diff --git a/.flake8 b/.flake8 index 44685f23a..6b50de7ed 100644 --- a/.flake8 +++ b/.flake8 @@ -12,6 +12,8 @@ exclude = .git, # python cache __pycache__, + # third party + utils/compute-wer.py, third_party/, # Provide a comma-separate list of glob patterns to include for checks. filename = diff --git a/README.md b/README.md index 5093dbd67..9791b895f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,19 +1,10 @@ ([简体中文](./README_cn.md)|English) + +

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+ + **PaddleSpeech** is an open-source toolkit on [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) platform for a variety of critical tasks in speech and audio, with the state-of-art and influential models. @@ -142,26 +147,6 @@ For more synthesized audios, please refer to [PaddleSpeech Text-to-Speech sample -### ⭐ Examples -- **[PaddleBoBo](https://github.com/JiehangXie/PaddleBoBo): Use PaddleSpeech TTS to generate virtual human voice.** - -
- -- [PaddleSpeech Demo Video](https://paddlespeech.readthedocs.io/en/latest/demo_video.html) - -- **[VTuberTalk](https://github.com/jerryuhoo/VTuberTalk): Use PaddleSpeech TTS and ASR to clone voice from videos.** - -
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- -### 🔥 Hot Activities - -- 2021.12.21~12.24 - - 4 Days Live Courses: Depth interpretation of PaddleSpeech! - - **Courses videos and related materials: https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/25130** ### Features @@ -174,11 +159,22 @@ Via the easy-to-use, efficient, flexible and scalable implementation, our vision - 🔬 *Integration of mainstream models and datasets*: the toolkit implements modules that participate in the whole pipeline of the speech tasks, and uses mainstream datasets like LibriSpeech, LJSpeech, AIShell, CSMSC, etc. See also [model list](#model-list) for more details. - 🧩 *Cascaded models application*: as an extension of the typical traditional audio tasks, we combine the workflows of the aforementioned tasks with other fields like Natural language processing (NLP) and Computer Vision (CV). -### Recent Update +### 🔥 Hot Activities + +- 2021.12.21~12.24 + + 4 Days Live Courses: Depth interpretation of PaddleSpeech! + + **Courses videos and related materials: https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/25130** + + +### Recent Update + +- 👏🏻 2022.04.28: PaddleSpeech Streaming Server is available for Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech. - 👏🏻 2022.03.28: PaddleSpeech Server is available for Audio Classification, Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech. - 👏🏻 2022.03.28: PaddleSpeech CLI is available for Speaker Verification. - 🤗 2021.12.14: Our PaddleSpeech [ASR](https://huggingface.co/spaces/KPatrick/PaddleSpeechASR) and [TTS](https://huggingface.co/spaces/KPatrick/PaddleSpeechTTS) Demos on Hugging Face Spaces are available! @@ -196,6 +192,7 @@ Via the easy-to-use, efficient, flexible and scalable implementation, our vision We strongly recommend our users to install PaddleSpeech in **Linux** with *python>=3.7*. Up to now, **Linux** supports CLI for the all our tasks, **Mac OSX** and **Windows** only supports PaddleSpeech CLI for Audio Classification, Speech-to-Text and Text-to-Speech. To install `PaddleSpeech`, please see [installation](./docs/source/install.md). + ## Quick Start @@ -238,7 +235,7 @@ paddlespeech tts --input "你好,欢迎使用飞桨深度学习框架!" --ou **Batch Process** ``` echo -e "1 欢迎光临。\n2 谢谢惠顾。" | paddlespeech tts -``` +``` **Shell Pipeline** - ASR + Punctuation Restoration @@ -257,16 +254,19 @@ If you want to try more functions like training and tuning, please have a look a Developers can have a try of our speech server with [PaddleSpeech Server Command Line](./paddlespeech/server/README.md). **Start server** + ```shell paddlespeech_server start --config_file ./paddlespeech/server/conf/application.yaml ``` **Access Speech Recognition Services** + ```shell paddlespeech_client asr --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav ``` **Access Text to Speech Services** + ```shell paddlespeech_client tts --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav ``` @@ -280,6 +280,37 @@ paddlespeech_client cls --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input.wav For more information about server command lines, please see: [speech server demos](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/speech_server) + +## Quick Start Streaming Server + +Developers can have a try of [streaming asr](./demos/streaming_asr_server/README.md) and [streaming tts](./demos/streaming_tts_server/README.md) server. + +**Start Streaming Speech Recognition Server** + +``` +paddlespeech_server start --config_file ./demos/streaming_asr_server/conf/application.yaml +``` + +**Access Streaming Speech Recognition Services** + +``` +paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav +``` + +**Start Streaming Text to Speech Server** + +``` +paddlespeech_server start --config_file ./demos/streaming_tts_server/conf/tts_online_application.yaml +``` + +**Access Streaming Text to Speech Services** + +``` +paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol http --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav +``` + +For more information please see: [streaming asr](./demos/streaming_asr_server/README.md) and [streaming tts](./demos/streaming_tts_server/README.md) + ## Model List @@ -589,15 +620,31 @@ Normally, [Speech SoTA](https://paperswithcode.com/area/speech), [Audio SoTA](ht The Text-to-Speech module is originally called [Parakeet](https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet), and now merged with this repository. If you are interested in academic research about this task, please see [TTS research overview](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/docs/source/tts#overview). Also, [this document](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/tts/models_introduction.md) is a good guideline for the pipeline components. + +## ⭐ Examples +- **[PaddleBoBo](https://github.com/JiehangXie/PaddleBoBo): Use PaddleSpeech TTS to generate virtual human voice.** + +
+ +- [PaddleSpeech Demo Video](https://paddlespeech.readthedocs.io/en/latest/demo_video.html) + +- **[VTuberTalk](https://github.com/jerryuhoo/VTuberTalk): Use PaddleSpeech TTS and ASR to clone voice from videos.** + +
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+ + ## Citation To cite PaddleSpeech for research, please use the following format. ```tex -@misc{ppspeech2021, -title={PaddleSpeech, a toolkit for audio processing based on PaddlePaddle.}, -author={PaddlePaddle Authors}, -howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech}}, -year={2021} +@inproceedings{zhang2022paddlespeech, + title = {PaddleSpeech: An Easy-to-Use All-in-One Speech Toolkit}, + author = {Hui Zhang, Tian Yuan, Junkun Chen, Xintong Li, Renjie Zheng, Yuxin Huang, Xiaojie Chen, Enlei Gong, Zeyu Chen, Xiaoguang Hu, dianhai yu, Yanjun Ma, Liang Huang}, + booktitle = {Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Demonstrations}, + year = {2022}, + publisher = {Association for Computational Linguistics}, } @inproceedings{zheng2021fused, @@ -654,7 +701,6 @@ You are warmly welcome to submit questions in [discussions](https://github.com/P ## Acknowledgement - - Many thanks to [yeyupiaoling](https://github.com/yeyupiaoling)/[PPASR](https://github.com/yeyupiaoling/PPASR)/[PaddlePaddle-DeepSpeech](https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-DeepSpeech)/[VoiceprintRecognition-PaddlePaddle](https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle)/[AudioClassification-PaddlePaddle](https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification-PaddlePaddle) for years of attention, constructive advice and great help. - Many thanks to [mymagicpower](https://github.com/mymagicpower) for the Java implementation of ASR upon [short](https://github.com/mymagicpower/AIAS/tree/main/3_audio_sdks/asr_sdk) and [long](https://github.com/mymagicpower/AIAS/tree/main/3_audio_sdks/asr_long_audio_sdk) audio files. - Many thanks to [JiehangXie](https://github.com/JiehangXie)/[PaddleBoBo](https://github.com/JiehangXie/PaddleBoBo) for developing Virtual Uploader(VUP)/Virtual YouTuber(VTuber) with PaddleSpeech TTS function. diff --git a/README_cn.md b/README_cn.md index 5dab7fa0c..497863dbc 100644 --- a/README_cn.md +++ b/README_cn.md @@ -2,26 +2,45 @@

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- 快速开始 - | 快速使用服务 - | 教程文档 - | 模型列表 -

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+ 快速开始 + | 快速使用服务 + | 快速使用流式服务 + | 教程文档 + | 模型列表 +

+ + + + **PaddleSpeech** 是基于飞桨 [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) 的语音方向的开源模型库,用于语音和音频中的各种关键任务的开发,包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型,一些典型的应用示例如下: ##### 语音识别 @@ -57,7 +78,6 @@ from https://github.com/18F/open-source-guide/blob/18f-pages/pages/making-readme 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。 - @@ -143,19 +163,6 @@ from https://github.com/18F/open-source-guide/blob/18f-pages/pages/making-readme -### ⭐ 应用案例 -- **[PaddleBoBo](https://github.com/JiehangXie/PaddleBoBo): 使用 PaddleSpeech 的语音合成模块生成虚拟人的声音。** - -
- -- [PaddleSpeech 示例视频](https://paddlespeech.readthedocs.io/en/latest/demo_video.html) - - -- **[VTuberTalk](https://github.com/jerryuhoo/VTuberTalk): 使用 PaddleSpeech 的语音合成和语音识别从视频中克隆人声。** - -
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### 🔥 热门活动 @@ -164,27 +171,32 @@ from https://github.com/18F/open-source-guide/blob/18f-pages/pages/making-readme 4 日直播课: 深度解读 PaddleSpeech 语音技术! **直播回放与课件资料: https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/25130** -### 特性 -本项目采用了易用、高效、灵活以及可扩展的实现,旨在为工业应用、学术研究提供更好的支持,实现的功能包含训练、推断以及测试模块,以及部署过程,主要包括 -- 📦 **易用性**: 安装门槛低,可使用 [CLI](#quick-start) 快速开始。 -- 🏆 **对标 SoTA**: 提供了高速、轻量级模型,且借鉴了最前沿的技术。 -- 💯 **基于规则的中文前端**: 我们的前端包含文本正则化和字音转换(G2P)。此外,我们使用自定义语言规则来适应中文语境。 -- **多种工业界以及学术界主流功能支持**: - - 🛎️ 典型音频任务: 本工具包提供了音频任务如音频分类、语音翻译、自动语音识别、文本转语音、语音合成等任务的实现。 - - 🔬 主流模型及数据集: 本工具包实现了参与整条语音任务流水线的各个模块,并且采用了主流数据集如 LibriSpeech、LJSpeech、AIShell、CSMSC,详情请见 [模型列表](#model-list)。 - - 🧩 级联模型应用: 作为传统语音任务的扩展,我们结合了自然语言处理、计算机视觉等任务,实现更接近实际需求的产业级应用。 ### 近期更新 +- 👏🏻 2022.04.28: PaddleSpeech Streaming Server 上线! 覆盖了语音识别和语音合成。 - 👏🏻 2022.03.28: PaddleSpeech Server 上线! 覆盖了声音分类、语音识别、以及语音合成。 - 👏🏻 2022.03.28: PaddleSpeech CLI 上线声纹验证。 - 🤗 2021.12.14: Our PaddleSpeech [ASR](https://huggingface.co/spaces/KPatrick/PaddleSpeechASR) and [TTS](https://huggingface.co/spaces/KPatrick/PaddleSpeechTTS) Demos on Hugging Face Spaces are available! - 👏🏻 2021.12.10: PaddleSpeech CLI 上线!覆盖了声音分类、语音识别、语音翻译(英译中)以及语音合成。 + +### 特性 + +本项目采用了易用、高效、灵活以及可扩展的实现,旨在为工业应用、学术研究提供更好的支持,实现的功能包含训练、推断以及测试模块,以及部署过程,主要包括 +- 📦 **易用性**: 安装门槛低,可使用 [CLI](#quick-start) 快速开始。 +- 🏆 **对标 SoTA**: 提供了高速、轻量级模型,且借鉴了最前沿的技术。 +- 💯 **基于规则的中文前端**: 我们的前端包含文本正则化和字音转换(G2P)。此外,我们使用自定义语言规则来适应中文语境。 +- **多种工业界以及学术界主流功能支持**: + - 🛎️ 典型音频任务: 本工具包提供了音频任务如音频分类、语音翻译、自动语音识别、文本转语音、语音合成等任务的实现。 + - 🔬 主流模型及数据集: 本工具包实现了参与整条语音任务流水线的各个模块,并且采用了主流数据集如 LibriSpeech、LJSpeech、AIShell、CSMSC,详情请见 [模型列表](#model-list)。 + - 🧩 级联模型应用: 作为传统语音任务的扩展,我们结合了自然语言处理、计算机视觉等任务,实现更接近实际需求的产业级应用。 + + ### 技术交流群 微信扫描二维码(好友申请通过后回复【语音】)加入官方交流群,获得更高效的问题答疑,与各行各业开发者充分交流,期待您的加入。 @@ -192,11 +204,13 @@ from https://github.com/18F/open-source-guide/blob/18f-pages/pages/making-readme + ## 安装 我们强烈建议用户在 **Linux** 环境下,*3.7* 以上版本的 *python* 上安装 PaddleSpeech。 目前为止,**Linux** 支持声音分类、语音识别、语音合成和语音翻译四种功能,**Mac OSX、 Windows** 下暂不支持语音翻译功能。 想了解具体安装细节,可以参考[安装文档](./docs/source/install_cn.md)。 + ## 快速开始 安装完成后,开发者可以通过命令行快速开始,改变 `--input` 可以尝试用自己的音频或文本测试。 @@ -232,7 +246,7 @@ paddlespeech tts --input "你好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架! **批处理** ``` echo -e "1 欢迎光临。\n2 谢谢惠顾。" | paddlespeech tts -``` +``` **Shell管道** ASR + Punc: @@ -269,6 +283,38 @@ paddlespeech_client cls --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input.wav 更多服务相关的命令行使用信息,请参考 [demos](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/demos/speech_server) + +## 快速使用流式服务 + +开发者可以尝试[流式ASR](./demos/streaming_asr_server/README.md)和 [流式TTS](./demos/streaming_tts_server/README.md)服务. + +**启动流式ASR服务** + +``` +paddlespeech_server start --config_file ./demos/streaming_asr_server/conf/application.yaml +``` + +**访问流式ASR服务** + +``` +paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav +``` + +**启动流式TTS服务** + +``` +paddlespeech_server start --config_file ./demos/streaming_tts_server/conf/tts_online_application.yaml +``` + +**访问流式TTS服务** + +``` +paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol http --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav +``` + +更多信息参看: [流式 ASR](./demos/streaming_asr_server/README.md) 和 [流式 TTS](./demos/streaming_tts_server/README.md) + + ## 模型列表 PaddleSpeech 支持很多主流的模型,并提供了预训练模型,详情请见[模型列表](./docs/source/released_model.md)。 @@ -582,15 +628,31 @@ PaddleSpeech 的 **语音合成** 主要包含三个模块:文本前端、声 语音合成模块最初被称为 [Parakeet](https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet),现在与此仓库合并。如果您对该任务的学术研究感兴趣,请参阅 [TTS 研究概述](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/docs/source/tts#overview)。此外,[模型介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/tts/models_introduction.md) 是了解语音合成流程的一个很好的指南。 +## ⭐ 应用案例 +- **[PaddleBoBo](https://github.com/JiehangXie/PaddleBoBo): 使用 PaddleSpeech 的语音合成模块生成虚拟人的声音。** + +
+ +- [PaddleSpeech 示例视频](https://paddlespeech.readthedocs.io/en/latest/demo_video.html) + + +- **[VTuberTalk](https://github.com/jerryuhoo/VTuberTalk): 使用 PaddleSpeech 的语音合成和语音识别从视频中克隆人声。** + +
+ +
