fix bug

.gitignore

@@ -5,6 +5,7 @@
 [Mm]odel_speech/
 
 __pycache__
+*.wav
 *.model_yaml
 Test_Report_*
 data/*

README.md

@@ -1,12 +1,237 @@
----
-title: Apeech Rec
-emoji: 👀
-colorFrom: indigo
-colorTo: gray
-sdk: gradio
-sdk_version: 4.21.0
-app_file: app.py
-pinned: false
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+![](assets/asrt_title_header.png)
+
+[![GPL-3.0 Licensed](https://img.shields.io/badge/License-GPL3.0-blue.svg?style=flat)](https://opensource.org/licenses/GPL-3.0) 
+[![Stars](https://img.shields.io/github/stars/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition)](https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition) 
+[![TensorFlow Version](https://img.shields.io/badge/Tensorflow-2.5+-blue.svg)](https://www.tensorflow.org/) 
+[![Python Version](https://img.shields.io/badge/Python-3.7+-blue.svg)](https://www.python.org/) 
+[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.5808434.svg)](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://asrt.ailemon.net/docs/)、 
+[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 18.04 + / CentOS 7 + 或 Windows 10/11
+* Python: 3.7 - 3.10 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，��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)

app.py

@@ -1,8 +1,8 @@
 '''
 Author: Wxl
 Date: 2024-03-11 13:58:58
-LastEditors: waysolong [email protected]
-LastEditTime: 2024-03-11 16:22:34
+LastEditors: wuxulong19950206 [email protected]
+LastEditTime: 2024-03-11 20:41:32
 FilePath: \apeech_rec\app.py
 Description: 
 Copyright (c) 2024 by ${git_name} email: ${git_email}, All Rights Reserved.
@@ -30,7 +30,7 @@ languages = list(language_to_models.keys())
 def convert_to_wav(in_filename: str) -> str:
     """Convert the input audio file to a wave file"""
     out_filename = str(uuid.uuid4())
-    out_filename = f"{in_filename}.wav"
+    out_filename = f"{in_filename}"
 
     logging.info(f"Converting '{in_filename}' to '{out_filename}'")
     _ = os.system(f"ffmpeg -hide_banner -i '{in_filename}' -ar 16000 '{out_filename}'")
@@ -85,17 +85,17 @@ def process_uploaded_file(
         )
 
     logging.info(f"Processing uploaded file: {in_filename}")
-    try:
-        return process(
-            in_filename=in_filename,
-            language=language,
-            repo_id=repo_id,
-            decoding_method=decoding_method,
-            num_active_paths=num_active_paths,
-        )
-    except Exception as e:
-        logging.info(str(e))
-        return "", build_html_output(str(e), "result_item_error")
+    # try:
+    return process(
+        in_filename=in_filename,
+        language=language,
+        repo_id=repo_id,
+        decoding_method=decoding_method,
+        num_active_paths=num_active_paths,
+    )
+    # except Exception as e:
+    #     logging.info(str(e))
+    #     return "", build_html_output(str(e), "result_item_error")
 def process_microphone(
     language: str,
     repo_id: str,
@@ -158,7 +158,7 @@ def process(
     num_sample_width=wav.getsampwidth() # 获取实例的比特宽度，即每一帧的字节数
     str_data = wav.readframes(num_frame) # 读取全部的帧
     wav.close() # 关闭流
-    duration = str_data / framerate
+    duration = num_frame / framerate
     rtf = (end - start) / duration
 
     logging.info(f"Finished at {date_time} s. Elapsed: {end - start: .3f} s")

asrserver_http.py

@@ -59,7 +59,7 @@ sm251bn = SpeechModel251BN(
 )
 feat = Spectrogram()
 ms = ModelSpeech(sm251bn, feat, max_label_length=64)
-ms.load_model('save_models/' + sm251bn.get_model_name() + '.model.h5')
+ms.load_model('save_models\SpeechModel251bn\SpeechModel251bn.model.h5')
 
 ml = ModelLanguage('model_language')
 ml.load_model()

asrt_config.json

@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-    "dict_filename": "dict.txt",
+    "dict_filename": "dict_han.txt",
 
     "dataset":{
         "train":[
@@ -7,7 +7,7 @@
                 "name": "thchs30_train",
                 "data_list": "datalist/thchs30/train.wav.lst",
                 "data_path": "data/speech_data",
-                "label_list": "datalist/thchs30/train.syllable.txt"
+                "label_list": "datalist/thchs30/train.hzlable.txt"
             }
         ],
 
@@ -16,7 +16,7 @@
                 "name": "thchs30_dev",
                 "data_list": "datalist/thchs30/cv.wav.lst",
                 "data_path": "data/speech_data",
-                "label_list": "datalist/thchs30/cv.syllable.txt"
+                "label_list": "datalist/thchs30/cv.hzlable.txt"
             }
         ],
 
@@ -25,7 +25,7 @@
                 "name": "thchs30_test",
                 "data_list": "datalist/thchs30/test.wav.lst",
                 "data_path": "data/speech_data",
-                "label_list": "datalist/thchs30/test.syllable.txt"
+                "label_list": "datalist/thchs30/test.hzlable.txt"
             }
         ]
     }

client_http.py

@@ -1,3 +1,11 @@
+'''
+Author: wuxulong19950206 [email protected]
+Date: 2024-03-09 15:53:33
+LastEditors: wuxulong19950206 [email protected]
+LastEditTime: 2024-03-10 17:33:16
+FilePath: \ASRT_SpeechRecognition\client_http.py
+Description: 这是默认设置,请设置`customMade`, 打开koroFileHeader查看配置 进行设置: https://github.com/OBKoro1/koro1FileHeader/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE
+'''
 #!/usr/bin/env python3
 # -*- coding: utf-8 -*-
 #
@@ -30,7 +38,7 @@ 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')
+wav_bytes, sample_rate, channels, sample_width = read_wav_bytes('assets/A2_0.wav')
 datas = {
     'channels': channels,
     'sample_rate': sample_rate,

