Controllable Time-delay Transformer模型介绍
Highlights
模型为CT-Transformer的onnx量化导出版本,可以直接用来做生产部署,一键部署教程(点击此处)
ModelScope-FunASR
FunASR提供可便捷本地或者云端服务器部署的离线文件转写服务,内核为FunASR已开源runtime-SDK。 集成了达摩院语音实验室在Modelscope社区开源的语音端点检测(VAD)、Paraformer-large语音识别(ASR)、标点恢复(PUNC) 等相关能力,拥有完整的语音识别链路,可以将几十个小时的音频或视频识别成带标点的文字,而且支持上百路请求同时进行转写。
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快速上手
docker安装
如果您已安装docker,忽略本步骤!! 通过下述命令在服务器上安装docker:
curl -O https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/shell/install_docker.sh
sudo bash install_docker.sh
docker安装失败请参考 Docker Installation
镜像启动
通过下述命令拉取并启动FunASR runtime的docker镜像(获取最新镜像版本):
sudo docker pull \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.4
mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models
sudo docker run -p 10096:10095 -it --privileged=true \
-v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-online-cpu-0.1.4
服务端启动
docker启动之后,启动 funasr-wss-server-2pass服务程序:
cd FunASR/runtime
nohup bash run_server_2pass.sh \
--download-model-dir /workspace/models \
--vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \
--model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \
--online-model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online-onnx \
--punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-vocab272727-onnx \
--itn-dir thuduj12/fst_itn_zh \
--hotword /workspace/models/hotwords.txt > log.out 2>&1 &
客户端测试与使用
运行上面安装指令后,会在/root/funasr-runtime-resources(默认安装目录)中下载客户端测试工具目录samples, 我们以Python语言客户端为例,进行说明,支持多种音频格式输入(.wav, .pcm, .mp3等),也支持视频输入(.mp4等),以及多文件列表wav.scp输入,其他版本客户端请参考文档(点击此处)
python3 wss_client_asr.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "../audio/asr_example.wav" --output_dir "./results"
更详细用法介绍(点击此处)
相关论文以及引用信息
@inproceedings{chen2020controllable,
title={Controllable Time-Delay Transformer for Real-Time Punctuation Prediction and Disfluency Detection},
author={Chen, Qian and Chen, Mengzhe and Li, Bo and Wang, Wen},
booktitle={ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)},
pages={8069--8073},
year={2020},
organization={IEEE}
}
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