数据集 / FSMN语音端点检测-中文-通用-16k-onnx

FSMN语音端点检测-中文-通用-16k-onnx 已完整同步

FSMN-Monophone VAD 模型介绍

Highlights

模型为FSMN-Monophone VAD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-cpu-0.3.0
mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models
sudo docker run -p 10095:10095 -it --privileged=true \
  -v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0

服务端启动

docker启动之后，启动 funasr-wss-server服务程序：

cd FunASR/runtime
nohup bash run_server.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  \
  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large-onnx \
  --lm-dir damo/speech_ngram_lm_zh-cn-ai-wesp-fst \
  --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./funasr-runtime-resources（默认安装目录）中下载客户端测试工具目录samples（下载点击此处）， 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"

更详细用法介绍（点击此处）

相关论文以及引用信息

@inproceedings{zhang2018deep,
  title={Deep-FSMN for large vocabulary continuous speech recognition},
  author={Zhang, Shiliang and Lei, Ming and Yan, Zhijie and Dai, Lirong},
  booktitle={2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)},
  pages={5869--5873},
  year={2018},
  organization={IEEE}
}

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