data_loader.py

@@ -45,6 +45,8 @@ class DataLoader:
         self.label_dict = dict()
         self.pinyin_list = list()
         self.pinyin_dict = dict()
+        self.hanzi_lisst = list()
+        self.hanzi_dict = dict()
         self._load_data()
 
     def _load_data(self):

deploy_model.py

@@ -2,7 +2,7 @@
 Author: wuxulong19950206 [email protected]
 Date: 2024-03-11 19:46:42
 LastEditors: wuxulong19950206 [email protected]
-LastEditTime: 2024-03-11 19:48:42
+LastEditTime: 2024-03-11 20:29:07
 FilePath: \apeech_rec\deploy_model.py
 Description: 这是默认设置,请设置`customMade`, 打开koroFileHeader查看配置 进行设置: https://github.com/OBKoro1/koro1FileHeader/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE
 '''
@@ -19,7 +19,7 @@ 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
+OUTPUT_SIZE = 2884
 sm251bn = SpeechModel251BN(
         input_shape=(AUDIO_LENGTH, AUDIO_FEATURE_LENGTH, CHANNELS),
         output_size=OUTPUT_SIZE
@@ -30,7 +30,7 @@ def get_pretrained_model():
     feat = Spectrogram()
     ms = ModelSpeech(sm251bn, feat, max_label_length=64)
 
-    ms.load_model('models\SpeechModel251bn_epoch18.model.h5')
+    ms.load_model('models\SpeechModel251bn_epoch12.model.h5')
     return ms
 def decode(model,filename):
 
@@ -43,6 +43,6 @@ def not_use():
     str_pinyin = res
     res = ml.pinyin_to_text(str_pinyin)
     print('语音识别最终结果：\n', res)
-chinese_models = {"chinese":'models\SpeechModel251bn_epoch18.model.h5'}
+chinese_models = {"chinese":'models\SpeechModel251bn_epoch12.model.h5'}
 language_to_models = {
     "Chinese": list(chinese_models.keys())}