+ + ## 引用 要引用 PaddleSpeech 进行研究,请使用以下格式进行引用。 ```text -@misc{ppspeech2021, -title={PaddleSpeech, a toolkit for audio processing based on PaddlePaddle.}, -author={PaddlePaddle Authors}, -howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech}}, -year={2021} +@inproceedings{zhang2022paddlespeech, + title = {PaddleSpeech: An Easy-to-Use All-in-One Speech Toolkit}, + author = {Hui Zhang, Tian Yuan, Junkun Chen, Xintong Li, Renjie Zheng, Yuxin Huang, Xiaojie Chen, Enlei Gong, Zeyu Chen, Xiaoguang Hu, dianhai yu, Yanjun Ma, Liang Huang}, + booktitle = {Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: Demonstrations}, + year = {2022}, + publisher = {Association for Computational Linguistics}, } @inproceedings{zheng2021fused, @@ -657,6 +719,7 @@ year={2021} - 非常感谢 [jerryuhoo](https://github.com/jerryuhoo)/[VTuberTalk](https://github.com/jerryuhoo/VTuberTalk) 基于 PaddleSpeech 的 TTS GUI 界面和基于 ASR 制作数据集的相关代码。 + 此外,PaddleSpeech 依赖于许多开源存储库。有关更多信息,请参阅 [references](./docs/source/reference.md)。 ## License diff --git a/paddleaudio/.gitignore b/audio/.gitignore similarity index 100% rename from paddleaudio/.gitignore rename to audio/.gitignore diff --git a/paddleaudio/CHANGELOG.md b/audio/CHANGELOG.md similarity index 100% rename from paddleaudio/CHANGELOG.md rename to audio/CHANGELOG.md diff --git a/paddleaudio/README.md b/audio/README.md similarity index 100% rename from paddleaudio/README.md rename to audio/README.md diff --git a/paddleaudio/docs/Makefile b/audio/docs/Makefile similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/Makefile rename to audio/docs/Makefile diff --git a/paddleaudio/docs/README.md b/audio/docs/README.md similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/README.md rename to audio/docs/README.md diff --git a/paddleaudio/docs/images/paddle.png b/audio/docs/images/paddle.png similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/images/paddle.png rename to audio/docs/images/paddle.png diff --git a/paddleaudio/docs/make.bat b/audio/docs/make.bat similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/make.bat rename to audio/docs/make.bat diff --git a/paddleaudio/docs/source/_static/custom.css b/audio/docs/source/_static/custom.css similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/source/_static/custom.css rename to audio/docs/source/_static/custom.css diff --git a/paddleaudio/docs/source/_templates/module.rst_t b/audio/docs/source/_templates/module.rst_t similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/source/_templates/module.rst_t rename to audio/docs/source/_templates/module.rst_t diff --git a/paddleaudio/docs/source/_templates/package.rst_t b/audio/docs/source/_templates/package.rst_t similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/source/_templates/package.rst_t rename to audio/docs/source/_templates/package.rst_t diff --git a/paddleaudio/docs/source/_templates/toc.rst_t b/audio/docs/source/_templates/toc.rst_t similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/source/_templates/toc.rst_t rename to audio/docs/source/_templates/toc.rst_t diff --git a/paddleaudio/docs/source/conf.py b/audio/docs/source/conf.py similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/source/conf.py rename to audio/docs/source/conf.py diff --git a/paddleaudio/docs/source/index.rst b/audio/docs/source/index.rst similarity index 100% rename from paddleaudio/docs/source/index.rst rename to audio/docs/source/index.rst diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/__init__.py b/audio/paddleaudio/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/__init__.py rename to audio/paddleaudio/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/backends/__init__.py b/audio/paddleaudio/backends/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/backends/__init__.py rename to audio/paddleaudio/backends/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/backends/soundfile_backend.py b/audio/paddleaudio/backends/soundfile_backend.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/backends/soundfile_backend.py rename to audio/paddleaudio/backends/soundfile_backend.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/backends/sox_backend.py b/audio/paddleaudio/backends/sox_backend.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/backends/sox_backend.py rename to audio/paddleaudio/backends/sox_backend.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/compliance/__init__.py b/audio/paddleaudio/compliance/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/compliance/__init__.py rename to audio/paddleaudio/compliance/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/compliance/kaldi.py b/audio/paddleaudio/compliance/kaldi.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/compliance/kaldi.py rename to audio/paddleaudio/compliance/kaldi.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/compliance/librosa.py b/audio/paddleaudio/compliance/librosa.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/compliance/librosa.py rename to audio/paddleaudio/compliance/librosa.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/__init__.py b/audio/paddleaudio/datasets/__init__.py similarity index 96% rename from paddleaudio/paddleaudio/datasets/__init__.py rename to audio/paddleaudio/datasets/__init__.py index ebd4af984..f95fad305 100644 --- a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/__init__.py +++ b/audio/paddleaudio/datasets/__init__.py @@ -13,6 +13,7 @@ # limitations under the License. from .esc50 import ESC50 from .gtzan import GTZAN +from .hey_snips import HeySnips from .rirs_noises import OpenRIRNoise from .tess import TESS from .urban_sound import UrbanSound8K diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/dataset.py b/audio/paddleaudio/datasets/dataset.py similarity index 76% rename from paddleaudio/paddleaudio/datasets/dataset.py rename to audio/paddleaudio/datasets/dataset.py index 06e2df6d0..488187a69 100644 --- a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/dataset.py +++ b/audio/paddleaudio/datasets/dataset.py @@ -17,6 +17,8 @@ import numpy as np import paddle from ..backends import load as load_audio +from ..compliance.kaldi import fbank as kaldi_fbank +from ..compliance.kaldi import mfcc as kaldi_mfcc from ..compliance.librosa import melspectrogram from ..compliance.librosa import mfcc @@ -24,6 +26,8 @@ feat_funcs = { 'raw': None, 'melspectrogram': melspectrogram, 'mfcc': mfcc, + 'kaldi_fbank': kaldi_fbank, + 'kaldi_mfcc': kaldi_mfcc, } @@ -73,16 +77,24 @@ class AudioClassificationDataset(paddle.io.Dataset): feat_func = feat_funcs[self.feat_type] record = {} - record['feat'] = feat_func( - waveform, sample_rate, - **self.feat_config) if feat_func else waveform + if self.feat_type in ['kaldi_fbank', 'kaldi_mfcc']: + waveform = paddle.to_tensor(waveform).unsqueeze(0) # (C, T) + record['feat'] = feat_func( + waveform=waveform, sr=self.sample_rate, **self.feat_config) + else: + record['feat'] = feat_func( + waveform, sample_rate, + **self.feat_config) if feat_func else waveform record['label'] = label return record def __getitem__(self, idx): record = self._convert_to_record(idx) - return np.array(record['feat']).transpose(), np.array( - record['label'], dtype=np.int64) + if self.feat_type in ['kaldi_fbank', 'kaldi_mfcc']: + return self.keys[idx], record['feat'], record['label'] + else: + return np.array(record['feat']).transpose(), np.array( + record['label'], dtype=np.int64) def __len__(self): return len(self.files) diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/esc50.py b/audio/paddleaudio/datasets/esc50.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/datasets/esc50.py rename to audio/paddleaudio/datasets/esc50.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/gtzan.py b/audio/paddleaudio/datasets/gtzan.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/datasets/gtzan.py rename to audio/paddleaudio/datasets/gtzan.py diff --git a/audio/paddleaudio/datasets/hey_snips.py b/audio/paddleaudio/datasets/hey_snips.py new file mode 100644 index 000000000..7a67b843b --- /dev/null +++ b/audio/paddleaudio/datasets/hey_snips.py @@ -0,0 +1,74 @@ +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import collections +import json +import os +from typing import List +from typing import Tuple + +from .dataset import AudioClassificationDataset + +__all__ = ['HeySnips'] + + +class HeySnips(AudioClassificationDataset): + meta_info = collections.namedtuple('META_INFO', + ('key', 'label', 'duration', 'wav')) + + def __init__(self, + data_dir: os.PathLike, + mode: str='train', + feat_type: str='kaldi_fbank', + sample_rate: int=16000, + **kwargs): + self.data_dir = data_dir + files, labels = self._get_data(mode) + super(HeySnips, self).__init__( + files=files, + labels=labels, + feat_type=feat_type, + sample_rate=sample_rate, + **kwargs) + + def _get_meta_info(self, mode) -> List[collections.namedtuple]: + ret = [] + with open(os.path.join(self.data_dir, '{}.json'.format(mode)), + 'r') as f: + data = json.load(f) + for item in data: + sample = collections.OrderedDict() + if item['duration'] > 0: + sample['key'] = item['id'] + sample['label'] = 0 if item['is_hotword'] == 1 else -1 + sample['duration'] = item['duration'] + sample['wav'] = os.path.join(self.data_dir, + item['audio_file_path']) + ret.append(self.meta_info(*sample.values())) + return ret + + def _get_data(self, mode: str) -> Tuple[List[str], List[int]]: + meta_info = self._get_meta_info(mode) + + files = [] + labels = [] + self.keys = [] + self.durations = [] + for sample in meta_info: + key, target, duration, wav = sample + files.append(wav) + labels.append(int(target)) + self.keys.append(key) + self.durations.append(float(duration)) + + return files, labels diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/rirs_noises.py b/audio/paddleaudio/datasets/rirs_noises.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/datasets/rirs_noises.py rename to audio/paddleaudio/datasets/rirs_noises.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/tess.py b/audio/paddleaudio/datasets/tess.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/datasets/tess.py rename to audio/paddleaudio/datasets/tess.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/urban_sound.py b/audio/paddleaudio/datasets/urban_sound.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/datasets/urban_sound.py rename to audio/paddleaudio/datasets/urban_sound.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/datasets/voxceleb.py b/audio/paddleaudio/datasets/voxceleb.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/datasets/voxceleb.py rename to audio/paddleaudio/datasets/voxceleb.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/features/__init__.py b/audio/paddleaudio/features/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/features/__init__.py rename to audio/paddleaudio/features/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/features/layers.py b/audio/paddleaudio/features/layers.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/features/layers.py rename to audio/paddleaudio/features/layers.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/functional/__init__.py b/audio/paddleaudio/functional/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/functional/__init__.py rename to audio/paddleaudio/functional/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/functional/functional.py b/audio/paddleaudio/functional/functional.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/functional/functional.py rename to audio/paddleaudio/functional/functional.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/functional/window.py b/audio/paddleaudio/functional/window.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/functional/window.py rename to audio/paddleaudio/functional/window.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/io/__init__.py b/audio/paddleaudio/io/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/io/__init__.py rename to audio/paddleaudio/io/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/metric/__init__.py b/audio/paddleaudio/metric/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/metric/__init__.py rename to audio/paddleaudio/metric/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/metric/dtw.py b/audio/paddleaudio/metric/dtw.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/metric/dtw.py rename to audio/paddleaudio/metric/dtw.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/metric/eer.py b/audio/paddleaudio/metric/eer.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/metric/eer.py rename to audio/paddleaudio/metric/eer.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/sox_effects/__init__.py b/audio/paddleaudio/sox_effects/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/sox_effects/__init__.py rename to audio/paddleaudio/sox_effects/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/utils/__init__.py b/audio/paddleaudio/utils/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/utils/__init__.py rename to audio/paddleaudio/utils/__init__.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/utils/download.py b/audio/paddleaudio/utils/download.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/utils/download.py rename to audio/paddleaudio/utils/download.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/utils/env.py b/audio/paddleaudio/utils/env.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/utils/env.py rename to audio/paddleaudio/utils/env.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/utils/error.py b/audio/paddleaudio/utils/error.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/utils/error.py rename to audio/paddleaudio/utils/error.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/utils/log.py b/audio/paddleaudio/utils/log.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/utils/log.py rename to audio/paddleaudio/utils/log.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/utils/numeric.py b/audio/paddleaudio/utils/numeric.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/utils/numeric.py rename to audio/paddleaudio/utils/numeric.py diff --git a/paddleaudio/paddleaudio/utils/time.py b/audio/paddleaudio/utils/time.py similarity index 100% rename from paddleaudio/paddleaudio/utils/time.py rename to audio/paddleaudio/utils/time.py diff --git a/paddleaudio/setup.py b/audio/setup.py similarity index 99% rename from paddleaudio/setup.py rename to audio/setup.py index aac389302..ffee6f9d2 100644 --- a/paddleaudio/setup.py +++ b/audio/setup.py @@ -19,7 +19,7 @@ from setuptools.command.install import install from setuptools.command.test import test # set the version here -VERSION = '0.2.1' +VERSION = '1.0.0a' # Inspired by the example at https://pytest.org/latest/goodpractises.html diff --git a/paddleaudio/tests/.gitkeep b/audio/tests/.gitkeep similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/.gitkeep rename to audio/tests/.gitkeep diff --git a/paddleaudio/tests/backends/__init__.py b/audio/tests/backends/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/backends/__init__.py rename to audio/tests/backends/__init__.py diff --git a/paddleaudio/tests/backends/base.py b/audio/tests/backends/base.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/backends/base.py rename to audio/tests/backends/base.py diff --git a/paddleaudio/tests/backends/soundfile/__init__.py b/audio/tests/backends/soundfile/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/backends/soundfile/__init__.py rename to audio/tests/backends/soundfile/__init__.py diff --git a/paddleaudio/tests/backends/soundfile/test_io.py b/audio/tests/backends/soundfile/test_io.