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语帆
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a2f263bd05
commit
1162dee2dd
@ -1,178 +0,0 @@
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tasks:
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- audio-visual-speech-recognition
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domain:
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- audio, visual
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model-type:
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- Autoregressive
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frameworks:
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- pytorch
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backbone:
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- transformer/conformer
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metrics:
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- WER/B-WER
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license: Apache License 2.0
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language:
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- en
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tags:
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- FunASR
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- Alibaba
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- ICASSP 2024
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- Audio-Visual
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- Hotword
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- Long-Context Biasing
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datasets:
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train:
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- SlideSpeech corpus
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test:
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- dev and test of SlideSpeech corpus
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indexing:
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results:
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- task:
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name: Audio-Visual Speech Recognition
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dataset:
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name: SlideSpeech corpus
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type: audio # optional
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args: 16k sampling rate, 5002 bpe units # optional
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metrics:
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- type: WER
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value: 18.8% # float
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description: beamsearch search, withou lm, avg.
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args: default
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widgets:
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- task: audio-visual-speech-recognition
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inputs:
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- type: audio
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name: input
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title: 音频
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- type: text
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name: input
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title: OCR识别文本
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finetune-support: True
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# Paraformer-large模型介绍
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## Highlights
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- 热词版本：[Paraformer-large热词版模型](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404/summary)支持热词定制功能，基于提供的热词列表进行激励增强，提升热词的召回率和准确率。
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- 长音频版本：[Paraformer-large长音频模型](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary)，集成VAD、ASR、标点与时间戳功能，可直接对时长为数小时音频进行识别，并输出带标点文字与时间戳。
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## <strong>[FunASR开源项目介绍](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)</strong>
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<strong>[FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)</strong>希望在语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。通过发布工业级语音识别模型的训练和微调，研究人员和开发人员可以更方便地进行语音识别模型的研究和生产，并推动语音识别生态的发展。让语音识别更有趣！
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[**github仓库**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)
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| [**最新动态**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR#whats-new)
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| [**环境安装**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR#installation)
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| [**服务部署**](https://www.funasr.com)
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| [**模型库**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/model_zoo)
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| [**联系我们**](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR#contact)
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## 模型原理介绍
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随着在线会议和课程越来越普遍，如何利用视频幻灯片中丰富的文本信息来改善语音识别（Automatic Speech Recognition， ASR）面临着新的挑战。视频中的幻灯片与语音实时同步，相比于统一的稀有词列表，能够提供更长的上下文相关信息。因此，我们提出了一种创新的长上下文偏置网络（LCB-net），用于音频-视觉语音识别（Audio-Visual Speech Recognition，AVSR），以更好地利用视频中的长时上下文信息。
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<p align="center">
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<img src="fig/lcbnet1.png" alt="AVSR整体流程框架" width="800" />
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<p align="center">
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<img src="fig/lcbnet2.png" alt="LCB-NET模型结构" width="800" />
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具体来说，我们首先使用OCR技术来检测和识别幻灯片中的文本内容，其次我们采用关键词提取技术来获取文本内容中的关键词短语。最后，我们将关键词拼接成长上下文文本和音频同时输入到我们的LCB-net模型中进行识别。而LCB-net模型采用了双编码器结构，同时建模音频和长上下文文本信息。此外，我们还引入了一个显式的偏置词预测模块，通过使用二元交叉熵（BCE）损失函数显式预测长上下文文本中在音频中出现的关键偏置词。此外，为增强LCB-net的泛化能力和稳健性，我们还采用了动态的关键词模拟策略。实验证明，我们提出的LCB-net热词模型，不仅能够提升关键词的识别效果，同时也能够提升非关键词的识别效果。具体实验结果如下所示：
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<p align="center">
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<img src="fig/lcbnet3.png" alt="实验结果" width="500" />
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更详细的细节见：
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- 论文： [LCB-net: Long-Context Biasing for Audio-Visual Speech Recognition](https://arxiv.org/abs/2401.06390)
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## 基于ModelScope进行推理
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- 推理支持音频格式如下：
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- wav文件路径，例如：data/test/asr_example.wav
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- pcm文件路径，例如：data/test/asr_example.pcm
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- ark文件路径，例如：data/test/data.ark
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- wav文件url，例如：https://www.modelscope.cn/api/v1/models/iic/LCB-NET/repo?Revision=master&FilePath=example/asr_example.wav
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- wav二进制数据，格式bytes，例如：用户直接从文件里读出bytes数据或者是麦克风录出bytes数据。
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- 已解析的audio音频，例如：audio, rate = soundfile.read("asr_example_zh.wav")，类型为numpy.ndarray或者torch.Tensor。
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- wav.scp文件，需符合如下要求(以下分别为sound和kaldi_ark格式)：
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```sh
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cat wav.scp
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asr_example1 data/test/asr_example1.wav
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asr_example2 data/test/asr_example2.wav
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cat wav.scp
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asr_example1 data/test/data_wav.ark:22
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asr_example2 data/test/data_wav.ark:90445
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...
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```
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- 推理支持OCR预测文本格式如下：
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- ocr.txt文件，需符合如下要求：
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```sh
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cat ocr.txt
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asr_example1 ANIMAL <blank> RIGHTS <blank> MANAGER <blank> PLOEG
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asr_example2 UNIVERSITY <blank> CAMPUS <blank> DEANO
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...
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```
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- 若输入格式wav文件和ocr文件均为url，api调用方式可参考如下范例：
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```python
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from funasr import AutoModel
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model = AutoModel(model="iic/LCB-NET",
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model_revision="v2.0.0")
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res = model.generate(input=("https://www.modelscope.cn/api/v1/models/iic/LCB-NET/repo?Revision=master&FilePath=example/asr_example.wav","https://www.modelscope.cn/api/v1/models/iic/LCB-NET/repo?Revision=master&FilePath=example/ocr.txt"),data_type=("sound", "text"))
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```
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## 复现论文中的结果
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```python
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python -m funasr.bin.inference \
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--config-path=${file_dir} \
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--config-name="config.yaml" \
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++init_param=${file_dir}/model.pt \
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++tokenizer_conf.token_list=${file_dir}/tokens.txt \
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++input=[${_logdir}/wav.scp,${_logdir}/ocr.txt] \
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+data_type='["kaldi_ark", "text"]' \
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||||
++tokenizer_conf.bpemodel=${file_dir}/bpe.pt \
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||||
++output_dir="${inference_dir}/results" \
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||||
++device="${inference_device}" \
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++ncpu=1 \
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++disable_log=true
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```
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识别结果输出路径结构如下：
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```sh
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tree output_dir/
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output_dir/
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└── 1best_recog
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├── text
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└── token
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```
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token：语音识别结果文件
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可以使用funasr里面提供的run_bwer_recall.sh计算WER、BWER、UWER和Recall。
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详细脚本可以参考funasr里面的demo.sh脚本，需要注意的是你需要修改一下iic/LCB-NET/conf.yaml中CMVN(stats_file)的路径和iic/LCB-NET/dev/wav.scp里面ark的路径，修改为你自己本地的路径，然后跑解码。
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## 相关论文以及引用信息
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```BibTeX
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@inproceedings{yu2024lcbnet,
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title={LCB-net: Long-Context Biasing for Audio-Visual Speech Recognition},
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author={Fan Yu, Haoxu Wang, Xian Shi, Shiliang Zhang},
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||||
booktitle={ICASSP},
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||||
year={2024}
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}
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```
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