dict_han.txt

@@ -0,0 +1,2883 @@
+绿	0
+是	1
+阳	2
+春	3
+烟	4
+景	5
+大	6
+块	7
+文	8
+章	9
+的	10
+底	11
+色	12
+四	13
+月	14
+林	15
+峦	16
+更	17
+得	18
+鲜	19
+活	20
+秀	21
+媚	22
+诗	23
+意	24
+盎	25
+然	26
+他	27
+仅	28
+凭	29
+腰	30
+部	31
+力	32
+量	33
+在	34
+泳	35
+道	36
+上	37
+下	38
+翻	39
+腾	40
+蛹	41
+动	42
+蛇	43
+行	44
+状	45
+如	46
+海	47
+豚	48
+一	49
+直	50
+以	51
+头	52
+优	53
+势	54
+领	55
+先	56
+炮	57
+眼	58
+打	59
+好	60
+了	61
+炸	62
+药	63
+怎	64
+么	65
+装	66
+岳	67
+正	68
+才	69
+咬	70
+牙	71
+倏	72
+地	73
+脱	74
+去	75
+衣	76
+服	77
+光	78
+膀	79
+子	80
+冲	81
+进	82
+水	83
+窜	84
+洞	85
+可	86
+谁	87
+知	88
+纹	89
+完	90
+后	91
+她	92
+照	93
+镜	94
+只	95
+见	96
+左	97
+睑	98
+线	99
+又	100
+粗	101
+黑	102
+与	103
+右	104
+侧	105
+明	106
+显	107
+不	108
+对	109
+称	110
+七	111
+十	112
+年	113
+代	114
+末	115
+我	116
+外	117
+出	118
+求	119
+学	120
+母	121
+亲	122
+叮	123
+咛	124
+吃	125
+饭	126
+要	127
+细	128
+嚼	129
+慢	130
+咽	131
+习	132
+深	133
+钻	134
+研	135
+门	136
+被	137
+惊	138
+呆	139
+这	140
+户	141
+名	142
+叫	143
+庞	144
+吉	145
+老	146
+农	147
+抗	148
+美	149
+援	150
+朝	151
+负	152
+伤	153
+回	154
+乡	155
+兵	156
+妻	157
+长	158
+有	159
+病	160
+家	161
+徒	162
+壁	163
+贫	164
+洗	165
+走	166
+村	167
+远	168
+还	169
+张	170
+望	171
+那	172
+个	173
+安	174
+宁	175
+恬	176
+静	177
+小	178
+院	179
+使	180
+终	181
+身	182
+难	183
+忘	184
+二	185
+日	186
+住	187
+新	188
+西	189
+罗	190
+碾	191
+王	192
+冈	193
+朱	194
+自	195
+清	196
+闻	197
+讯	198
+特	199
+从	200
+东	201
+赶	202
+来	203
+庆	204
+贺	205
+单	206
+位	207
+爹	208
+开	209
+什	210
+次	211
+顾	212
+能	213
+把	214
+己	215
+包	216
+袱	217
+往	218
+校	219
+甩	220
+都	221
+用	222
+草	223
+帽	224
+或	225
+胳	226
+膊	227
+肘	228
+护	229
+着	230
+碗	231
+趔	232
+趄	233
+穿	234
+过	235
+烂	236
+泥	237
+塘	238
+般	239
+坝	240
+跑	241
+宿	242
+舍	243
+香	244
+港	245
+演	246
+艺	247
+圈	248
+欢	249
+迎	250
+毛	251
+阿	252
+敏	253
+加	254
+盟	255
+无	256
+台	257
+华	258
+星	259
+些	260
+重	261
+唱	262
+邀	263
+请	264
+场	265
+几	266
+排	267
+压	268
+轴	269
+腌	270
+拌	271
+黄	272
+瓜	273
+将	274
+净	275
+切	276
+片	277
+盐	278
+半	279
+时	280
+食	281
+糖	282
+醋	283
+麻	284
+油	285
+即	286
+结	287
+果	288
+布	289
+瓦	290
+万	291
+未	292
+伞	293
+而	294
+摔	295
+死	296
+卡	297
+琳	298
+操	299
+纵	300
+降	301
+落	302
+扎	303
+依	304
+采	305
+夫	306
+女	307
+高	308
+雅	309
+男	310
+也	311
+颖	312
+表	313
+别	314
+致	315
+职	316
+业	317
+魅	318
+醉	319
+人	320
+君	321
+多	322
+欲	323
+则	324
+贪	325
+慕	326
+富	327
+贵	328
+枉	329
+速	330
+祸	331
+妄	332
+败	333
+丧	334
+们	335
+旧	336
+音	337
+响	338
+坏	339
+妈	340
+让	341
+修	342
+越	343
+成	344
+样	345
+就	346
+反	347
+咱	348
+低	349
+说	350
+啥	351
+做	352
+本	353
+没	354
+马	355
+哪	356
+儿	357
+云	358
+霞	359
+今	360
+天	361
+啦	362
+此	363
+举	364
+措	365
+源	366
+于	367
+杭	368
+州	369
+娃	370
+哈	371
+品	372
+集	373
+团	374
+公	375
+司	376
+总	377
+经	378
+理	379
+宗	380
+市	381
+质	382
+悉	383
+金	384
+鸡	385
+山	386
+弄	387
+尧	388
+隘	389
+口	390
+镇	391
+穷	392
+当	393
+现	394
+却	395
+百	396
+翁	397
+甚	398
+至	399
+千	400
+晓	401
+作	402
+画	403
+征	404
+神	405
+韵	406
+其	407
+风	408
+区	409
+和	410
+谓	411
+俗	412
+共	413
+赏	414
+鉴	415
+究	416
+决	417
+定	418
+峡	419
+情	420
+专	421
+栏	422
+原	423
+三	424
+束	425
+延	426
+五	427
+告	428
+曾	429
+足	430
+迹	431
+遍	432
+及	433
+内	434
+但	435
+始	436
+萦	437
+怀	438
+生	439
+养	440
+中	441
+故	442
+土	443
+由	444
+产	445
+妇	446
+早	447
+医	448
+员	449
+胞	450
+胎	451
+婴	452
+放	453
+育	454
+箱	455
+精	456
+心	457
+保	458
+证	459
+存	460
+陈	461
+同	462
+志	463
+干	464
+认	465
+真	466
+务	467
+通	468
+向	469
+沃	470
+为	471
+叶	472
+利	473
+钦	474
+命	475
+令	476
+既	477
+违	478
+俄	479
+联	480
+邦	481
+宪	482
+法	483
+各	484
+国	485
+莉	486
+陆	487
+敬	488
+青	489
+孙	490
+徐	491
+等	492
+观	493
+众	494
+拿	495
+手	496
+曲	497
+目	498
+县	499
+级	500
+济	501
+规	502
+模	503
+发	504
+应	505
+展	506
+贸	507
+突	508
+破	509
+带	510
+资	511
+促	512
+皮	513
+球	514
+茵	515
+滚	516
+双	517
+方	518
+屏	519
+幕	520
+争	521
+抢	522
+靠	523
+亚	524
+红	525
+斜	526
+看	527
+电	528
+视	529
+另	530
+假	531
+设	532
+烦	533
+关	534
+空	535
+花	536
+园	537
+屋	538
+变	539
+鬼	540
+队	541
+韩	542
+晶	543
+娜	544
+燕	545
+奥	546
+运	547
+第	548
+六	549
+搏	550
+工	551
+厂	552
+房	553
+建	554
+全	555
+配	556
+备	557
+污	558
