我要评论前段时间，带着大家捏了一个对话机器人：
手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人ai小助手（新手入门篇）
其中语音识别（asr）方案，采用的是阿里开源的 funasr，这刚不久，阿里又开源了一个更强的音频基础模型，该模型具有如下能力：
- 语音识别（asr）
- 语种识别（lid）
- 语音情感识别（ser）
- 声学事件分类（aec）
- 声学事件检测（aed）
今天就带着大家体验一番~
0. 项目简介
模型结构如下图所示：
模型亮点：
-
多语言语音识别：
经过超过40万小时的数据训练，支持50多种语言，其识别性能超越了whisper模型。 -
丰富的转录能力：
具备出色的情感识别能力，在测试数据上超越了当前最佳模型。
提供声音事件检测能力，支持检测各种常见的人机交互事件，如背景音乐、掌声、笑声、哭泣、咳嗽和打喷嚏。 -
高效推理：
sensevoice-small模型采用非自回归的端到端框架，具有极低的推理延迟。处理10秒音频仅需70毫秒，比whisper-large快15倍。 -
便捷的微调：
提供便捷的微调脚本和策略，使用户能够根据业务场景轻松解决长尾样本问题。
1. 在线体验
语音识别：支持中、粤、英、日、韩语等 50 多种语言。
情感识别：比如积极 or 消极，以 emoji 表情输出。
音频事件检测：同样以 emoji 表情输出。
2. 本地部署
2.1 安装 & 测试
首先 git 下载到本地，然后安装必要的包：
git clone https://github.com/funaudiollm/sensevoice.git
pip install -r requirements.txt
注意：
- 本项目依赖的
funasr版本要>=1.1.2，这个和funasr语音识别模型的版本是不匹配的，如果要同时使用这两个模型，会出现版本冲突，所以最好采用 conda 管理 python 环境。 - 本项目依赖的
torchaudio需要更新到最新版本，否则会出现报错。
接下来，我们采用官方脚本进行测试：
from funasr import automodel
from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess
model_dir = "iic/sensevoicesmall"
model = automodel(
model=model_dir,
trust_remote_code=true,
remote_code="./model.py",
vad_model="fsmn-vad",
vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},
device="cuda:0",
)
res = model.generate(
input=f"{model.model_path}/example/en.mp3",
cache={},
language="auto", # "zn", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"
use_itn=true,
batch_size_s=60,
merge_vad=true, #
merge_length_s=15,
)
text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"])
print(text)
首次使用，会下载模型，默认保存在你的根目录下：~/.cache/modelscope/。
2.2 fastapi 部署
测试成功后，我们采用 fastapi 把模型部署成一个服务，方便提供给其他应用调用。
2.2.1 服务端
首先准备好服务端代码 speech_server.py：
import torch
import base64
import uvicorn
from fastapi import fastapi
from funasr import automodel
from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess
from pydantic import basemodel
# asr model
model = automodel(
model="iic/sensevoicesmall",
trust_remote_code=true,
remote_code="./model.py",
vad_model="fsmn-vad",
vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},
device="cuda:0",
)
# 定义asr数据模型，用于接收post请求中的数据
class asritem(basemodel):
wav : str # 输入音频
app = fastapi()
@app.post("/asr")
async def asr(item: asritem):
try:
data = base64.b64decode(item.wav)
with open("test.wav", "wb") as f:
f.write(data)
res = model.generate("test.wav",
language="auto", # "zn", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"
use_itn=true,
batch_size_s=60,
merge_vad=true, #
merge_length_s=15,)
text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"])
result_dict = {"code": 0, "msg": "ok", "res": text}
except exception as e:
result_dict = {"code": 1, "msg": str(e)}
return result_dict
if __name__ == '__main__':
uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=2002)
2.2.2 服务启动
cuda_visible_devices=0 python speech_server.py > log.txt 2>&1 &
服务成功启动，可以发现显存只占用 1202 m，比上一篇的 funasr 更轻量~
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| processes: |
| gpu gi ci pid type process name gpu memory |
| id id usage |
|=========================================================================================|
| 2 n/a n/a 3178377 c python 1202mib |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
2.2.3 客户端
最后，我们来编写客户端代码：
import base64
import requests
url = "http://10.18.32.170:2002/"
def asr_damo_api(wav_path):
headers = {'content-type': 'application/json'}
with open(wav_path, "rb") as f:
wav = base64.b64encode(f.read()).decode()
data = {"wav": wav}
response = requests.post(url+"asr", headers=headers, json=data)
response = response.json()
if response['code'] == 0:
res = response['res']
return res
else:
return response['msg']
if __name__ == '__main__':
res = asr_damo_api("xxx/.cache/modelscope/hub/iic/sensevoicesmall/example/en.mp3")
print(res)
写在最后
本文通过对 sensevoice 模型的实操，带领大家快速上手语音识别模型。
希望能激发你的更多创作灵感，打造自己的 ai 助手。
如果你对本项目感兴趣，欢迎点赞收藏并分享给更多朋友！
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