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模型亮点

• 模型文件: damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch
• Paraformer-large长音频模型集成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：
  • ASR模型：Parformer-large模型结构为非自回归语音识别模型，多个中文公开数据集上取得SOTA效果，可快速地基于ModelScope对模型进行微调定制和推理。
  • 热词版本：Paraformer-large热词版模型支持热词定制功能，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。

FunASR介绍

GitHub源码地址: https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR

FunASR是由阿里巴巴通义实验室语音团队开源的一款语音识别基础框架，集成了语音端点检测、语音识别、标点断句等领域的工业级别模型，吸引了众多开发者参与体验和开发。为了解决工业落地的最后一公里，将模型集成到业务中去，我们开发了社区软件包。 支持以下几种服务部署：

• 中文离线文件转写服务（CPU版本），已完成
• 中文流式语音识别服务（CPU版本），已完成
• 英文离线文件转写服务（CPU版本），已完成
• 中文离线文件转写服务（GPU版本），进行中
• 更多支持中

中文离线文件转写服务（CPU版本）

中文语音离线文件服务部署（CPU版本），拥有完整的语音识别链路，可以将几十个小时的长音频与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。

最新动态

2023/11/08: 中文离线文件转写服务 3.0 发布，支持标点大模型、支持Ngram模型、支持fst热词(更新热词通信协议)、支持服务端加载热词、runtime结构变化适配（FunASR/funasr/runtime->FunASR/runtime），dokcer镜像版本funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0 (caa64bddbb43)，原理介绍文档（点击此处）

模型下载

• 模型介绍: https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx/summary
• 模型下载

# 安装git&git-lfs
yum install git
yum install git-lfs
git lfs installgit clone https://www.modelscope.cn/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx.git

拉取镜像并推送到私有harbor

# 从公网拉取镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0
# 公有镜像重新打个私有tag
docker tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0 harbor.xxx.com:443/base/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0
# 推送到私有harbor
docker push harbor.xxx.com:443/base/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0

Docker运行

# 创建挂载目录
mkdir -p funasr-runtime-resources/models
# 如果已安装docker，忽略本步骤
docker run -d -p 10096:10096 -it --privileged=true \-v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models -v $PWD/funasr-runtime-resources/models/run_server.sh:/workspace/FunASR/runtime/run_server.sh \harbor.xxx.com:443/base/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0# 把一步命令返回的container_id放到下面命令中
docker exec -it <container_id> bash

服务端启动

docker启动之后，启动 funasr-wss-server服务程序：

cd FunASR/runtime
# 会在./funasr-runtime-resources/damo目录下下载模型文件
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 &
tail -fn200 log.out

run_server.sh命令参数介绍

--download-model-dir 模型下载地址，通过设置model ID从Modelscope下载模型
--model-dir  modelscope model ID 或者 本地模型路径
--quantize  True为量化ASR模型，False为非量化ASR模型，默认是True
--vad-dir  modelscope model ID 或者 本地模型路径
--vad-quant   True为量化VAD模型，False为非量化VAD模型，默认是True
--punc-dir  modelscope model ID 或者 本地模型路径
--punc-quant   True为量化PUNC模型，False为非量化PUNC模型，默认是True
--lm-dir modelscope model ID 或者 本地模型路径
--itn-dir modelscope model ID 或者 本地模型路径
--port  服务端监听的端口号，默认为 10095
--decoder-thread-num  服务端线程池个数(支持的最大并发路数)，脚本会根据服务器线程数自动配置decoder-thread-num、io-thread-num
--io-thread-num  服务端启动的IO线程数
--model-thread-num  每路识别的内部线程数(控制ONNX模型的并行)，默认为 1，其中建议 decoder-thread-num*model-thread-num 等于总线程数
--certfile  ssl的证书文件，默认为：../../../ssl_key/server.crt，如果需要关闭ssl，参数设置为0
--keyfile   ssl的密钥文件，默认为：../../../ssl_key/server.key
--hotword   热词文件路径，每行一个热词，格式：热词 权重(例如:阿里巴巴 20)，如果客户端提供热词，则与客户端提供的热词合并一起使用，服务端热词全局生效，客户端热词只针对对应客户端生效。

客户端测试与使用

• 下载客户端测试工具

cd funasr-runtime-resources
curl -O https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/sample/funasr_samples.tar.gz
# 解压
tar -zxvf funasr_samples.tar.gz cd samples/python
python3 funasr_wss_client.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "../audio/asr_example.wav"

• 使用nginx搭建web访问

• 把funasr-runtime-resources/samples/html下的static目录重命名为asr
• 在nginx已有域名转发下添加如下配置：

server {listen       80;server_name  xxx.com;location /asr {root /home/funasr-runtime-resources/samples/html;index index.html;}
}