+系	559
+统	560
+你	561
+到	562
+听	563
+噪	564
+声	565
+於	566
+赃	567
+俱	568
+获	569
+况	570
+仍	571
+强	572
+辞	573
+夺	574
+颇	575
+感	576
+趣	577
+似	578
+乎	579
+绝	580
+何	581
+物	582
+想	583
+扶	584
+汰	585
+劣	586
+首	587
+解	588
+问	589
+题	590
+判	591
+必	592
+须	593
+衡	594
+尺	595
+绘	596
+论	597
+齐	598
+白	599
+石	600
+巍	601
+昆	602
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+附	604
+庸	605
+汉	606
+连	607
+患	608
+湿	609
+性	610
+疼	611
+粘	612
+潮	613
+劳	614
+累	615
+痛	616
+忍	617
+井	618
+弯	619
+弓	620
+背	621
+满	622
+边	623
+卢	624
+森	625
+堡	626
+短	627
+啊	628
+爱	629
+尔	630
+兰	631
+颤	632
+嗓	633
+鞋	634
+殷	635
+勤	636
+信	637
+已	638
+消	639
+散	640
+抱	641
+臂	642
+冷	643
+岁	644
+前	645
+余	646
+录	647
+取	648
+继	649
+续	650
+概	651
+念	652
+英	653
+语	654
+册	655
+李	656
+朴	657
+噩	658
+耗	659
+怒	660
+愤	661
+填	662
+膺	663
+拍	664
+案	665
+起	666
+斥	667
+派	668
+卑	669
+鄙	670
+耻	671
+支	672
+书	673
+记	674
+嘎	675
+玛	676
+雪	677
+灾	678
+窝	679
+种	680
+维	681
+持	682
+否	683
+损	684
+失	685
+赞	686
+北	687
+约	688
+扩	689
+欧	690
+组	691
+织	692
+所	693
+城	694
+乐	695
+遥	696
+事	697
+待	698
+狂	699
+喜	700
+据	701
+广	702
+播	703
+报	704
+艘	705
+武	706
+巡	707
+逻	708
+艇	709
+傍	710
+晚	711
+驶	712
+浅	713
+滩	714
+管	715
+制	716
+弃	717
+避	718
+化	719
+努	720
+扼	721
+额	722
+趋	723
+幅	724
+度	725
+升	726
+局	727
+面	728
+丝	729
+绸	730
+之	731
+路	732
+民	733
+歌	734
+很	735
+因	736
+置	737
+横	738
+跨	739
+极	740
+殊	741
+籍	742
+截	743
+旬	744
+该	745
+拖	746
+欠	747
+教	748
+师	749
+元	750
+政	751
+受	752
+阻	753
+兑	754
+硝	755
+胺	756
+类	757
+含	758
+比	759
+较	760
+少	761
+肉	762
+菜	763
+熏	764
+鱼	765
+除	766
+选	767
+参	768
+预	769
+赛	770
+均	771
+接	772
+入	773
+导	774
+拥	775
+乱	776
+吵	777
+防	778
+止	779
+激	780
+矛	781
+盾	782
+袅	783
+吹	784
+沉	785
+夜	786
+灵	787
+魂	788
+息	789
+立	790
+轰	791
+朋	792
+友	793
+纷	794
+劝	795
+树	796
+槐	797
+思	798
+苍	799
+蝇	800
+跟	801
+愿	802
+蚊	803
+里	804
+阵	805
+忐	806
+忑	807
+象	808
+访	809
+刷	810
+柄	811
+戳	812
+睛	813
+点	814
+验	815
+固	816
+汇	817
+率	818
+顺	819
+差	820
+需	821
+抛	822
+售	823
+币	824
+购	825
+买	826
+逆	827
+根	828
+鎏	829
+雕	830
+圆	831
+柱	832
+承	833
+托	834
+两	835
+层	836
+形	837
+顶	838
+传	839
+檐	840
+亭	841
+缸	842
+舀	843
+掏	844
+牛	845
+午	846
+餐	847
+罐	848
+馍	849
+夹	850
+火	851
+烤	852
+柳	853
+夏	854
+九	855
+任	856
+交	857
+席	858
+秘	859
+福	860
+并	861
+拆	862
+梦	863
+龙	864
+办	865
+奇	866
+怪	867
+虚	868
+怯	869
+竟	870
+拼	871
+杀	872
+跃	873
+试	874
+境	875
+距	876
+最	877
+米	878
+近	879
+影	880
+坛	881
+侠	882
+偷	883
+盗	884
+血	885
+淋	886
+漓	887
+凶	888
+某	889
+娱	890
+容	891
+诸	892
+宸	893
+蕾	894
+频	895
+分	896
+格	897
+洛	898
+希	899
+科	900
+苦	901
+战	902
+闪	903
+乌	904
+送	905
+断	906
+列	907
+车	908
+太	909
+湖	910
+岸	911
+淡	912
+浓	913
+再	914
+稀	915
+害	916
+括	917
+扫	918
+卖	919
+淫	920
+嫖	921
+娼	922
+聚	923
+赌	924
+博	925
+吸	926
+贩	927
+毒	928
+拐	929
+童	930
+浦	931
+饮	932
+退	933
+休	934
+沈	935
+治	936
+平	937
+板	938
+硬	939
+朗	940
+伴	941
+卧	942
+床	943
+便	944
+龄	945
+嫂	946
+匈	947
+奴	948
+遭	949
+击	950
+浑	951
+邪	952
+屠	953
+秦	954
+俑	955
+号	956
+坑	957
+军	958
+者	959
+探	960
+讨	961
+常	962
+秧	963
+式	964
+每	965
+亩	966
+苗	967
+栽	968
+插	969
+八	970
+田	971
+膜	972
+移	973
+驻	974
+官	975
+伊	976
+莫	977
+库	978
+达	979
+钟	980
+吨	981
+铿	982
+锵	983
+追	984
+挖	985
+查	986
+奶	987
+站	988
+牌	989
+套	990
+班	991
+鹤	992
+楼	993
+酒	994
+誉	995
+康	996
+熙	997
+间	998
+昌	999
+藕	1000
+责	1001
+亡	1002
+允	1003
+许	1004
+殡	1005
+仪	1006
+馆	1007
+季	1008
+卷	1009
+墙	1010
+盘	1011
+苏	1012
+遂	1013
+随	1014
+唐	1015
+启	1016
+虞	1017
+彭	1018
+抓	1019
+委	1020
+茂	1021
+润	1022
+柴	1023
+耀	1024
+谈	1025
+注	1026
+基	1027
+指	1028
+标	1029
+增	1030
+澳	1031
+堪	1032
+培	1033
+拉	1034
+皇	1035
+剧	1036
+热	1037
+烈	1038
+充	1039
+印	1040
+透	1041
+露	1042
+控	1043
+克	1044
+紧	1045
+哨	1046
+环	1047
+周	1048
+围	1049
+阴	1050
+怖	1051
+怕	1052
+枪	1053
+哭	1054
+营	1055
+昔	1056
+沟	1057
+冒	1058
+轮	1059
+群	1060
+羡	1061
+洲	1062
+勿	1063
+貌	1064
+扬	1065
+毋	1066
+留	1067
+值	1068
+炊	1069
+饲	1070
+卫	1071
+步	1072
+弟	1073
+兄	1074
+俩	1075
+池	1076
+凑	1077
+股	1078
+铁	1079
+债	1080
+权	1081
+按	1082
+摊	1083
+减	1084
+贝	1085
+雷	1086
