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https://github.com/modelscope/FunASR
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Update SDK_advanced.md
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Yabin Li
GitHub
parent
a4beddbe75
commit
e9f6be1246
@ -1,8 +1,8 @@
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#FunASR离线文件转写服务开发指南
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# FunASR离线文件转写服务开发指南
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FunASR提供可一键本地或者云端服务器部署的中文离线文件转写服务，内核为FunASR已开源runtime-SDK。FunASR-runtime结合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)、标点检测(PUNC) 等相关能力，可以准确、高效的对音频进行高并发转写。
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本文档为FunASR离线文件转写服务开发指南。如果您想快速体验离线文件转写服务，请参考FunASR离线文件转写服务一键部署示例（[点击此处](./SDK_tutorial.md)）。
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##Docker安装
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## Docker安装
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下述步骤为手动安装docker及docker镜像的步骤，如您docker镜像已启动，可以忽略本步骤：
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### docker环境安装
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```shell
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@ -37,7 +37,7 @@ sudo docker run -p 10095:10095 -it --privileged=true -v /root:/workspace/models
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```
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##服务端启动
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## 服务端启动
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镜像启动之后，启动 funasr-wss-server服务程序：
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funasr-wss-server支持从Modelscope下载模型，需要设置同时设置模型下载地址（--download-model-dir）及model ID（--model-dir、--vad-dir、--punc-dir）,示例如下：
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@ -109,7 +109,7 @@ FunASR离线文件转写服务中的vad、asr和punc模型资源均来自Modelsc
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| PUNC | https://www.modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch/summary |
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离线文件转写服务中部署的是量化后的ONNX模型，下面介绍下如何导出ONNX模型及其量化：您可以选择从Modelscope导出ONNX模型、从本地文件导出ONNX模型或者从finetune后的资源导出模型：
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###从Modelscope导出ONNX模型
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### 从Modelscope导出ONNX模型
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从Modelscope网站下载对应model name的模型，然后导出量化后的ONNX模型：
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```shell
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python -m funasr.export.export_model --model-name damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch --export-dir ./export --type onnx --quantize True
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@ -121,7 +121,7 @@ python -m funasr.export.export_model --model-name damo/speech_paraformer-large_a
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--quantize int8模型量化
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```
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###从本地文件导出ONNX模型
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### 从本地文件导出ONNX模型
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设置model name为模型本地路径，导出量化后的ONNX模型：
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```shell
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python -m funasr.export.export_model --model-name /workspace/models/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch --export-dir ./export --type onnx --quantize True
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@ -132,7 +132,7 @@ python -m funasr.export.export_model --model-name /workspace/models/speech_paraf
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--type 模型类型，目前支持 ONNX、torch
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--quantize int8模型量化
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```
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###从finetune后的资源导出模型
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### 从finetune后的资源导出模型
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假如您想部署finetune后的模型，可以参考如下步骤：
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将您finetune后需要部署的模型（例如10epoch.pb），重命名为model.pb，并将原modelscope中模型model.pb替换掉，假如替换后的模型路径为/path/to/finetune/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch，通过下述命令把finetune后的模型转成onnx模型：
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@ -140,9 +140,9 @@ python -m funasr.export.export_model --model-name /workspace/models/speech_paraf
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python -m funasr.export.export_model --model-name /path/to/finetune/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch --export-dir ./export --type onnx --quantize True
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```
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##客户端启动
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## 客户端启动
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在服务器上完成FunASR离线文件转写服务部署以后，可以通过如下的步骤来测试和使用离线文件转写服务。目前FunASR-bin支持多种方式启动客户端，如下是基于python-client、c++-client的命令行实例及自定义客户端Websocket通信协议：
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###python-client
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### python-client
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```shell
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python wss_client_asr.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "./data/wav.scp" --send_without_sleep --output_dir "./results"
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```
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@ -155,7 +155,7 @@ python wss_client_asr.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_
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--mode # offline模式
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```
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###c++-client：
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### c++-client：
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```shell
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. /funasr-wss-client --server-ip 127.0.0.1 --port 10095 --wav-path test.wav --thread-num 1 --is-ssl 1
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```
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@ -167,7 +167,7 @@ python wss_client_asr.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_
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--is-ssl # 是否使用SSL加密，默认使用
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```
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###自定义客户端：
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### 自定义客户端：
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如果您想定义自己的client，websocket通信协议为：
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```text
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# 首次通信
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@ -178,14 +178,14 @@ bytes数据
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{"is_speaking": False}
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```
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##如何定制服务部署
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## 如何定制服务部署
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FunASR-runtime的代码已开源，如果服务端和客户端不能很好的满足您的需求，您可以根据自己的需求进行进一步的开发：
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###c++ 客户端：
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### c++ 客户端：
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https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/funasr/runtime/websocket
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###python 客户端：
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https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/funasr/runtime/python/websocket
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###c++ 服务端：
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####VAD
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### c++ 服务端：
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#### VAD
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```c++
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// VAD模型的使用分为FsmnVadInit和FsmnVadInfer两个步骤：
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FUNASR_HANDLE vad_hanlde=FsmnVadInit(model_path, thread_num);
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@ -194,7 +194,7 @@ FUNASR_RESULT result=FsmnVadInfer(vad_hanlde, wav_file.c_str(), NULL, 16000);
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// 其中：vad_hanlde为FunOfflineInit返回值，wav_file为音频路径，sampling_rate为采样率(默认16k)
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```
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使用示例详见：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/onnxruntime/bin/funasr-onnx-offline-vad.cpp
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####ASR
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#### ASR
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```text
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// ASR模型的使用分为FunOfflineInit和FunOfflineInfer两个步骤：
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FUNASR_HANDLE asr_hanlde=FunOfflineInit(model_path, thread_num);
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@ -203,7 +203,7 @@ FUNASR_RESULT result=FunOfflineInfer(asr_hanlde, wav_file.c_str(), RASR_NONE, NU
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// 其中：asr_hanlde为FunOfflineInit返回值，wav_file为音频路径，sampling_rate为采样率(默认16k)
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```
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使用示例详见：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/onnxruntime/bin/funasr-onnx-offline.cpp
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####PUNC
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#### PUNC
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```text
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// PUNC模型的使用分为CTTransformerInit和CTTransformerInfer两个步骤：
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FUNASR_HANDLE punc_hanlde=CTTransformerInit(model_path, thread_num);
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@ -211,4 +211,4 @@ FUNASR_HANDLE punc_hanlde=CTTransformerInit(model_path, thread_num);
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FUNASR_RESULT result=CTTransformerInfer(punc_hanlde, txt_str.c_str(), RASR_NONE, NULL);
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// 其中：punc_hanlde为CTTransformerInit返回值，txt_str为文本
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```
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使用示例详见：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/onnxruntime/bin/funasr-onnx-offline-punc.cpp
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使用示例详见：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/onnxruntime/bin/funasr-onnx-offline-punc.cpp
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