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/backends/soundfile/test_io.py rename to audio/tests/backends/soundfile/test_io.py index 0f7580a40..9d092902d 100644 --- a/paddleaudio/tests/backends/soundfile/test_io.py +++ b/audio/tests/backends/soundfile/test_io.py @@ -16,9 +16,9 @@ import os import unittest import numpy as np +import paddleaudio import soundfile as sf -import paddleaudio from ..base import BackendTest diff --git a/paddleaudio/tests/benchmark/README.md b/audio/tests/benchmark/README.md similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/benchmark/README.md rename to audio/tests/benchmark/README.md diff --git a/paddleaudio/tests/benchmark/log_melspectrogram.py b/audio/tests/benchmark/log_melspectrogram.py similarity index 99% rename from paddleaudio/tests/benchmark/log_melspectrogram.py rename to audio/tests/benchmark/log_melspectrogram.py index 5230acd42..9832aed4d 100644 --- a/paddleaudio/tests/benchmark/log_melspectrogram.py +++ b/audio/tests/benchmark/log_melspectrogram.py @@ -17,11 +17,10 @@ import urllib.request import librosa import numpy as np import paddle +import paddleaudio import torch import torchaudio -import paddleaudio - wav_url = 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav' if not os.path.isfile(os.path.basename(wav_url)): urllib.request.urlretrieve(wav_url, os.path.basename(wav_url)) diff --git a/paddleaudio/tests/benchmark/melspectrogram.py b/audio/tests/benchmark/melspectrogram.py similarity index 99% rename from paddleaudio/tests/benchmark/melspectrogram.py rename to audio/tests/benchmark/melspectrogram.py index e0b79b45a..5fe3f2481 100644 --- a/paddleaudio/tests/benchmark/melspectrogram.py +++ b/audio/tests/benchmark/melspectrogram.py @@ -17,11 +17,10 @@ import urllib.request import librosa import numpy as np import paddle +import paddleaudio import torch import torchaudio -import paddleaudio - wav_url = 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav' if not os.path.isfile(os.path.basename(wav_url)): urllib.request.urlretrieve(wav_url, os.path.basename(wav_url)) diff --git a/paddleaudio/tests/benchmark/mfcc.py b/audio/tests/benchmark/mfcc.py similarity index 99% rename from paddleaudio/tests/benchmark/mfcc.py rename to audio/tests/benchmark/mfcc.py index 2572ff33d..c6a8c85f9 100644 --- a/paddleaudio/tests/benchmark/mfcc.py +++ b/audio/tests/benchmark/mfcc.py @@ -17,11 +17,10 @@ import urllib.request import librosa import numpy as np import paddle +import paddleaudio import torch import torchaudio -import paddleaudio - wav_url = 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav' if not os.path.isfile(os.path.basename(wav_url)): urllib.request.urlretrieve(wav_url, os.path.basename(wav_url)) diff --git a/paddleaudio/tests/features/__init__.py b/audio/tests/features/__init__.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/features/__init__.py rename to audio/tests/features/__init__.py diff --git a/paddleaudio/tests/features/base.py b/audio/tests/features/base.py similarity index 99% rename from paddleaudio/tests/features/base.py rename to audio/tests/features/base.py index 725e1e2e7..476f6b8ee 100644 --- a/paddleaudio/tests/features/base.py +++ b/audio/tests/features/base.py @@ -17,7 +17,6 @@ import urllib.request import numpy as np import paddle - from paddleaudio import load wav_url = 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav' diff --git a/paddleaudio/tests/features/test_istft.py b/audio/tests/features/test_istft.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/features/test_istft.py rename to audio/tests/features/test_istft.py index 23371200b..9cf8cdd65 100644 --- a/paddleaudio/tests/features/test_istft.py +++ b/audio/tests/features/test_istft.py @@ -15,9 +15,9 @@ import unittest import numpy as np import paddle +from paddleaudio.functional.window import get_window from .base import FeatTest -from paddleaudio.functional.window import get_window from paddlespeech.s2t.transform.spectrogram import IStft from paddlespeech.s2t.transform.spectrogram import Stft diff --git a/paddleaudio/tests/features/test_kaldi.py b/audio/tests/features/test_kaldi.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/features/test_kaldi.py rename to audio/tests/features/test_kaldi.py index 6e826aaa7..00a576f6f 100644 --- a/paddleaudio/tests/features/test_kaldi.py +++ b/audio/tests/features/test_kaldi.py @@ -15,10 +15,10 @@ import unittest import numpy as np import paddle +import paddleaudio import torch import torchaudio -import paddleaudio from .base import FeatTest diff --git a/paddleaudio/tests/features/test_librosa.py b/audio/tests/features/test_librosa.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/features/test_librosa.py rename to audio/tests/features/test_librosa.py index cf0c98c72..a1d3e8400 100644 --- a/paddleaudio/tests/features/test_librosa.py +++ b/audio/tests/features/test_librosa.py @@ -16,11 +16,11 @@ import unittest import librosa import numpy as np import paddle - import paddleaudio -from .base import FeatTest from paddleaudio.functional.window import get_window +from .base import FeatTest + class TestLibrosa(FeatTest): def initParmas(self): diff --git a/paddleaudio/tests/features/test_log_melspectrogram.py b/audio/tests/features/test_log_melspectrogram.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/features/test_log_melspectrogram.py rename to audio/tests/features/test_log_melspectrogram.py index 6bae2df3f..0383c2b8b 100644 --- a/paddleaudio/tests/features/test_log_melspectrogram.py +++ b/audio/tests/features/test_log_melspectrogram.py @@ -15,8 +15,8 @@ import unittest import numpy as np import paddle - import paddleaudio + from .base import FeatTest from paddlespeech.s2t.transform.spectrogram import LogMelSpectrogram diff --git a/paddleaudio/tests/features/test_spectrogram.py b/audio/tests/features/test_spectrogram.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/features/test_spectrogram.py rename to audio/tests/features/test_spectrogram.py index 50b21403b..1774fe619 100644 --- a/paddleaudio/tests/features/test_spectrogram.py +++ b/audio/tests/features/test_spectrogram.py @@ -15,8 +15,8 @@ import unittest import numpy as np import paddle - import paddleaudio + from .base import FeatTest from paddlespeech.s2t.transform.spectrogram import Spectrogram diff --git a/paddleaudio/tests/features/test_stft.py b/audio/tests/features/test_stft.py similarity index 100% rename from paddleaudio/tests/features/test_stft.py rename to audio/tests/features/test_stft.py index c64b5ebe6..58792ffe2 100644 --- a/paddleaudio/tests/features/test_stft.py +++ b/audio/tests/features/test_stft.py @@ -15,9 +15,9 @@ import unittest import numpy as np import paddle +from paddleaudio.functional.window import get_window from .base import FeatTest -from paddleaudio.functional.window import get_window from paddlespeech.s2t.transform.spectrogram import Stft diff --git a/demos/README.md b/demos/README.md index 36e93dbf1..8abd67249 100644 --- a/demos/README.md +++ b/demos/README.md @@ -10,6 +10,8 @@ The directory containes many speech applications in multi scenarios. * metaverse - 2D AR with TTS * punctuation_restoration - restore punctuation from raw text * speech recogintion - recognize text of an audio file +* speech server - Server for Speech Task, e.g. ASR,TTS,CLS +* streaming asr server - receive audio stream from websocket, and recognize to transcript. * speech translation - end to end speech translation * story talker - book reader based on OCR and TTS * style_fs2 - multi style control for FastSpeech2 model diff --git a/demos/README_cn.md b/demos/README_cn.md index add6e25f5..471342127 100644 --- a/demos/README_cn.md +++ b/demos/README_cn.md @@ -10,6 +10,8 @@ * 元宇宙 - 基于语音合成的 2D 增强现实。 * 标点恢复 - 通常作为语音识别的文本后处理任务,为一段无标点的纯文本添加相应的标点符号。 * 语音识别 - 识别一段音频中包含的语音文字。 +* 语音服务 - 离线语音服务,包括ASR、TTS、CLS等 +* 流式语音识别服务 - 流式输入语音数据流识别音频中的文字 * 语音翻译 - 实时识别音频中的语言,并同时翻译成目标语言。 * 会说话的故事书 - 基于 OCR 和语音合成的会说话的故事书。 * 个性化语音合成 - 基于 FastSpeech2 模型的个性化语音合成。 diff --git a/demos/audio_searching/src/vpr_search.py b/demos/audio_searching/src/vpr_search.py index 94974d0d8..2780dfb3b 100644 --- a/demos/audio_searching/src/vpr_search.py +++ b/demos/audio_searching/src/vpr_search.py @@ -19,6 +19,7 @@ from fastapi import FastAPI from fastapi import File from fastapi import Form from fastapi import UploadFile +from logs import LOGGER from mysql_helpers import MySQLHelper from operations.count import do_count_vpr from operations.count import do_get @@ -31,8 +32,6 @@ from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware from starlette.requests import Request from starlette.responses import FileResponse -from logs import LOGGER - app = FastAPI() app.add_middleware( CORSMiddleware, diff --git a/demos/speaker_verification/README.md b/demos/speaker_verification/README.md index 7d7180ae9..b79f3f7a1 100644 --- a/demos/speaker_verification/README.md +++ b/demos/speaker_verification/README.md @@ -1,5 +1,5 @@ ([简体中文](./README_cn.md)|English) -# Speech Verification) +# Speech Verification ## Introduction diff --git a/demos/speech_recognition/README.md b/demos/speech_recognition/README.md index 636548801..6493e8e61 100644 --- a/demos/speech_recognition/README.md +++ b/demos/speech_recognition/README.md @@ -24,13 +24,13 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee - Command Line(Recommended) ```bash # Chinese - paddlespeech asr --input ./zh.wav + paddlespeech asr --input ./zh.wav -v # English - paddlespeech asr --model transformer_librispeech --lang en --input ./en.wav + paddlespeech asr --model transformer_librispeech --lang en --input ./en.wav -v # Chinese ASR + Punctuation Restoration - paddlespeech asr --input ./zh.wav | paddlespeech text --task punc + paddlespeech asr --input ./zh.wav -v | paddlespeech text --task punc -v ``` - (It doesn't matter if package `paddlespeech-ctcdecoders` is not found, this package is optional.) + (If you don't want to see the log information, you can remove "-v". Besides, it doesn't matter if package `paddlespeech-ctcdecoders` is not found, this package is optional.) Usage: ```bash @@ -45,6 +45,7 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee - `ckpt_path`: Model checkpoint. Use pretrained model when it is None. Default: `None`. - `yes`: No additional parameters required. Once set this parameter, it means accepting the request of the program by default, which includes transforming the audio sample rate. Default: `False`. - `device`: Choose device to execute model inference. Default: default device of paddlepaddle in current environment. + - `verbose`: Show the log information. Output: ```bash @@ -84,8 +85,12 @@ Here is a list of pretrained models released by PaddleSpeech that can be used by | Model | Language | Sample Rate | :--- | :---: | :---: | -| conformer_wenetspeech| zh| 16k -| transformer_librispeech| en| 16k +| conformer_wenetspeech | zh | 16k +| conformer_online_multicn | zh | 16k +| conformer_aishell | zh | 16k +| conformer_online_aishell | zh | 16k +| transformer_librispeech | en | 16k +| deepspeech2online_wenetspeech | zh | 16k | deepspeech2offline_aishell| zh| 16k | deepspeech2online_aishell | zh | 16k -|deepspeech2offline_librispeech|en| 16k +| deepspeech2offline_librispeech | en | 16k diff --git a/demos/speech_recognition/README_cn.md b/demos/speech_recognition/README_cn.md index 8033dbd81..8d631d89c 100644 --- a/demos/speech_recognition/README_cn.md +++ b/demos/speech_recognition/README_cn.md @@ -22,13 +22,13 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee - 命令行 (推荐使用) ```bash # 中文 - paddlespeech asr --input ./zh.wav + paddlespeech asr --input ./zh.wav -v # 英文 - paddlespeech asr --model transformer_librispeech --lang en --input ./en.wav + paddlespeech asr --model transformer_librispeech --lang en --input ./en.wav -v # 中文 + 标点恢复 - paddlespeech asr --input ./zh.wav | paddlespeech text --task punc + paddlespeech asr --input ./zh.wav -v | paddlespeech text --task punc -v ``` - (如果显示 `paddlespeech-ctcdecoders` 这个 python 包没有找到的 Error,没有关系,这个包是非必须的。) + (如果不想显示 log 信息,可以不使用"-v", 另外如果显示 `paddlespeech-ctcdecoders` 这个 python 包没有找到的 Error,没有关系,这个包是非必须的。) 使用方法: ```bash @@ -43,6 +43,7 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee - `ckpt_path`:模型参数文件,若不设置则下载预训练模型使用,默认值:`None`。 - `yes`;不需要设置额外的参数,一旦设置了该参数,说明你默认同意程序的所有请求,其中包括自动转换输入音频的采样率。默认值:`False`。 - `device`:执行预测的设备,默认值:当前系统下 paddlepaddle 的默认 device。 + - `verbose`: 如果使用,显示 logger 信息。 