+戈	1087
+昨	1088
+省	1089
+普	1090
+蒂	1091
+埃	1092
+竞	1093
+会	1094
+坚	1095
+零	1096
+刘	1097
+积	1098
+松	1099
+撤	1100
+改	1101
+汪	1102
+副	1103
+邝	1104
+裕	1105
+段	1106
+磊	1107
+棋	1108
+款	1109
+造	1110
+体	1111
+押	1112
+弹	1113
+盔	1114
+津	1115
+脆	1116
+蜂	1117
+主	1118
+婚	1119
+姻	1120
+诬	1121
+蔑	1122
+狎	1123
+妓	1124
+昼	1125
+浴	1126
+勾	1127
+引	1128
+士	1129
+禽	1130
+兽	1131
+南	1132
+沙	1133
+波	1134
+涛	1135
+惦	1136
+江	1137
+淮	1138
+彻	1139
+眠	1140
+居	1141
+邵	1142
+桃	1143
+婆	1144
+狠	1145
+扑	1146
+梢	1147
+杨	1148
+芽	1149
+枝	1150
+候	1151
+庄	1152
+晦	1153
+暗	1154
+久	1155
+废	1156
+陡	1157
+缘	1158
+稳	1159
+钢	1160
+渣	1161
+矿	1162
+曹	1163
+祯	1164
+梧	1165
+奔	1166
+调	1167
+条	1168
+件	1169
+殴	1170
+虐	1171
+媳	1172
+处	1173
+罚	1174
+疗	1175
+费	1176
+诺	1177
+梅	1178
+担	1179
+斯	1180
+府	1181
+辣	1182
+椒	1183
+肥	1184
+洋	1185
+玩	1186
+敷	1187
+船	1188
+漂	1189
+唇	1190
+鹿	1191
+蹄	1192
+像	1193
+介	1194
+绍	1195
+企	1196
+筹	1197
+相	1198
+识	1199
+苑	1200
+伍	1201
+荀	1202
+免	1203
+给	1204
+钱	1205
+巾	1206
+擦	1207
+嘴	1208
+杯	1209
+纸	1210
+拭	1211
+脸	1212
+汗	1213
+沾	1214
+汁	1215
+绢	1216
+掉	1217
+廷	1218
+魄	1219
+独	1220
+密	1221
+谋	1222
+吴	1223
+樾	1224
+狙	1225
+臣	1226
+巫	1227
+吊	1228
+颈	1229
+缠	1230
+哥	1231
+喝	1232
+财	1233
+转	1234
+雨	1235
+晨	1236
+沮	1237
+准	1238
+离	1239
+爬	1240
+游	1241
+刚	1242
+浪	1243
+聘	1244
+伟	1245
+聂	1246
+技	1247
+术	1248
+潜	1249
+效	1250
+训	1251
+忙	1252
+易	1253
+喂	1254
+客	1255
+图	1256
+捕	1257
+捉	1258
+快	1259
+燃	1260
+骂	1261
+混	1262
+帐	1263
+助	1264
+世	1265
+界	1266
+藤	1267
+尼	1268
+禁	1269
+料	1270
+际	1271
+价	1272
+涨	1273
+机	1274
+换	1275
+盈	1276
+亏	1277
+滦	1278
+吕	1279
+坨	1280
+超	1281
+功	1282
+范	1283
+索	1284
+词	1285
+序	1286
+找	1287
+瞎	1288
+妾	1289
+话	1290
+街	1291
+异	1292
+觉	1293
+厌	1294
+玻	1295
+璃	1296
+妙	1297
+幽	1298
+默	1299
+智	1300
+琢	1301
+磨	1302
+捧	1303
+腹	1304
+且	1305
+茅	1306
+塞	1307
+顿	1308
+悟	1309
+窃	1310
+犯	1311
+踪	1312
+诀	1313
+喷	1314
+涂	1315
+辰	1316
+编	1317
+示	1318
+推	1319
+媒	1320
+字	1321
+材	1322
+湘	1323
+危	1324
+矣	1325
+遵	1326
+义	1327
+确	1328
+策	1329
+勇	1330
+猛	1331
+飞	1332
+古	1333
+颂	1334
+划	1335
+商	1336
+旅	1337
+筑	1338
+娘	1339
+姑	1340
+楚	1341
+算	1342
+循	1343
+实	1344
+孕	1345
+陪	1346
+萌	1347
+冯	1348
+饿	1349
+急	1350
+旋	1351
+途	1352
+罅	1353
+隙	1354
+妊	1355
+娠	1356
+计	1357
+估	1358
+摄	1359
+氏	1360
+室	1361
+气	1362
+温	1363
+乙	1364
+肝	1365
+非	1366
+顽	1367
+期	1368
+痊	1369
+愈	1370
+型	1371
+炎	1372
+癌	1373
+恋	1374
+讲	1375
+份	1376
+刻	1377
+翰	1378
+昵	1379
+偏	1380
+茨	1381
+缺	1382
+虽	1383
+糙	1384
+射	1385
+箭	1386
+柔	1387
+羽	1388
+挥	1389
+载	1390
+液	1391
+遗	1392
+复	1393
+整	1394
+纳	1395
+严	1396
+障	1397
+碍	1398
+脑	1399
+窄	1400
+晕	1401
+昏	1402
+软	1403
+窍	1404
+纯	1405
+彬	1406
+敢	1407
+蒜	1408
+滞	1409
+销	1410
+斤	1411
+残	1412
+佛	1413
+映	1414
+审	1415
+批	1416
+考	1417
+绩	1418
+收	1419
+挂	1420
+钩	1421
+胶	1422
+盒	1423
+供	1424
+择	1425
+伦	1426
+厄	1427
+鲁	1428
+瑞	1429
+京	1430
+玄	1431
+猩	1432
+吐	1433
+唾	1434
+沫	1435
+兴	1436
+归	1437
+柬	1438
+谊	1439
+辈	1440
+陛	1441
+缔	1442
+乔	1443
+膝	1444
+锐	1445
+躺	1446
+洁	1447
+粉	1448
+尚	1449
+脚	1450
+骚	1451
+扰	1452
+糜	1453
+蜕	1454
+丫	1455
+贲	1456
+胃	1457
+脉	1458
+瘤	1459
+裂	1460
+临	1461
+威	1462
+胁	1463
+困	1464
+素	1465
+货	1466
+占	1467
+昙	1468
+叔	1469
+革	1470
+永	1471
+贞	1472
+申	1473
+执	1474
+祖	1475
+堂	1476
+厅	1477
+笠	1478
+懦	1479
+弱	1480
+侵	1481
+蚀	1482
+洱	1483
+网	1484
+耶	1485
+稣	1486
+诞	1487
+槽	1488
+旁	1489
+聪	1490
+误	1491
+庇	1492
+罪	1493
+贼	1494
+侨	1495
+恩	1496
+碰	1497
+尤	1498
+合	1499
+融	1500
+杂	1501
+脏	1502
+刊	1503
+登	1504
+篇	1505
+畔	1506
+坐	1507
+欣	1508
+姿	1509
+言	1510
+综	1511
+寓	1512
+醒	1513
+丢	1514
+串	1515
+逝	1516
+味	1517
+胡	1518
+菇	1519
+陶	1520
+酱	1521
+艾	1522
+社	1523
+疟	1524
+疾	1525
+迅	1526
+蔓	1527
+蒸	1528
+蕃	1529
+茄	1530
+炒	1531
+蛋	1532
+榨	1533
+趴	1534
+黎	1535
+贡	1536
+峰	1537
+察	1538
+鹰	1539
+雏	1540
+拧	1541
+塑	1542
+盖	1543
+唉	1544
+蜡	1545
+封	1546
+木	1547
+陷	1548
+瓶	1549
+窦	1550
+灯	1551
+赐	1552
+胜	1553
+绾	1554
+它	1555
+葬	1556
+埋	1557
+墓	1558
+杜	1559
+玉	1560
+杰	1561
+卸	1562
+逃	1563
+寒	1564
+尽	1565
+黔	1566
