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时间戳预测
推理
快速使用
TP-Aligner 模型
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
inference_pipeline = pipeline(
task=Tasks.speech_timestamp,
model='damo/speech_timestamp_prediction-v1-16k-offline',
model_revision='v1.1.0')
rec_result = inference_pipeline(
audio_in='https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_timestamps.wav',
text_in='一 个 东 太 平 洋 国 家 为 什 么 跑 到 西 太 平 洋 来 了 呢',)
print(rec_result)
Timestamp pipeline can also be used after ASR pipeline to compose complete ASR function, ref to demo.
API接口说明
pipeline定义
task
:Tasks.speech_timestamp
model
: 模型仓库 中的模型名称,或本地磁盘中的模型路径ngpu
:1
(默认),使用 GPU 进行推理。如果 ngpu=0,则使用 CPU 进行推理ncpu
:1
(默认),设置用于 CPU 内部操作并行性的线程数output_dir
:None
(默认),如果设置,输出结果的输出路径batch_size
:1
(默认),解码时的批处理大小
Infer pipeline
audio_in
: 待预测的输入语音,可以是:wav文件路径,例如:asr_example.wav(本地或 URL 上的 wav 文件)
wav.scp,kaldi 风格的 wav 列表 (
wav_id wav_path
),例如:asr_example1 ./audios/asr_example1.wav asr_example2 ./audios/asr_example2.wav
在使用
wav.scp
输入时,必须设置output_dir
以保存输出结果。text_in
: 待预测的输入文本,使用空格分隔,可以是:文本字符串,例如:
今 天 天 气 怎 么 样
text.scp,kaldi 风格的文本文件(
wav_id transcription
),例如:asr_example1 今 天 天 气 怎 么 样 asr_example2 欢 迎 体 验 达 摩 院 语 音 识 别 模 型
audio_fs
: 音频采样率,仅在输入为 PCM 音频时设置output_dir
: 默认为 None,如果设置,则为结果的输出路径,包含:output_dir/timestamp_prediction/tp_sync,带有静音段的以秒为单位的时间戳,
wav_id# token1 start_time end_time;
,例如:test_wav1# <sil> 0.000 0.500;温 0.500 0.680;州 0.680 0.840;化 0.840 1.040;工 1.040 1.280;仓 1.280 1.520;<sil> 1.520 1.680;库 1.680 1.920;<sil> 1.920 2.160;起 2.160 2.380;火 2.380 2.580;殃 2.580 2.760;及 2.760 2.920;附 2.920 3.100;近 3.100 3.340;<sil> 3.340 3.400;河 3.400 3.640;<sil> 3.640 3.700;流 3.700 3.940;<sil> 3.940 4.240;大 4.240 4.400;量 4.400 4.520;死 4.520 4.680;鱼 4.680 4.920;<sil> 4.920 4.940;漂 4.940 5.120;浮 5.120 5.300;河 5.300 5.500;面 5.500 5.900;<sil> 5.900 6.240;
output_dir/timestamp_prediction/tp_time,无静音的时间戳列表,以毫秒为单位,与输入文本长度相同,
wav_id# [[start_time, end_time],]
,例如:test_wav1# [[500, 680], [680, 840], [840, 1040], [1040, 1280], [1280, 1520], [1680, 1920], [2160, 2380], [2380, 2580], [2580, 2760], [2760, 2920], [2920, 3100], [3100, 3340], [3400, 3640], [3700, 3940], [4240, 4400], [4400, 4520], [4520, 4680], [4680, 4920], [4940, 5120], [5120, 5300], [5300, 5500], [5500, 5900]]
使用多线程 CPU 或多个 GPU 进行推理
FunASR 还提供了 egs_modelscope/tp/TEMPLATE/infer.sh 脚本,以使用多线程 CPU 或多个 GPU 进行解码。
infer.sh
设置
model
: modelscope模型仓库中的模型名称,或本地磁盘中的模型路径data_dir
: 数据集目录需要包括wav.scp
文件。如果${data_dir}/text
也存在,则将计算 CERoutput_dir
: 识别结果的输出目录batch_size
:1
(默认),在 GPU 上进行推理的批处理大小gpu_inference
:true
(默认),是否执行 GPU 解码,如果进行 CPU 推理,则设置为false
gpuid_list
:0,1
(默认),用于推理的 GPU IDnjob
: 仅用于 CPU 推理(gpu_inference=false
),64
(默认),CPU 解码的作业数
使用多个 GPU 进行解码:
bash infer.sh \
--model "damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch" \
--data_dir "./data/test" \
--output_dir "./results" \
--batch_size 1 \
--gpu_inference true \
--gpuid_list "0,1"
使用多线程 CPU 进行解码:
bash infer.sh \
--model "damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch" \
--data_dir "./data/test" \
--output_dir "./results" \
--gpu_inference false \
--njob 1