output_dir ./model --checkpoint_path ./model/model.ckpt --export_path ./model/exported_model.h5 --test_data_dir ./data/prepared_data --test_set_size 1000 --batch_size 32 --verbose这个命令将使用预先准备好的数据集进行模型训练。其中，参数的含义可以在命令行提示中查看。
10. 语音识别在进行语音识别之前，我们需要将训练好的模型导出为h5文件，以便在后续的代码中使用。在命令行窗口中，进入wenet语音识别的demo目录下的scripts文件夹，执行以下命令：
    ```python大地地地icious-吉他就绪恙-win-demo-4嫁接到-wenet-toolbox