+裙	1567
+飘	1568
+提	1569
+篮	1570
+迟	1571
+渐	1572
+溶	1573
+亮	1574
+辉	1575
+袁	1576
+妹	1577
+节	1578
+砌	1579
+厕	1580
+塌	1581
+径	1582
+桥	1583
+毫	1584
+粒	1585
+流	1586
+凉	1587
+吩	1588
+咐	1589
+阔	1590
+德	1591
+器	1592
+症	1593
+卜	1594
+凡	1595
+描	1596
+滤	1597
+矽	1598
+撕	1599
+撩	1600
+雾	1601
+幔	1602
+瑶	1603
+俏	1604
+属	1605
+税	1606
+缴	1607
+句	1608
+氯	1609
+钠	1610
+镁	1611
+构	1612
+蒙	1613
+野	1614
+腔	1615
+敦	1616
+疯	1617
+窗	1618
+救	1619
+悖	1620
+歪	1621
+伸	1622
+颠	1623
+倒	1624
+鸭	1625
+桌	1626
+宠	1627
+航	1628
+灭	1629
+谱	1630
+诱	1631
+虫	1632
+敖	1633
+萨	1634
+染	1635
+闹	1636
+驱	1637
+宾	1638
+澡	1639
+盆	1640
+享	1641
+桑	1642
+汽	1643
+旦	1644
+遇	1645
+猎	1646
+钳	1647
+尾	1648
+巴	1649
+刺	1650
+针	1651
+畴	1652
+丽	1653
+豆	1654
+腐	1655
+尝	1656
+嫩	1657
+扭	1658
+孤	1659
+妩	1660
+凄	1661
+课	1662
+呀	1663
+限	1664
+轻	1665
+裘	1666
+鸦	1667
+悬	1668
+廊	1669
+庭	1670
+娑	1671
+掌	1672
+握	1673
+够	1674
+煤	1675
+爆	1676
+赤	1677
+氧	1678
+颜	1679
+呈	1680
+灰	1681
+摇	1682
+晃	1683
+簸	1684
+鸣	1685
+旷	1686
+刮	1687
+吗	1688
+络	1689
+焰	1690
+纲	1691
+呼	1692
+吁	1693
+鸳	1694
+鸯	1695
+秋	1696
+冬	1697
+舟	1698
+琴	1699
+崇	1700
+帝	1701
+倚	1702
+驾	1703
+涕	1704
+锦	1705
+瓯	1706
+纪	1707
+壕	1708
+堑	1709
+僵	1710
+荒	1711
+岭	1712
+灼	1713
+煽	1714
+羊	1715
+卓	1716
+雍	1717
+抽	1718
+蓄	1719
+拔	1720
+藏	1721
+棉	1722
+簇	1723
+绒	1724
+罩	1725
+枕	1726
+骨	1727
+历	1728
+斗	1729
+雄	1730
+嘉	1731
+议	1732
+票	1733
+迪	1734
+幸	1735
+诚	1736
+犹	1737
+忆	1738
+畅	1739
+甜	1740
+吞	1741
+隐	1742
+硕	1743
+缕	1744
+嫡	1745
+姨	1746
+珍	1747
+姐	1748
+氟	1749
+碳	1750
+螃	1751
+蟹	1752
+螯	1753
+版	1754
+评	1755
+舞	1756
+芭	1757
+蚕	1758
+河	1759
+鼎	1760
+沸	1761
+彩	1762
+旗	1763
+碌	1764
+您	1765
+宣	1766
+揭	1767
+投	1768
+亿	1769
+熟	1770
+扛	1771
+端	1772
+牵	1773
+袋	1774
+晒	1775
+坳	1776
+烧	1777
+谷	1778
+弥	1779
+桩	1780
+丈	1781
+稻	1782
+码	1783
+程	1784
+龈	1785
+齿	1786
+党	1787
+泽	1788
+核	1789
+央	1790
+创	1791
+簪	1792
+戴	1793
+银	1794
+牡	1795
+丹	1796
+芍	1797
+倍	1798
+阁	1799
+宛	1800
+若	1801
+仙	1802
+嫌	1803
+疑	1804
+跳	1805
+折	1806
+擒	1807
+孥	1808
+恶	1809
+亦	1810
+寡	1811
+酷	1812
+凝	1813
+慧	1814
+惯	1815
+史	1816
+毅	1817
+招	1818
+予	1819
+答	1820
+芳	1821
+鸿	1822
+寿	1823
+笑	1824
+侬	1825
+潘	1826
+樵	1827
+协	1828
+郊	1829
+逐	1830
+畜	1831
+族	1832
+牧	1833
+具	1834
+旱	1835
+肯	1836
+挨	1837
+侦	1838
+毁	1839
+适	1840
+善	1841
+赴	1842
+输	1843
+硫	1844
+寺	1845
+庙	1846
+错	1847
+掩	1848
+郁	1849
+叠	1850
+嶂	1851
+壮	1852
+痴	1853
+癖	1854
+愉	1855
+桓	1856
+浙	1857
+淦	1858
+忻	1859
+贤	1860
+弗	1861
+芮	1862
+浮	1863
+铺	1864
+座	1865
+窑	1866
+噌	1867
+钥	1868
+匙	1869
+踢	1870
+踹	1871
+撞	1872
+揆	1873
+舰	1874
+郑	1875
+仓	1876
+拨	1877
+迫	1878
+宫	1879
+岗	1880
+劲	1881
+疫	1882
+殖	1883
+鳟	1884
+疖	1885
+泛	1886
+菌	1887
+微	1888
+盼	1889
+帮	1890
+巩	1891
+警	1892
+项	1893
+铅	1894
+抵	1895
+敌	1896
+域	1897
+狭	1898
+乏	1899
+垮	1900
+茶	1901
+仰	1902
+凌	1903
+例	1904
+乒	1905
+乓	1906
+昂	1907
+秒	1908
+贾	1909
+植	1910
+订	1911
+眺	1912
+数	1913
+帆	1914
+滔	1915
+狼	1916
+姓	1917
+恐	1918
+魔	1919
+咕	1920
+噜	1921
+停	1922
+奈	1923
+赠	1924
+角	1925
+瀑	1926
+倾	1927
+桶	1928
+坡	1929
+堤	1930
+垦	1931
+羚	1932
+瞧	1933
+熊	1934
+篷	1935
+绳	1936
+拴	1937
+浸	1938
+震	1939
+浩	1940
+傅	1941
+禺	1942
+戏	1943
+写	1944
+寻	1945
+读	1946
+著	1947
+惕	1948
+腋	1949
+椅	1950
+挡	1951
+拦	1952
+旺	1953
+仔	1954
+棒	1955
+冰	1956
+歹	1957
+慰	1958
+乳	1959
+扣	1960
+猫	1961
+秃	1962
+鹫	1963
+趾	1964
+爪	1965
+隆	1966
+签	1967
+墩	1968
+湾	1969
+雌	1970
+鸟	1971
+孵	1972
+卵	1973
+饰	1974
+繁	1975
+授	1976
+孟	1977
+荣	1978
+施	1979
+符	1980
+竹	1981
+韦	1982
+杆	1983
+砚	1984
+崩	1985
+狗	1986
+猪	1987
+阅	1988
+逢	1989
+毕	1990
+役	1991
+霸	1992
+健	1993
+坯	1994
+溜	1995
+孩	1996
+耍	1997
+撰	1998
+艰	1999
+涩	2000
+帙	2001
+鲍	2002
+巨	2003
+郭	2004
+逸	2005
+荟	2006
+萃	2007
+咸	2008
+瘦	2009
+佻	2010
+礼	2011
+乘	2012
+雁	2013
+栋	2014
+匕	2015
+筷	2016
+锅	2017
+翘	2018
+埔	2019
+寨	2020
+螺	2021
+刀	2022
+嗡	2023
+虾	2024
+腺	2025
+佐	2026
+荫	2027
+磋	2028
+菱	2029
+惨	2030
+借	2031
+呢	2032
+肤	2033
+砖	2034
+棍	2035
+袭	2036
+暴	2037
+眨	2038
+咧	2039
+父	2040
+暂	2041
+础	2042
+颅	2043
+粥	2044
+斑	2045