输出: ```bash @@ -82,7 +83,11 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee | 模型 | 语言 | 采样率 | :--- | :---: | :---: | | conformer_wenetspeech | zh | 16k +| conformer_online_multicn | zh | 16k +| conformer_aishell | zh | 16k +| conformer_online_aishell | zh | 16k | transformer_librispeech | en | 16k +| deepspeech2online_wenetspeech | zh | 16k | deepspeech2offline_aishell| zh| 16k | deepspeech2online_aishell | zh | 16k | deepspeech2offline_librispeech | en | 16k diff --git a/demos/speech_server/README_cn.md b/demos/speech_server/README_cn.md index 17a01f0bb..4a7c7447e 100644 --- a/demos/speech_server/README_cn.md +++ b/demos/speech_server/README_cn.md @@ -86,9 +86,6 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee ``` paddlespeech_client asr --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav - # 流式ASR - paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8091 --input ./zh.wav - ``` 使用帮助: diff --git a/demos/streaming_asr_server/README.md b/demos/streaming_asr_server/README.md new file mode 100644 index 000000000..3de2f3862 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_asr_server/README.md @@ -0,0 +1,358 @@ +([简体中文](./README_cn.md)|English) + +# Speech Server + +## Introduction +This demo is an implementation of starting the streaming speech service and accessing the service. It can be achieved with a single command using `paddlespeech_server` and `paddlespeech_client` or a few lines of code in python. + +Streaming ASR server only support `websocket` protocol, and doesn't support `http` protocol. + +## Usage +### 1. Installation +see [installation](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md). + +It is recommended to use **paddlepaddle 2.2.1** or above. +You can choose one way from meduim and hard to install paddlespeech. + +### 2. Prepare config File +The configuration file can be found in `conf/ws_application.yaml` 和 `conf/ws_conformer_application.yaml`. + +At present, the speech tasks integrated by the model include: DeepSpeech2 and conformer. + + +The input of ASR client demo should be a WAV file(`.wav`), and the sample rate must be the same as the model. + +Here are sample files for thisASR client demo that can be downloaded: +```bash +wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav +``` + +### 3. Server Usage +- Command Line (Recommended) + + ```bash + # in PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server start the service + paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_application.yaml + ``` + + Usage: + + ```bash + paddlespeech_server start --help + ``` + Arguments: + - `config_file`: yaml file of the app, defalut: `./conf/application.yaml` + - `log_file`: log file. Default: `./log/paddlespeech.log` + + Output: + ```bash + [2022-04-21 15:52:18,126] [ INFO] - create the online asr engine instance + [2022-04-21 15:52:18,127] [ INFO] - paddlespeech_server set the device: cpu + [2022-04-21 15:52:18,128] [ INFO] - Load the pretrained model, tag = conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,128] [ INFO] - File /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/asr1_chunk_conformer_multi_cn_ckpt_0.2.3.model.tar.gz md5 checking... + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/model.yaml + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn.pdparams + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn.pdparams + [2022-04-21 15:52:19,446] [ INFO] - start to create the stream conformer asr engine + [2022-04-21 15:52:19,473] [ INFO] - model name: conformer_online + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + [2022-04-21 15:52:21,731] [ INFO] - create the transformer like model success + [2022-04-21 15:52:21,733] [ INFO] - Initialize ASR server engine successfully. + INFO: Started server process [11173] + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [server.py:75] Started server process [11173] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + /home/users/xiongxinlei/.conda/envs/paddlespeech/lib/python3.9/asyncio/base_events.py:1460: DeprecationWarning: The loop argument is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.10. + infos = await tasks.gather(*fs, loop=self) + /home/users/xiongxinlei/.conda/envs/paddlespeech/lib/python3.9/asyncio/base_events.py:1518: DeprecationWarning: The loop argument is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.10. + await tasks.sleep(0, loop=self) + INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [server.py:206] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) + ``` + +- Python API + ```python + # in PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server directory + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor + + server_executor = ServerExecutor() + server_executor( + config_file="./conf/ws_conformer_application.yaml", + log_file="./log/paddlespeech.log") + ``` + + Output: + ```bash + [2022-04-21 15:52:18,126] [ INFO] - create the online asr engine instance + [2022-04-21 15:52:18,127] [ INFO] - paddlespeech_server set the device: cpu + [2022-04-21 15:52:18,128] [ INFO] - Load the pretrained model, tag = conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,128] [ INFO] - File /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/asr1_chunk_conformer_multi_cn_ckpt_0.2.3.model.tar.gz md5 checking... + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/model.yaml + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn.pdparams + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn.pdparams + [2022-04-21 15:52:19,446] [ INFO] - start to create the stream conformer asr engine + [2022-04-21 15:52:19,473] [ INFO] - model name: conformer_online + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + [2022-04-21 15:52:21,731] [ INFO] - create the transformer like model success + [2022-04-21 15:52:21,733] [ INFO] - Initialize ASR server engine successfully. + INFO: Started server process [11173] + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [server.py:75] Started server process [11173] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + /home/users/xiongxinlei/.conda/envs/paddlespeech/lib/python3.9/asyncio/base_events.py:1460: DeprecationWarning: The loop argument is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.10. + infos = await tasks.gather(*fs, loop=self) + /home/users/xiongxinlei/.conda/envs/paddlespeech/lib/python3.9/asyncio/base_events.py:1518: DeprecationWarning: The loop argument is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.10. + await tasks.sleep(0, loop=self) + INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [server.py:206] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) + ``` + + +### 4. ASR Client Usage + +**Note:** The response time will be slightly longer when using the client for the first time +- Command Line (Recommended) + ``` + paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav + ``` + + Usage: + + ```bash + paddlespeech_client asr_online --help + ``` + Arguments: + - `server_ip`: server ip. Default: 127.0.0.1 + - `port`: server port. Default: 8090 + - `input`(required): Audio file to be recognized. + - `sample_rate`: Audio ampling rate, default: 16000. + - `lang`: Language. Default: "zh_cn". + - `audio_format`: Audio format. Default: "wav". + - `punc.server_ip`: punctuation server ip. Default: None. + - `punc.server_port`: punctuation server port. Default: None. + + Output: + ```bash + [2022-04-21 15:59:03,904] [ INFO] - receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} + [2022-04-21 15:59:03,960] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:03,973] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:03,987] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,000] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,012] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,024] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,036] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,047] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,607] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,620] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,633] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,645] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,657] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,669] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,680] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:05,176] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,185] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,192] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,200] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,208] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,216] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,224] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,232] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,724] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,732] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,740] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,747] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,755] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,763] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,770] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:06,271] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,279] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,287] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,294] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,302] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,310] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,318] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,326] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,833] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,842] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,850] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,858] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,866] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,874] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,882] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:07,400] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,408] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,416] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,424] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,432] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,440] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,447] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,455] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,984] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:07,992] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,001] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,008] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,016] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,024] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:12,883] [ INFO] - final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:12,884] [ INFO] - 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 + [2022-04-21 15:59:12,884] [ INFO] - Response time 9.051567 s. + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import ASROnlineClientExecutor + + asrclient_executor = ASROnlineClientExecutor() + res = asrclient_executor( + input="./zh.wav", + server_ip="127.0.0.1", + port=8090, + sample_rate=16000, + lang="zh_cn", + audio_format="wav") + print(res) + ``` + + Output: + ```bash + [2022-04-21 15:59:03,904] [ INFO] - receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} + [2022-04-21 15:59:03,960] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:03,973] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:03,987] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,000] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,012] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,024] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,036] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,047] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,607] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,620] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,633] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,645] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,657] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,669] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,680] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:05,176] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,185] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,192] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,200] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,208] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,216] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,224] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,232] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,724] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,732] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,740] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,747] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,755] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,763] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,770] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:06,271] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,279] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,287] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,294] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,302] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,310] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,318] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,326] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,833] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,842] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,850] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,858] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,866] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,874] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,882] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:07,400] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,408] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,416] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,424] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,432] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,440] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,447] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,455] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,984] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:07,992] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,001] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,008] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,016] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,024] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:12,883] [ INFO] - final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + ``` \ No newline at end of file diff --git a/demos/streaming_asr_server/README_cn.md b/demos/streaming_asr_server/README_cn.md new file mode 100644 index 000000000..bb1d37729 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_asr_server/README_cn.md @@ -0,0 +1,365 @@ +([English](./README.md)|中文) + +# 语音服务 + +## 介绍 +这个demo是一个启动流式语音服务和访问服务的实现。 它可以通过使用`paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client`的单个命令或 python 的几行代码来实现。 + +**流式语音识别服务只支持 `weboscket` 协议,不支持 `http` 协议。** + +## 使用方法 +### 1. 安装 +安装 PaddleSpeech 的详细过程请看 [安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md)。 + +推荐使用 **paddlepaddle 2.2.1** 或以上版本。 +你可以从medium,hard 两种方式中选择一种方式安装 PaddleSpeech。 + + +### 2. 准备配置文件 + +流式ASR的服务启动脚本和服务测试脚本存放在 `PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server` 目录。 +下载好 `PaddleSpeech` 之后,进入到 `PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server` 目录。 +配置文件可参见该目录下 `conf/ws_application.yaml` 和 `conf/ws_conformer_application.yaml` 。 + +目前服务集成的模型有: DeepSpeech2和 conformer模型,对应的配置文件如下: +* DeepSpeech: `conf/ws_application.yaml` +* conformer: `conf/ws_conformer_application.yaml` + + + +这个 ASR client 的输入应该是一个 WAV 文件(`.wav`),并且采样率必须与模型的采样率相同。 + +可以下载此 ASR client的示例音频: +```bash +wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav +``` + +### 3. 服务端使用方法 +- 命令行 (推荐使用) + + ```bash + # 在 PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server 目录启动服务 + paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_application.yaml + ``` + + 使用方法: + + ```bash + paddlespeech_server start --help + ``` + 参数: + - `config_file`: 服务的配置文件,默认: `./conf/application.yaml` + - `log_file`: log 文件. 默认:`./log/paddlespeech.log` + + 输出: + ```bash + [2022-04-21 15:52:18,126] [ INFO] - create the online asr engine instance + [2022-04-21 15:52:18,127] [ INFO] - paddlespeech_server set the device: cpu + [2022-04-21 15:52:18,128] [ INFO] - Load the pretrained model, tag = conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,128] [ INFO] - File /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/asr1_chunk_conformer_multi_cn_ckpt_0.2.3.model.tar.gz md5 checking... + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/model.yaml + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn.pdparams + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn.pdparams + [2022-04-21 15:52:19,446] [ INFO] - start to create the stream conformer asr engine + [2022-04-21 15:52:19,473] [ INFO] - model name: conformer_online + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + [2022-04-21 15:52:21,731] [ INFO] - create the transformer like model success + [2022-04-21 15:52:21,733] [ INFO] - Initialize ASR server engine successfully. + INFO: Started server process [11173] + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [server.py:75] Started server process [11173] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + /home/users/xiongxinlei/.conda/envs/paddlespeech/lib/python3.9/asyncio/base_events.py:1460: DeprecationWarning: The loop argument is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.10. + infos = await tasks.gather(*fs, loop=self) + /home/users/xiongxinlei/.conda/envs/paddlespeech/lib/python3.9/asyncio/base_events.py:1518: DeprecationWarning: The loop argument is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.10. + await tasks.sleep(0, loop=self) + INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [server.py:206] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) + ``` + +- Python API + ```python + # 在 PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server 目录 + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor + + server_executor = ServerExecutor() + server_executor( + config_file="./conf/ws_conformer_application.yaml", + log_file="./log/paddlespeech.log") + ``` + + 输出: + ```bash + [2022-04-21 15:52:18,126] [ INFO] - create the online asr engine instance + [2022-04-21 15:52:18,127] [ INFO] - paddlespeech_server set the device: cpu + [2022-04-21 15:52:18,128] [ INFO] - Load the pretrained model, tag = conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,128] [ INFO] - File /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/asr1_chunk_conformer_multi_cn_ckpt_0.2.3.model.tar.gz md5 checking... + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/model.yaml + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn.pdparams + [2022-04-21 15:52:18,727] [ INFO] - /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/conformer_online_multicn-zh-16k/exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn.pdparams + [2022-04-21 15:52:19,446] [ INFO] - start to create the stream conformer asr engine + [2022-04-21 15:52:19,473] [ INFO] - model name: conformer_online + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + set kaiming_uniform + [2022-04-21 15:52:21,731] [ INFO] - create the transformer like model success + [2022-04-21 15:52:21,733] [ INFO] - Initialize ASR server engine successfully. + INFO: Started server process [11173] + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [server.py:75] Started server process [11173] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + /home/users/xiongxinlei/.conda/envs/paddlespeech/lib/python3.9/asyncio/base_events.py:1460: DeprecationWarning: The loop argument is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.10. + infos = await tasks.gather(*fs, loop=self) + /home/users/xiongxinlei/.conda/envs/paddlespeech/lib/python3.9/asyncio/base_events.py:1518: DeprecationWarning: The loop argument is deprecated since Python 3.8, and scheduled for removal in Python 3.10. + await tasks.sleep(0, loop=self) + INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-21 15:52:21] [INFO] [server.py:206] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) + ``` + +### 4. ASR 客户端使用方法 + +**注意:** 初次使用客户端时响应时间会略长 +- 命令行 (推荐使用) + ``` + paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav + ``` + + 使用帮助: + + ```bash + paddlespeech_client asr_online --help + ``` + + 参数: + - `server_ip`: 服务端ip地址,默认: 127.0.0.1。 + - `port`: 服务端口,默认: 8090。 + - `input`(必须输入): 用于识别的音频文件。 + - `sample_rate`: 音频采样率,默认值:16000。 + - `lang`: 模型语言,默认值:zh_cn。 + - `audio_format`: 音频格式,默认值:wav。 + - `punc.server_ip` 标点预测服务的ip。默认是None。 + - `punc.server_port` 标点预测服务的端口port。默认是None。 + + 输出: + + ```bash + [2022-04-21 15:59:03,904] [ INFO] - receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} + [2022-04-21 15:59:03,960] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:03,973] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:03,987] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,000] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,012] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,024] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,036] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,047] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,607] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,620] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,633] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,645] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,657] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,669] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,680] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:05,176] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,185] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,192] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,200] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,208] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,216] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,224] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,232] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑'} + [2022-04-21 15:59:05,724] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,732] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,740] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,747] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,755] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,763] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:05,770] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的'} + [2022-04-21 15:59:06,271] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,279] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,287] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,294] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,302] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,310] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,318] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,326] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是'} + [2022-04-21 15:59:06,833] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,842] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,850] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,858] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,866] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,874] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:06,882] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给'} + [2022-04-21 15:59:07,400] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,408] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,416] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,424] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,432] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,440] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,447] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,455] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} + [2022-04-21 15:59:07,984] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:07,992] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,001] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,008] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,016] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:08,024] [ INFO] - receive msg={'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:12,883] [ INFO] - final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'asr_results': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} + [2022-04-21 15:59:12,884] [ INFO] - 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 + [2022-04-21 15:59:12,884] [ INFO] - Response time 9.051567 s. + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import ASROnlineClientExecutor + + asrclient_executor = ASROnlineClientExecutor() + res = asrclient_executor( + input="./zh.wav", + server_ip="127.0.0.1", + port=8090, + sample_rate=16000, + lang="zh_cn", + audio_format="wav") + print(res) + ``` + + 输出: + ```bash + [2022-04-21 15:59:03,904] [ INFO] - receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} + [2022-04-21 15:59:03,960] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:03,973] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:03,987] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,000] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,012] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,024] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,036] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,047] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,607] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,620] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,633] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,645] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,657] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 15:59:04,669] [ INFO] - receive msg={'asr_results': ''} + [2022-04-21 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b/demos/streaming_asr_server/conf/application.yaml @@ -0,0 +1,45 @@ +# This is the parameter configuration file for PaddleSpeech Serving. + +################################################################################# +# SERVER SETTING # +################################################################################# +host: 0.0.0.0 +port: 8090 + +# The task format in the engin_list is: _ +# task choices = ['asr_online'] +# protocol = ['websocket'] (only one can be selected). +# websocket only support online engine type. +protocol: 'websocket' +engine_list: ['asr_online'] + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### ASR ######################################### +################### speech task: asr; engine_type: online ####################### +asr_online: + model_type: 'conformer_online_multicn' + am_model: # the pdmodel file of am static model [optional] + am_params: # the pdiparams file of am static model [optional] + lang: 'zh' + sample_rate: 16000 + cfg_path: + decode_method: + force_yes: True + device: # cpu or gpu:id + am_predictor_conf: + device: # set 'gpu:id' or 'cpu' + switch_ir_optim: True + glog_info: False # True -> print glog + summary: True # False -> do not show predictor config + + chunk_buffer_conf: + window_n: 7 # frame + shift_n: 4 # frame + window_ms: 25 # ms + shift_ms: 10 # ms + sample_rate: 16000 + sample_width: 2 \ No newline at end of file diff --git a/demos/streaming_asr_server/conf/ws_application.yaml b/demos/streaming_asr_server/conf/ws_application.yaml new file mode 100644 index 000000000..fc02f2ca4 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_asr_server/conf/ws_application.yaml @@ -0,0 +1,47 @@ +# This is the parameter configuration file for PaddleSpeech Serving. + +################################################################################# +# SERVER SETTING # +################################################################################# +host: 0.0.0.0 +port: 8090 + +# The task format in the engin_list is: _ +# task choices = ['asr_online'] +# protocol = ['websocket'] (only one can be selected). +# websocket only support online engine type. +protocol: 'websocket' +engine_list: ['asr_online'] + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### ASR ######################################### +################### speech task: asr; engine_type: online ####################### +asr_online: + model_type: 'deepspeech2online_aishell' + am_model: # the pdmodel file of am static model [optional] + am_params: # the pdiparams file of am static model [optional] + lang: 'zh' + sample_rate: 16000 + cfg_path: + decode_method: + force_yes: True + + am_predictor_conf: + device: # set 'gpu:id' or 'cpu' + switch_ir_optim: True + glog_info: False # True -> print glog + summary: True # False -> do not show predictor config + + chunk_buffer_conf: + frame_duration_ms: 80 + shift_ms: 40 + sample_rate: 16000 + sample_width: 2 + window_n: 7 # frame + shift_n: 4 # frame + window_ms: 20 # ms + shift_ms: 10 # ms diff --git a/demos/streaming_asr_server/conf/ws_conformer_application.yaml b/demos/streaming_asr_server/conf/ws_conformer_application.yaml new file mode 100644 index 000000000..50c7a7277 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_asr_server/conf/ws_conformer_application.yaml @@ -0,0 +1,45 @@ +# This is the parameter configuration file for PaddleSpeech Serving. + +################################################################################# +# SERVER SETTING # +################################################################################# +host: 0.0.0.0 +port: 8090 + +# The task format in the engin_list is: _ +# task choices = ['asr_online'] +# protocol = ['websocket'] (only one can be selected). +# websocket only support online engine type. +protocol: 'websocket' +engine_list: ['asr_online'] + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### ASR ######################################### +################### speech task: asr; engine_type: online ####################### +asr_online: + model_type: 