+闭	2046
+祥	2047
+睹	2048
+兮	2049
+蜿	2050
+蜒	2051
+屿	2052
+株	2053
+涤	2054
+剂	2055
+讼	2056
+椰	2057
+略	2058
+屡	2059
+棵	2060
+兼	2061
+蓬	2062
+勃	2063
+扯	2064
+庵	2065
+框	2066
+叹	2067
+氢	2068
+洪	2069
+奎	2070
+瞄	2071
+荧	2072
+哼	2073
+唧	2074
+腕	2075
+媛	2076
+崔	2077
+跻	2078
+砸	2079
+摧	2080
+店	2081
+初	2082
+矩	2083
+偕	2084
+爷	2085
+泰	2086
+惬	2087
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+肖	2089
+屈	2090
+宇	2091
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+瑛	2093
+l	2094
+=	2095
+刑	2096
+舱	2097
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+拚	2100
+澜	2101
+裁	2102
+宝	2103
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+滑	2105
+蹦	2106
+枇	2107
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+嫣	2109
+帕	2110
+椭	2111
+珠	2112
+欺	2113
+霜	2114
+傲	2115
+挺	2116
+竭	2117
+渔	2118
+搞	2119
+滥	2120
+矮	2121
+捆	2122
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+岩	2125
+嘈	2126
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+惜	2177
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+铎	2179
+典	2180
+挪	2181
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+辆	2183
+呜	2184
+擎	2185
+酸	2186
+述	2187
+沏	2188
+斟	2189
+涉	2190
+尸	2191
+曝	2192
+腿	2193
+粮	2194
+渴	2195
+泉	2196
+赵	2197
+泣	2198
+练	2199
+耐	2200
+绕	2201
+倩	2202
+幼	2203
+泼	2204
+墨	2205
+娇	2206
+贴	2207
+驰	2208
+皆	2209
+律	2210
+哽	2211
+悄	2212
+递	2213
+届	2214
+矍	2215
+铄	2216
+详	2217
+帘	2218
+朽	2219
+揉	2220
+肩	2221
+俯	2222
+叉	2223
+缓	2224
+衰	2225
+懒	2226
+惰	2227
+梭	2228
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+龚	2237
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+蓝	2239
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+迦	2242
+牟	2243
+绣	2244
+芒	2245
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+壤	2385
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+甲	2402
+蚌	2403
+趟	2404
+熬	2405
+煎	2406
+汤	2407
+召	2408
+辽	2409
+饱	2410
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+猴	2416
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+讷	2418
+濡	2419
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+磁	2421
+吾	2422
+盲	2423
+瞠	2424
+舌	2425
+摭	2426
+泠	2427
+棚	2428
+虑	2429
+饵	2430
+扔	2431
+铝	2432
+膏	2433
+舆	2434
+匀	2435
+札	2436
+幌	2437
+冕	2438
+哲	2439
+迈	2440
+址	2441
+哄	2442
+契	2443
+饶	2444
+恕	2445
+啡	2446
+辟	2447
+炉	2448
+奖	2449
+弊	2450
+唠	2451
+嗑	2452
+诉	2453
+姚	2454
+咖	2455
+俊	2456
+塔	2457
+囤	2458
+悦	2459
+亟	2460
+挑	2461
+蒋	2462
+娟	2463
+廖	2464
+鸾	2465
+凤	2466
+翟	2467
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+柯	2471
+监	2472
+督	2473
+柜	2474
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+诽	2503
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+佤	2584
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+邸	2588
+赣	2589
+闽	2590
+瓷	2591
+巧	2592
+珑	2593
+秩	2594
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+疆	2596
+楷	2597
+禹	2598
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+栖	2600
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+肴	2602
+踏	2603
+沽	2604
+炭	2605
+募	2606
+帷	2607
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+伢	2609
+茬	2610
+凋	2611
+补	2612
+彼	2613
+轧	2614
+盛	2615
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+懊	2622
+歇	2623
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+蛆	2626
+蚯	2627
+蚓	2628
+爽	2629
+怡	2630
+涵	2631
+厚	2632
+樱	2633
+莺	2634
+蔷	2635
+薇	2636
+逍	2637
+崭	2638
+萎	2639
+粹	2640
+冉	2641
+毯	2642
+喊	2643
+粱	2644
+奏	2645
+舅	2646
+啃	2647
+貉	2648
+憨	2649
+嬉	2650
+榆	2651
+邓	2652
+桀	2653
+纣	2654
+陋	2655
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+幄	2712
+佩	2713
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+嗽	2835
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+莼	2839
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+苹	2843
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+宙	2849
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epoch_SpeechModel251bn.txt

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get_han_list.py

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+import os
+import glob
+from tqdm import tqdm
+path = "data\speech_data\data_thchs30\data"
+res = ""
+for file in tqdm(glob.glob(os.path.join(path,"*.trn"))):
+    if file.endswith(".trn"):
+        a = open(file,"r").readlines()
+        for l in (a[0].strip().replace(" ","")):
+            if l not in res:
+                res+=l
+print(len(res))
+
+with open("dict_han.txt","w",encoding="utf-8") as f:
+    for i,l in enumerate(res):
+        s = f"{l}\t{i}\n"
+        f.write(s)
+
+
+# path ="datalist/thchs30/cv.wav.lst"
+# with open("datalist/thchs30/cv.hzlable.txt","w",encoding="utf-8") as fw:
+
+#     with open(path,"r",encoding="utf-8") as f:
+#         for line in f.readlines():
+#             name, p = line.strip().split(" ")
+#             p = os.path.join("data\speech_data",p+".trn")
+#             print(name, p)
+#             label = " ".join(open(p.replace("dev","data"),"r").readlines()[0].strip().replace(" ",""))
+#             print(label)
+#             fw.write(name+" "+label+"\n")
+

predict_speech_file.py

@@ -2,7 +2,7 @@
 Author: wuxulong19950206 [email protected]
 Date: 2024-03-09 15:53:33
 LastEditors: wuxulong19950206 [email protected]
-LastEditTime: 2024-03-10 00:00:12
+LastEditTime: 2024-03-11 20:27:11
 FilePath: \ASRT_SpeechRecognition\predict_speech_file.py
 Description: 这是默认设置,请设置`customMade`, 打开koroFileHeader查看配置 进行设置: https://github.com/OBKoro1/koro1FileHeader/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE
 '''
@@ -44,7 +44,7 @@ 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
+OUTPUT_SIZE = 2884
 sm251bn = SpeechModel251BN(
     input_shape=(AUDIO_LENGTH, AUDIO_FEATURE_LENGTH, CHANNELS),
     output_size=OUTPUT_SIZE
@@ -52,8 +52,8 @@ sm251bn = SpeechModel251BN(
 feat = Spectrogram()
 ms = ModelSpeech(sm251bn, feat, max_label_length=64)
 
-ms.load_model('save_models/SpeechModel251bn/' + sm251bn.get_model_name() + '.model.h5')
-res = ms.recognize_speech_from_file('A2_0.wav')
+ms.load_model('models\SpeechModel251bn_epoch12.model.h5')
+res = ms.recognize_speech_from_file('A2_1.wav')
 print('*[提示] 声学模型语音识别结果：\n', res)
 
 ml = ModelLanguage('model_language')

train_speech_model.py

@@ -2,7 +2,7 @@
 Author: wuxulong19950206 [email protected]
 Date: 2024-03-09 15:53:33
 LastEditors: wuxulong19950206 [email protected]
-LastEditTime: 2024-03-10 11:03:04
+LastEditTime: 2024-03-10 19:43:46
 FilePath: \ASRT_SpeechRecognition\train_speech_model.py
 Description: 这是默认设置,请设置`customMade`, 打开koroFileHeader查看配置 进行设置: https://github.com/OBKoro1/koro1FileHeader/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE
 '''
@@ -45,7 +45,7 @@ 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
+OUTPUT_SIZE = 2884
 sm251bn = SpeechModel251BN(
     input_shape=(AUDIO_LENGTH, AUDIO_FEATURE_LENGTH, CHANNELS),
     output_size=OUTPUT_SIZE
@@ -55,7 +55,7 @@ train_data = DataLoader('train')
 opt = Adam(learning_rate=0.0001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, decay=0.0, epsilon=10e-8)
 ms = ModelSpeech(sm251bn, feat, max_label_length=64)
 
-ms.load_model("save_models\SpeechModel251bn\SpeechModel251bn.model.h5")
+ms.load_model("save_models\SpeechModel251bn\SpeechModel251bn_epoch17.model.h5")
 ms.train_model(optimizer=opt, data_loader=train_data,
                epochs=50, save_step=1, batch_size=1, last_epoch=0)
 ms.save_model('save_models/' + sm251bn.get_model_name())