'conformer_online_multicn' + am_model: # the pdmodel file of am static model [optional] + am_params: # the pdiparams file of am static model [optional] + lang: 'zh' + sample_rate: 16000 + cfg_path: + decode_method: + force_yes: True + device: # cpu or gpu:id + am_predictor_conf: + device: # set 'gpu:id' or 'cpu' + switch_ir_optim: True + glog_info: False # True -> print glog + summary: True # False -> do not show predictor config + + chunk_buffer_conf: + window_n: 7 # frame + shift_n: 4 # frame + window_ms: 25 # ms + shift_ms: 10 # ms + sample_rate: 16000 + sample_width: 2 \ No newline at end of file diff --git a/demos/streaming_asr_server/run.sh b/demos/streaming_asr_server/run.sh new file mode 100644 index 000000000..d2ca34475 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_asr_server/run.sh @@ -0,0 +1,2 @@ +# start the streaming asr service +paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_application.yaml \ No newline at end of file diff --git a/demos/streaming_asr_server/test.sh b/demos/streaming_asr_server/test.sh new file mode 100644 index 000000000..fe8155cf3 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_asr_server/test.sh @@ -0,0 +1,5 @@ +# download the test wav +wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav + +# read the wav and pass it to service +python3 websocket_client.py --wavfile ./zh.wav diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/web/app.py b/demos/streaming_asr_server/web/app.py similarity index 100% rename from paddlespeech/server/tests/asr/online/web/app.py rename to demos/streaming_asr_server/web/app.py diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/web/paddle_web_demo.png b/demos/streaming_asr_server/web/paddle_web_demo.png similarity index 100% rename from paddlespeech/server/tests/asr/online/web/paddle_web_demo.png rename to demos/streaming_asr_server/web/paddle_web_demo.png diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/web/readme.md b/demos/streaming_asr_server/web/readme.md similarity index 100% rename from paddlespeech/server/tests/asr/online/web/readme.md rename to demos/streaming_asr_server/web/readme.md diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/web/static/css/font-awesome.min.css b/demos/streaming_asr_server/web/static/css/font-awesome.min.css similarity index 100% rename from paddlespeech/server/tests/asr/online/web/static/css/font-awesome.min.css rename to demos/streaming_asr_server/web/static/css/font-awesome.min.css diff --git 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demos/streaming_asr_server/web/static/js/recorder/recorder-core.js diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/web/static/paddle.ico b/demos/streaming_asr_server/web/static/paddle.ico similarity index 100% rename from paddlespeech/server/tests/asr/online/web/static/paddle.ico rename to demos/streaming_asr_server/web/static/paddle.ico diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/web/templates/index.html b/demos/streaming_asr_server/web/templates/index.html similarity index 99% rename from paddlespeech/server/tests/asr/online/web/templates/index.html rename to demos/streaming_asr_server/web/templates/index.html index 7aa227fb1..56c630808 100644 --- a/paddlespeech/server/tests/asr/online/web/templates/index.html +++ b/demos/streaming_asr_server/web/templates/index.html @@ -93,7 +93,7 @@ function parseResult(data) { var data = JSON.parse(data) - var result = data.asr_results + var result = data.result console.log(result) $("#resultPanel").html(result) } @@ -152,4 +152,4 @@ - \ No newline at end of file + diff --git a/demos/streaming_asr_server/websocket_client.py b/demos/streaming_asr_server/websocket_client.py new file mode 100644 index 000000000..523ef482d --- /dev/null +++ b/demos/streaming_asr_server/websocket_client.py @@ -0,0 +1,82 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +#!/usr/bin/python +# -*- coding: UTF-8 -*- +import argparse +import asyncio +import codecs +import logging +import os + +from paddlespeech.cli.log import logger +from paddlespeech.server.utils.audio_handler import ASRWsAudioHandler + + +def main(args): + logger.info("asr websocket client start") + handler = ASRWsAudioHandler( + args.server_ip, + args.port, + punc_server_ip=args.punc_server_ip, + punc_server_port=args.punc_server_port) + loop = asyncio.get_event_loop() + + # support to process single audio file + if args.wavfile and os.path.exists(args.wavfile): + logger.info(f"start to process the wavscp: {args.wavfile}") + result = loop.run_until_complete(handler.run(args.wavfile)) + result = result["result"] + logger.info(f"asr websocket client finished : {result}") + + # support to process batch audios from wav.scp + if args.wavscp and os.path.exists(args.wavscp): + logging.info(f"start to process the wavscp: {args.wavscp}") + with codecs.open(args.wavscp, 'r', encoding='utf-8') as f,\ + codecs.open("result.txt", 'w', encoding='utf-8') as w: + for line in f: + utt_name, utt_path = line.strip().split() + result = loop.run_until_complete(handler.run(utt_path)) + result = result["result"] + w.write(f"{utt_name} {result}\n") + + +if __name__ == "__main__": + logger.info("Start to do streaming asr client") + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + '--server_ip', type=str, default='127.0.0.1', help='server ip') + parser.add_argument('--port', type=int, default=8090, help='server port') + parser.add_argument( + '--punc.server_ip', + type=str, + default=None, + dest="punc_server_ip", + help='Punctuation server ip') + parser.add_argument( + '--punc.port', + type=int, + default=8091, + dest="punc_server_port", + help='Punctuation server port') + + parser.add_argument( + "--wavfile", + action="store", + help="wav file path ", + default="./16_audio.wav") + parser.add_argument( + "--wavscp", type=str, default=None, help="The batch audios dict text") + args = parser.parse_args() + + main(args) diff --git a/demos/streaming_tts_server/README.md b/demos/streaming_tts_server/README.md new file mode 100644 index 000000000..d03b9e284 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_tts_server/README.md @@ -0,0 +1,305 @@ +([简体中文](./README_cn.md)|English) + +# Streaming Speech Synthesis Service + +## Introduction +This demo is an implementation of starting the streaming speech synthesis service and accessing the service. It can be achieved with a single command using `paddlespeech_server` and `paddlespeech_client` or a few lines of code in python. + + +## Usage +### 1. Installation +see [installation](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md). + +It is recommended to use **paddlepaddle 2.2.1** or above. +You can choose one way from meduim and hard to install paddlespeech. + + +### 2. Prepare config File +The configuration file can be found in `conf/tts_online_application.yaml`. +- `protocol` indicates the network protocol used by the streaming TTS service. Currently, both **http and websocket** are supported. +- `engine_list` indicates the speech engine that will be included in the service to be started, in the format of `_`. + - This demo mainly introduces the streaming speech synthesis service, so the speech task should be set to `tts`. + - the engine type supports two forms: **online** and **online-onnx**. `online` indicates an engine that uses python for dynamic graph inference; `online-onnx` indicates an engine that uses onnxruntime for inference. The inference speed of online-onnx is faster. +- Streaming TTS engine AM model support: **fastspeech2 and fastspeech2_cnndecoder**; Voc model support: **hifigan and mb_melgan** +- In streaming am inference, one chunk of data is inferred at a time to achieve a streaming effect. Among them, `am_block` indicates the number of valid frames in the chunk, and `am_pad` indicates the number of frames added before and after am_block in a chunk. The existence of am_pad is used to eliminate errors caused by streaming inference and avoid the influence of streaming inference on the quality of synthesized audio. + - fastspeech2 does not support streaming am inference, so am_pad and am_block have no effect on it. + - fastspeech2_cnndecoder supports streaming inference. When am_pad=12, streaming inference synthesized audio is consistent with non-streaming synthesized audio. +- In streaming voc inference, one chunk of data is inferred at a time to achieve a streaming effect. Where `voc_block` indicates the number of valid frames in the chunk, and `voc_pad` indicates the number of frames added before and after the voc_block in a chunk. The existence of voc_pad is used to eliminate errors caused by streaming inference and avoid the influence of streaming inference on the quality of synthesized audio. + - Both hifigan and mb_melgan support streaming voc inference. + - When the voc model is mb_melgan, when voc_pad=14, the synthetic audio for streaming inference is consistent with the non-streaming synthetic audio; the minimum voc_pad can be set to 7, and the synthetic audio has no abnormal hearing. If the voc_pad is less than 7, the synthetic audio sounds abnormal. + - When the voc model is hifigan, when voc_pad=20, the streaming inference synthetic audio is consistent with the non-streaming synthetic audio; when voc_pad=14, the synthetic audio has no abnormal hearing. +- Inference speed: mb_melgan > hifigan; Audio quality: mb_melgan < hifigan + + +### 3. Streaming speech synthesis server and client using http protocol +#### 3.1 Server Usage +- Command Line (Recommended) + + Start the service (the configuration file uses http by default): + ```bash + paddlespeech_server start --config_file ./conf/tts_online_application.yaml + ``` + + Usage: + + ```bash + paddlespeech_server start --help + ``` + Arguments: + - `config_file`: yaml file of the app, defalut: ./conf/tts_online_application.yaml + - `log_file`: log file. Default: ./log/paddlespeech.log + + Output: + ```bash + [2022-04-24 20:05:27,887] [ INFO] - The first response time of the 0 warm up: 1.0123658180236816 s + [2022-04-24 20:05:28,038] [ INFO] - The first response time of the 1 warm up: 0.15108466148376465 s + [2022-04-24 20:05:28,191] [ INFO] - The first response time of the 2 warm up: 0.15317344665527344 s + [2022-04-24 20:05:28,192] [ INFO] - ********************************************************************** + INFO: Started server process [14638] + [2022-04-24 20:05:28] [INFO] [server.py:75] Started server process [14638] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-24 20:05:28] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-24 20:05:28] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-24 20:05:28] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor + + server_executor = ServerExecutor() + server_executor( + config_file="./conf/tts_online_application.yaml", + log_file="./log/paddlespeech.log") + ``` + + Output: + ```bash + [2022-04-24 21:00:16,934] [ INFO] - The first response time of the 0 warm up: 1.268730878829956 s + [2022-04-24 21:00:17,046] [ INFO] - The first response time of the 1 warm up: 0.11168622970581055 s + [2022-04-24 21:00:17,151] [ INFO] - The first response time of the 2 warm up: 0.10413002967834473 s + [2022-04-24 21:00:17,151] [ INFO] - ********************************************************************** + INFO: Started server process [320] + [2022-04-24 21:00:17] [INFO] [server.py:75] Started server process [320] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-24 21:00:17] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-24 21:00:17] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-24 21:00:17] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + + + ``` + +#### 3.2 Streaming TTS client Usage +- Command Line (Recommended) + + Access http streaming TTS service: + + ```bash + paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol http --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav + ``` + + Usage: + + ```bash + paddlespeech_client tts_online --help + ``` + + Arguments: + - `server_ip`: erver ip. Default: 127.0.0.1 + - `port`: server port. Default: 8092 + - `protocol`: Service protocol, choices: [http, websocket], default: http. + - `input`: (required): Input text to generate. + - `spk_id`: Speaker id for multi-speaker text to speech. Default: 0 + - `speed`: Audio speed, the value should be set between 0 and 3. Default: 1.0 + - `volume`: Audio volume, the value should be set between 0 and 3. Default: 1.0 + - `sample_rate`: Sampling rate, choices: [0, 8000, 16000], the default is the same as the model. Default: 0 + - `output`: Output wave filepath. Default: None, which means not to save the audio to the local. + - `play`: Whether to play audio, play while synthesizing, default value: False, which means not playing. **Playing audio needs to rely on the pyaudio library**. + + Output: + ```bash + [2022-04-24 21:08:18,559] [ INFO] - tts http client start + [2022-04-24 21:08:21,702] [ INFO] - 句子:您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。 + [2022-04-24 21:08:21,703] [ INFO] - 首包响应:0.18863153457641602 s + [2022-04-24 21:08:21,704] [ INFO] - 尾包响应:3.1427218914031982 s + [2022-04-24 21:08:21,704] [ INFO] - 音频时长:3.825 s + [2022-04-24 21:08:21,704] [ INFO] - RTF: 0.8216266382753459 + [2022-04-24 21:08:21,739] [ INFO] - 音频保存至:output.wav + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import TTSOnlineClientExecutor + import json + + executor = TTSOnlineClientExecutor() + executor( + input="您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。", + server_ip="127.0.0.1", + port=8092, + protocol="http", + spk_id=0, + speed=1.0, + volume=1.0, + sample_rate=0, + output="./output.wav", + play=False) + + ``` + + Output: + ```bash + [2022-04-24 21:11:13,798] [ INFO] - tts http client start + [2022-04-24 21:11:16,800] [ INFO] - 句子:您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。 + [2022-04-24 21:11:16,801] [ INFO] - 首包响应:0.18234872817993164 s + [2022-04-24 21:11:16,801] [ INFO] - 尾包响应:3.0013909339904785 s + [2022-04-24 21:11:16,802] [ INFO] - 音频时长:3.825 s + [2022-04-24 21:11:16,802] [ INFO] - RTF: 0.7846773683635238 + [2022-04-24 21:11:16,837] [ INFO] - 音频保存至:./output.wav + ``` + + +### 4. Streaming speech synthesis server and client using websocket protocol +#### 4.1 Server Usage +- Command Line (Recommended) + First modify the configuration file `conf/tts_online_application.yaml`, **set `protocol` to `websocket`**. + Start the service: + ```bash + paddlespeech_server start --config_file ./conf/tts_online_application.yaml + ``` + + Usage: + + ```bash + paddlespeech_server start --help + ``` + Arguments: + - `config_file`: yaml file of the app, defalut: ./conf/tts_online_application.yaml + - `log_file`: log file. Default: ./log/paddlespeech.log + + Output: + ```bash + [2022-04-27 10:18:09,107] [ INFO] - The first response time of the 0 warm up: 1.1551103591918945 s + [2022-04-27 10:18:09,219] [ INFO] - The first response time of the 1 warm up: 0.11204338073730469 s + [2022-04-27 10:18:09,324] [ INFO] - The first response time of the 2 warm up: 0.1051797866821289 s + [2022-04-27 10:18:09,325] [ INFO] - ********************************************************************** + INFO: Started server process [17600] + [2022-04-27 10:18:09] [INFO] [server.py:75] Started server process [17600] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-27 10:18:09] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-27 10:18:09] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-27 10:18:09] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor + + server_executor = ServerExecutor() + server_executor( + config_file="./conf/tts_online_application.yaml", + log_file="./log/paddlespeech.log") + ``` + + Output: + ```bash + [2022-04-27 10:20:16,660] [ INFO] - The first response time of the 0 warm up: 1.0945196151733398 s + [2022-04-27 10:20:16,773] [ INFO] - The first response time of the 1 warm up: 0.11222052574157715 s + [2022-04-27 10:20:16,878] [ INFO] - The first response time of the 2 warm up: 0.10494542121887207 s + [2022-04-27 10:20:16,878] [ INFO] - ********************************************************************** + INFO: Started server process [23466] + [2022-04-27 10:20:16] [INFO] [server.py:75] Started server process [23466] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-27 10:20:16] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-27 10:20:16] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-27 10:20:16] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + + ``` + +#### 4.2 Streaming TTS client Usage +- Command Line (Recommended) + + Access websocket streaming TTS service: + + ```bash + paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol websocket --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav + ``` + + Usage: + + ```bash + paddlespeech_client tts_online --help + ``` + + Arguments: + - `server_ip`: erver ip. Default: 127.0.0.1 + - `port`: server port. Default: 8092 + - `protocol`: Service protocol, choices: [http, websocket], default: http. + - `input`: (required): Input text to generate. + - `spk_id`: Speaker id for multi-speaker text to speech. Default: 0 + - `speed`: Audio speed, the value should be set between 0 and 3. Default: 1.0 + - `volume`: Audio volume, the value should be set between 0 and 3. Default: 1.0 + - `sample_rate`: Sampling rate, choices: [0, 8000, 16000], the default is the same as the model. Default: 0 + - `output`: Output wave filepath. Default: None, which means not to save the audio to the local. + - `play`: Whether to play audio, play while synthesizing, default value: False, which means not playing. **Playing audio needs to rely on the pyaudio library**. + + + Output: + ```bash + [2022-04-27 10:21:04,262] [ INFO] - tts websocket client start + [2022-04-27 10:21:04,496] [ INFO] - 句子:您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。 + [2022-04-27 10:21:04,496] [ INFO] - 首包响应:0.2124948501586914 s + [2022-04-27 10:21:07,483] [ INFO] - 尾包响应:3.199106454849243 s + [2022-04-27 10:21:07,484] [ INFO] - 音频时长:3.825 s + [2022-04-27 10:21:07,484] [ INFO] - RTF: 0.8363677006141812 + [2022-04-27 10:21:07,516] [ INFO] - 音频保存至:output.wav + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import TTSOnlineClientExecutor + import json + + executor = TTSOnlineClientExecutor() + executor( + input="您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。", + server_ip="127.0.0.1", + port=8092, + protocol="websocket", + spk_id=0, + speed=1.0, + volume=1.0, + sample_rate=0, + output="./output.wav", + play=False) + + ``` + + Output: + ```bash + [2022-04-27 10:22:48,852] [ INFO] - tts websocket client start + [2022-04-27 10:22:49,080] [ INFO] - 句子:您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。 + [2022-04-27 10:22:49,080] [ INFO] - 首包响应:0.21017956733703613 s + [2022-04-27 10:22:52,100] [ INFO] - 尾包响应:3.2304444313049316 s + [2022-04-27 10:22:52,101] [ INFO] - 音频时长:3.825 s + [2022-04-27 10:22:52,101] [ INFO] - RTF: 0.8445606356352762 + [2022-04-27 10:22:52,134] [ INFO] - 音频保存至:./output.wav + + ``` + + + + diff --git a/demos/streaming_tts_server/README_cn.md b/demos/streaming_tts_server/README_cn.md new file mode 100644 index 000000000..e40de11b3 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_tts_server/README_cn.md @@ -0,0 +1,304 @@ +(简体中文|[English](./README.md)) + +# 流式语音合成服务 + +## 介绍 +这个demo是一个启动流式语音合成服务和访问该服务的实现。 它可以通过使用`paddlespeech_server` 和 `paddlespeech_client`的单个命令或 python 的几行代码来实现。 + + +## 使用方法 +### 1. 安装 +请看 [安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md). + +推荐使用 **paddlepaddle 2.2.1** 或以上版本。 +你可以从 medium,hard 两种方式中选择一种方式安装 PaddleSpeech。 + + +### 2. 准备配置文件 +配置文件可参见 `conf/tts_online_application.yaml` 。 +- `protocol`表示该流式TTS服务使用的网络协议,目前支持 **http 和 websocket** 两种。 +- `engine_list`表示即将启动的服务将会包含的语音引擎,格式为 <语音任务>_<引擎类型>。 + - 该demo主要介绍流式语音合成服务,因此语音任务应设置为tts。 + - 目前引擎类型支持两种形式:**online** 表示使用python进行动态图推理的引擎;**online-onnx** 表示使用onnxruntime进行推理的引擎。其中,online-onnx的推理速度更快。 +- 流式TTS引擎的AM模型支持:**fastspeech2 以及fastspeech2_cnndecoder**; Voc 模型支持:**hifigan, mb_melgan** +- 流式am推理中,每次会对一个chunk的数据进行推理以达到流式的效果。其中`am_block`表示chunk中的有效帧数,`am_pad` 表示一个chunk中am_block前后各加的帧数。am_pad的存在用于消除流式推理产生的误差,避免由流式推理对合成音频质量的影响。 + - fastspeech2不支持流式am推理,因此am_pad与am_block对它无效 + - fastspeech2_cnndecoder 支持流式推理,当am_pad=12时,流式推理合成音频与非流式合成音频一致 +- 流式voc推理中,每次会对一个chunk的数据进行推理以达到流式的效果。其中`voc_block`表示chunk中的有效帧数,`voc_pad` 表示一个chunk中voc_block前后各加的帧数。voc_pad的存在用于消除流式推理产生的误差,避免由流式推理对合成音频质量的影响。 + - hifigan, mb_melgan 均支持流式voc 推理 + - 当voc模型为mb_melgan,当voc_pad=14时,流式推理合成音频与非流式合成音频一致;voc_pad最小可以设置为7,合成音频听感上没有异常,若voc_pad小于7,合成音频听感上存在异常。 + - 当voc模型为hifigan,当voc_pad=20时,流式推理合成音频与非流式合成音频一致;当voc_pad=14时,合成音频听感上没有异常。 +- 推理速度:mb_melgan > hifigan; 音频质量:mb_melgan < hifigan + +### 3. 使用http协议的流式语音合成服务端及客户端使用方法 +#### 3.1 服务端使用方法 +- 命令行 (推荐使用) + + 启动服务(配置文件默认使用http): + ```bash + paddlespeech_server start --config_file ./conf/tts_online_application.yaml + ``` + + 使用方法: + + ```bash + paddlespeech_server start --help + ``` + 参数: + - `config_file`: 服务的配置文件,默认: ./conf/tts_online_application.yaml + - `log_file`: log 文件. 默认:./log/paddlespeech.log + + 输出: + ```bash + [2022-04-24 20:05:27,887] [ INFO] - The first response time of the 0 warm up: 1.0123658180236816 s + [2022-04-24 20:05:28,038] [ INFO] - The first response time of the 1 warm up: 0.15108466148376465 s + [2022-04-24 20:05:28,191] [ INFO] - The first response time of the 2 warm up: 0.15317344665527344 s + [2022-04-24 20:05:28,192] [ INFO] - ********************************************************************** + INFO: Started server process [14638] + [2022-04-24 20:05:28] [INFO] [server.py:75] Started server process [14638] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-24 20:05:28] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-24 20:05:28] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-24 20:05:28] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor + + server_executor = ServerExecutor() + server_executor( + config_file="./conf/tts_online_application.yaml", + log_file="./log/paddlespeech.log") + ``` + + 输出: + ```bash + [2022-04-24 21:00:16,934] [ INFO] - The first response time of the 0 warm up: 1.268730878829956 s + [2022-04-24 21:00:17,046] [ INFO] - The first response time of the 1 warm up: 0.11168622970581055 s + [2022-04-24 21:00:17,151] [ INFO] - The first response time of the 2 warm up: 0.10413002967834473 s + [2022-04-24 21:00:17,151] [ INFO] - ********************************************************************** + INFO: Started server process [320] + [2022-04-24 21:00:17] [INFO] [server.py:75] Started server process [320] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-24 21:00:17] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-24 21:00:17] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-24 21:00:17] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + + + ``` + +#### 3.2 客户端使用方法 +- 命令行 (推荐使用) + + 访问 http 流式TTS服务: + + ```bash + paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol http --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav + ``` + + 使用帮助: + + ```bash + paddlespeech_client tts_online --help + ``` + + 参数: + - `server_ip`: 服务端ip地址,默认: 127.0.0.1。 + - `port`: 服务端口,默认: 8092。 + - `protocol`: 服务协议,可选 [http, websocket], 默认: http。 + - `input`: (必须输入): 待合成的文本。 + - `spk_id`: 说话人 id,用于多说话人语音合成,默认值: 0。 + - `speed`: 音频速度,该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值:1.0 + - `volume`: 音频音量,该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值: 1.0 + - `sample_rate`: 采样率,可选 [0, 8000, 16000],默认值:0,表示与模型采样率相同 + - `output`: 输出音频的路径, 默认值:None,表示不保存音频到本地。 + - `play`: 是否播放音频,边合成边播放, 默认值:False,表示不播放。**播放音频需要依赖pyaudio库**。 + + + 输出: + ```bash + [2022-04-24 21:08:18,559] [ INFO] - tts http client start + [2022-04-24 21:08:21,702] [ INFO] - 句子:您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。 + [2022-04-24 21:08:21,703] [ INFO] - 首包响应:0.18863153457641602 s + [2022-04-24 21:08:21,704] [ INFO] - 尾包响应:3.1427218914031982 s + [2022-04-24 21:08:21,704] [ INFO] - 音频时长:3.825 s + [2022-04-24 21:08:21,704] [ INFO] - RTF: 0.8216266382753459 + [2022-04-24 21:08:21,739] [ INFO] - 音频保存至:output.wav + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import TTSOnlineClientExecutor + import json + + executor = TTSOnlineClientExecutor() + executor( + input="您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。", + server_ip="127.0.0.1", + port=8092, + protocol="http", + spk_id=0, + speed=1.0, + volume=1.0, + sample_rate=0, + output="./output.wav", + play=False) + + ``` + + 输出: + ```bash + [2022-04-24 21:11:13,798] [ INFO] - tts http client start + [2022-04-24 21:11:16,800] [ INFO] - 句子:您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。 + [2022-04-24 21:11:16,801] [ INFO] - 首包响应:0.18234872817993164 s + [2022-04-24 21:11:16,801] [ INFO] - 尾包响应:3.0013909339904785 s + [2022-04-24 21:11:16,802] [ INFO] - 音频时长:3.825 s + [2022-04-24 21:11:16,802] [ INFO] - RTF: 0.7846773683635238 + [2022-04-24 21:11:16,837] [ INFO] - 音频保存至:./output.wav + ``` + + +### 4. 使用websocket协议的流式语音合成服务端及客户端使用方法 +#### 4.1 服务端使用方法 +- 命令行 (推荐使用) + 首先修改配置文件 `conf/tts_online_application.yaml`, **将 `protocol` 设置为 `websocket`**。 + 启动服务: + ```bash + paddlespeech_server start --config_file ./conf/tts_online_application.yaml + ``` + + 使用方法: + + ```bash + paddlespeech_server start --help + ``` + 参数: + - `config_file`: 服务的配置文件,默认: ./conf/tts_online_application.yaml + - `log_file`: log 文件. 默认:./log/paddlespeech.log + + 输出: + ```bash + [2022-04-27 10:18:09,107] [ INFO] - The first response time of the 0 warm up: 1.1551103591918945 s + [2022-04-27 10:18:09,219] [ INFO] - The first response time of the 1 warm up: 0.11204338073730469 s + [2022-04-27 10:18:09,324] [ INFO] - The first response time of the 2 warm up: 0.1051797866821289 s + [2022-04-27 10:18:09,325] [ INFO] - ********************************************************************** + INFO: Started server process [17600] + [2022-04-27 10:18:09] [INFO] [server.py:75] Started server process [17600] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-27 10:18:09] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-27 10:18:09] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-27 10:18:09] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor + + server_executor = ServerExecutor() + server_executor( + config_file="./conf/tts_online_application.yaml", + log_file="./log/paddlespeech.log") + ``` + + 输出: + ```bash + [2022-04-27 10:20:16,660] [ INFO] - The first response time of the 0 warm up: 1.0945196151733398 s + [2022-04-27 10:20:16,773] [ INFO] - The first response time of the 1 warm up: 0.11222052574157715 s + [2022-04-27 10:20:16,878] [ INFO] - The first response time of the 2 warm up: 0.10494542121887207 s + [2022-04-27 10:20:16,878] [ INFO] - ********************************************************************** + INFO: Started server process [23466] + [2022-04-27 10:20:16] [INFO] [server.py:75] Started server process [23466] + INFO: Waiting for application startup. + [2022-04-27 10:20:16] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. + INFO: Application startup complete. + [2022-04-27 10:20:16] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. + INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + [2022-04-27 10:20:16] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://127.0.0.1:8092 (Press CTRL+C to quit) + + ``` + +#### 4.2 客户端使用方法 +- 命令行 (推荐使用) + + 访问 websocket 流式TTS服务: + + ```bash + paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol websocket --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav + ``` + + 使用帮助: + + ```bash + paddlespeech_client tts_online --help + ``` + + 参数: + - `server_ip`: 服务端ip地址,默认: 127.0.0.1。 + - `port`: 服务端口,默认: 8092。 + - `protocol`: 服务协议,可选 [http, websocket], 默认: http。 + - `input`: (必须输入): 待合成的文本。 + - `spk_id`: 说话人 id,用于多说话人语音合成,默认值: 0。 + - `speed`: 音频速度,该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值:1.0 + - `volume`: 音频音量,该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值: 1.0 + - `sample_rate`: 采样率,可选 [0, 8000, 16000],默认值:0,表示与模型采样率相同 + - `output`: 输出音频的路径, 默认值:None,表示不保存音频到本地。 + - `play`: 是否播放音频,边合成边播放, 默认值:False,表示不播放。**播放音频需要依赖pyaudio库**。 + + + 输出: + ```bash + [2022-04-27 10:21:04,262] [ INFO] - tts websocket client start + [2022-04-27 10:21:04,496] [ INFO] - 句子:您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。 + [2022-04-27 10:21:04,496] [ INFO] - 首包响应:0.2124948501586914 s + [2022-04-27 10:21:07,483] [ INFO] - 尾包响应:3.199106454849243 s + [2022-04-27 10:21:07,484] [ INFO] - 音频时长:3.825 s + [2022-04-27 10:21:07,484] [ INFO] - RTF: 0.8363677006141812 + [2022-04-27 10:21:07,516] [ INFO] - 音频保存至:output.wav + + ``` + +- Python API + ```python + from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import TTSOnlineClientExecutor + import json + + executor = TTSOnlineClientExecutor() + executor( + input="您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。", + server_ip="127.0.0.1", + port=8092, + protocol="websocket", + spk_id=0, + speed=1.0, + volume=1.0, + sample_rate=0, + output="./output.wav", + play=False) + + ``` + + 输出: + ```bash + [2022-04-27 10:22:48,852] [ INFO] - tts websocket client start + [2022-04-27 10:22:49,080] [ INFO] - 句子:您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。 + [2022-04-27 10:22:49,080] [ INFO] - 首包响应:0.21017956733703613 s + [2022-04-27 10:22:52,100] [ INFO] - 尾包响应:3.2304444313049316 s + [2022-04-27 10:22:52,101] [ INFO] - 音频时长:3.825 s + [2022-04-27 10:22:52,101] [ INFO] - RTF: 0.8445606356352762 + [2022-04-27 10:22:52,134] [ INFO] - 音频保存至:./output.wav + + ``` + + + diff --git a/demos/streaming_tts_server/conf/tts_online_application.yaml b/demos/streaming_tts_server/conf/tts_online_application.yaml new file mode 100644 index 000000000..67d4641a0 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_tts_server/conf/tts_online_application.yaml @@ -0,0 +1,103 @@ +# This is the parameter configuration file for streaming tts server. + +################################################################################# +# SERVER SETTING # +################################################################################# +host: 127.0.0.1 +port: 8092 + +# The task format in the engin_list is: _ +# engine_list choices = ['tts_online', 'tts_online-onnx'], the inference speed of tts_online-onnx is faster than tts_online. +# protocol choices = ['websocket', 'http'] +protocol: 'http' +engine_list: ['tts_online-onnx'] + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### TTS ######################################### +################### speech task: tts; engine_type: online ####################### +tts_online: + # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc', 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc'] + # fastspeech2_cnndecoder_csmsc support streaming am infer. + am: 'fastspeech2_csmsc' + am_config: + am_ckpt: + am_stat: + phones_dict: + tones_dict: + speaker_dict: + spk_id: 0 + + # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc, hifigan_csmsc'] + # Both mb_melgan_csmsc and hifigan_csmsc support streaming voc inference + voc: 'mb_melgan_csmsc' + voc_config: + voc_ckpt: + voc_stat: + + # others + lang: 'zh' + device: 'cpu' # set 'gpu:id' or 'cpu' + # am_block and am_pad only for fastspeech2_cnndecoder_onnx model to streaming am infer, + # when am_pad set 12, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio + am_block: 42 + am_pad: 12 + # voc_pad and voc_block voc model to streaming voc infer, + # when voc model is mb_melgan_csmsc, voc_pad set 14, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio; The minimum value of pad can be set to 7, streaming synthetic audio sounds normal + # when voc model is hifigan_csmsc, voc_pad set 20, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio; voc_pad set 14, streaming synthetic audio sounds normal + voc_block: 14 + voc_pad: 14 + + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### TTS ######################################### +################### speech task: tts; engine_type: online-onnx ####################### +tts_online-onnx: + # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc_onnx', 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx'] + # fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx support streaming am infer. + am: 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx' + # am_ckpt is a list, if am is fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx, am_ckpt = [encoder model, decoder model, postnet model]; + # if am is fastspeech2_csmsc_onnx, am_ckpt = [ckpt model]; + am_ckpt: # list + am_stat: + phones_dict: + tones_dict: + speaker_dict: + spk_id: 0 + am_sample_rate: 24000 + am_sess_conf: + device: "cpu" # set 'gpu:id' or 'cpu' + use_trt: False + cpu_threads: 4 + + # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc_onnx, hifigan_csmsc_onnx'] + # Both mb_melgan_csmsc_onnx and hifigan_csmsc_onnx support streaming voc inference + voc: 'hifigan_csmsc_onnx' + voc_ckpt: + voc_sample_rate: 24000 + voc_sess_conf: + device: "cpu" # set 'gpu:id' or 'cpu' + use_trt: False + cpu_threads: 4 + + # others + lang: 'zh' + # am_block and am_pad only for fastspeech2_cnndecoder_onnx model to streaming am infer, + # when am_pad set 12, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio + am_block: 42 + am_pad: 12 + # voc_pad and voc_block voc model to streaming voc infer, + # when voc model is mb_melgan_csmsc_onnx, voc_pad set 14, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio; The minimum value of pad can be set to 7, streaming synthetic audio sounds normal + # when voc model is hifigan_csmsc_onnx, voc_pad set 20, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio; voc_pad set 14, streaming synthetic audio sounds normal + voc_block: 14 + voc_pad: 14 + # voc_upsample should be same as n_shift on voc config. + voc_upsample: 300 + diff --git a/demos/streaming_tts_server/start_server.sh b/demos/streaming_tts_server/start_server.sh new file mode 100644 index 000000000..9c71f2fe2 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_tts_server/start_server.sh @@ -0,0 +1,3 @@ +#!/bin/bash +# start server +paddlespeech_server start --config_file ./conf/tts_online_application.yaml \ No newline at end of file diff --git a/demos/streaming_tts_server/test_client.sh b/demos/streaming_tts_server/test_client.sh new file mode 100644 index 000000000..869820952 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_tts_server/test_client.sh @@ -0,0 +1,7 @@ +#!/bin/bash + +# http client test +paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol http --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav + +# websocket client test +#paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --protocol websocket --input "您好,欢迎使用百度飞桨语音合成服务。" --output output.wav diff --git a/docs/source/reference.md b/docs/source/reference.md index f1a02d200..ed91c2066 100644 --- a/docs/source/reference.md +++ b/docs/source/reference.md @@ -13,6 +13,7 @@ We borrowed a lot of code from these repos to build `model` and `engine`, thanks - Apache-2.0 License - U2 model - Building TLG based Graph +- websocket server & client * [kaldi](https://github.com/kaldi-asr/kaldi/blob/master/COPYING) - Apache-2.0 License diff --git a/docs/source/released_model.md b/docs/source/released_model.md index a7d00f241..aee448594 100644 --- a/docs/source/released_model.md +++ b/docs/source/released_model.md @@ -6,10 +6,10 @@ ### Speech Recognition Model Acoustic Model | Training Data | Token-based | Size | Descriptions | CER | WER | Hours of speech | Example Link :-------------:| :------------:| :-----: | -----: | :-----: |:-----:| :-----: | :-----: | :-----: -[Ds2 Online Aishell ASR0 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz) | Aishell Dataset | Char-based | 345 MB | 2 Conv + 5 LSTM layers with only forward direction | 0.078 |-| 151 h | [D2 Online Aishell ASR0](../../examples/aishell/asr0) +[Ds2 Online Aishell ASR0 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_fbank161_ckpt_0.2.1.model.tar.gz) | Aishell Dataset | Char-based | 491 MB | 2 Conv + 5 LSTM layers with only forward direction | 0.0666 |-| 151 h | [D2 Online Aishell ASR0](../../examples/aishell/asr0) [Ds2 Offline Aishell ASR0 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_aishell_ckpt_0.1.1.model.tar.gz)| Aishell Dataset | Char-based | 306 MB | 2 Conv + 3 bidirectional GRU layers| 0.064 |-| 151 h | [Ds2 Offline Aishell ASR0](../../examples/aishell/asr0) -[Conformer Online Aishell ASR1 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr1/asr1_chunk_conformer_aishell_ckpt_0.1.2.model.tar.gz) | Aishell Dataset | Char-based | 189 MB | Encoder:Conformer, Decoder:Transformer, Decoding method: Attention rescoring | 0.0565 |-| 151 h | [Conformer Online Aishell ASR1](../../examples/aishell/asr1) -[Conformer Offline Aishell ASR1 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr1/asr1_conformer_aishell_ckpt_0.1.2.model.tar.gz) | Aishell Dataset | Char-based | 189 MB | Encoder:Conformer, Decoder:Transformer, Decoding method: Attention rescoring | 0.0483 |-| 151 h | [Conformer Offline Aishell ASR1](../../examples/aishell/asr1) +[Conformer Online Aishell ASR1 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr1/asr1_chunk_conformer_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz) | Aishell Dataset | Char-based | 189 MB | Encoder:Conformer, Decoder:Transformer, Decoding method: Attention rescoring| 0.0544 |-| 151 h | [Conformer Online Aishell ASR1](../../examples/aishell/asr1) +[Conformer Offline Aishell ASR1 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr1/asr1_conformer_aishell_ckpt_0.1.2.model.tar.gz) | Aishell Dataset | Char-based | 189 MB | Encoder:Conformer, Decoder:Transformer, Decoding method: Attention rescoring | 0.0464 |-| 151 h | [Conformer Offline Aishell ASR1](../../examples/aishell/asr1) [Transformer Aishell ASR1 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr1/asr1_transformer_aishell_ckpt_0.1.1.model.tar.gz) | Aishell Dataset | Char-based | 128 MB | Encoder:Transformer, Decoder:Transformer, Decoding method: Attention rescoring | 0.0523 || 151 h | [Transformer Aishell ASR1](../../examples/aishell/asr1) [Ds2 Offline Librispeech ASR0 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/librispeech/asr0/asr0_deepspeech2_librispeech_ckpt_0.1.1.model.tar.gz)| Librispeech Dataset | Char-based | 518 MB | 2 Conv + 3 bidirectional LSTM layers| - |0.0725| 960 h | [Ds2 Offline Librispeech ASR0](../../examples/librispeech/asr0) [Conformer Librispeech ASR1 Model](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/librispeech/asr1/asr1_conformer_librispeech_ckpt_0.1.1.model.tar.gz) | Librispeech Dataset | subword-based | 191 MB | Encoder:Conformer, Decoder:Transformer, Decoding method: Attention rescoring |-| 0.0337 | 960 h | [Conformer Librispeech ASR1](../../examples/librispeech/asr1) diff --git a/examples/aishell/asr0/RESULTS.md b/examples/aishell/asr0/RESULTS.md index 8af3d66d1..131b66286 100644 --- a/examples/aishell/asr0/RESULTS.md +++ b/examples/aishell/asr0/RESULTS.md @@ -4,6 +4,8 @@ | Model | Number of Params | Release | Config | Test set | Valid Loss | CER | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | +| DeepSpeech2 | 45.18M | r0.2.0 | conf/deepspeech2_online.yaml + U2 Data pipline and spec aug + fbank161 | test | 6.876979827880859 | 0.0666 | +| DeepSpeech2 | 45.18M | r0.2.0 | conf/deepspeech2_online.yaml + spec aug + fbank161 | test | 7.679287910461426 | 0.0718 | | DeepSpeech2 | 45.18M | r0.2.0 | conf/deepspeech2_online.yaml + spec aug | test | 7.708217620849609| 0.078 | | DeepSpeech2 | 45.18M | v2.2.0 | conf/deepspeech2_online.yaml + spec aug | test | 7.994938373565674 | 0.080 | diff --git a/examples/aishell/asr0/local/test.sh b/examples/aishell/asr0/local/test.sh index 463593ef3..363dbf0ab 100755 --- a/examples/aishell/asr0/local/test.sh +++ b/examples/aishell/asr0/local/test.sh @@ -5,6 +5,8 @@ if [ $# != 4 ];then exit -1 fi +stage=0 +stop_stage=100 ngpu=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}') echo "using $ngpu gpus..." @@ -19,18 +21,45 @@ if [ $? -ne 0 ]; then exit 1 fi -python3 -u ${BIN_DIR}/test.py \ ---ngpu ${ngpu} \ ---config ${config_path} \ ---decode_cfg ${decode_config_path} \ ---result_file ${ckpt_prefix}.rsl \ ---checkpoint_path ${ckpt_prefix} \ ---model_type ${model_type} +if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then + # format the reference test file + python utils/format_rsl.py \ + --origin_ref data/manifest.test.raw \ + --trans_ref data/manifest.test.text -if [ $? -ne 0 ]; then - echo "Failed in evaluation!" - exit 1 + python3 -u ${BIN_DIR}/test.py \ + --ngpu ${ngpu} \ + --config ${config_path} \ + --decode_cfg ${decode_config_path} \ + --result_file ${ckpt_prefix}.rsl \ + --checkpoint_path ${ckpt_prefix} \ + --model_type ${model_type} + + if [ $? -ne 0 ]; then + echo "Failed in evaluation!" + exit 1 + fi + + # format the hyp file + python utils/format_rsl.py \ + --origin_hyp ${ckpt_prefix}.rsl \ + --trans_hyp ${ckpt_prefix}.rsl.text + + python utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 \ + data/manifest.test.text ${ckpt_prefix}.rsl.text > ${ckpt_prefix}.error fi +if [ ${stage} -le 101 ] && [ ${stop_stage} -ge 101 ]; then + python utils/format_rsl.py \ + --origin_ref data/manifest.test.raw \ + --trans_ref_sclite data/manifest.test.text.sclite + + python utils/format_rsl.py \ + --origin_hyp ${ckpt_prefix}.rsl \ + --trans_hyp_sclite ${ckpt_prefix}.rsl.text.sclite + + mkdir -p ${ckpt_prefix}_sclite + sclite -i wsj -r data/manifest.test.text.sclite -h ${ckpt_prefix}.rsl.text.sclite -e utf-8 -o all -O ${ckpt_prefix}_sclite -c NOASCII +fi exit 0 diff --git a/examples/aishell/asr1/RESULTS.md b/examples/aishell/asr1/RESULTS.md index 73cd57bda..db188450a 100644 --- a/examples/aishell/asr1/RESULTS.md +++ b/examples/aishell/asr1/RESULTS.md @@ -2,26 +2,26 @@ ## Conformer paddle version: 2.2.2 -paddlespeech version: 0.1.2 +paddlespeech version: 0.2.0 | Model | Params | Config | Augmentation| Test set | Decode method | Loss | CER | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | -| conformer | 47.07M | conf/conformer.yaml | spec_aug | test | attention | - | 0.0548 | -| conformer | 47.07M | conf/conformer.yaml | spec_aug | test | ctc_greedy_search | - | 0.05127 | -| conformer | 47.07M | conf/conformer.yaml | spec_aug| test | ctc_prefix_beam_search | - | 0.05131 | -| conformer | 47.07M | conf/conformer.yaml | spec_aug | test | attention_rescoring | - | 0.04829 | +| conformer | 47.07M | conf/conformer.yaml | spec_aug | test | attention | - | 0.0530 | +| conformer | 47.07M | conf/conformer.yaml | spec_aug | test | ctc_greedy_search | - | 0.0495 | +| conformer | 47.07M | conf/conformer.yaml | spec_aug| test | ctc_prefix_beam_search | - | 0.0494 | +| conformer | 47.07M | conf/conformer.yaml | spec_aug | test | attention_rescoring | - | 0.0464 | ## Chunk Conformer paddle version: 2.2.2 -paddlespeech version: 0.1.2 +paddlespeech version: 0.2.0 Need set `decoding.decoding_chunk_size=16` when decoding. | Model | Params | Config | Augmentation| Test set | Decode method | Chunk Size & Left Chunks | Loss | CER | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | -| conformer | 47.06M | conf/chunk_conformer.yaml | spec_aug | test | attention | 16, -1 | - | 0.0573884 | -| conformer | 47.06M | conf/chunk_conformer.yaml | spec_aug | test | ctc_greedy_search | 16, -1 | - | 0.06599091 | -| conformer | 47.06M | conf/chunk_conformer.yaml | spec_aug | test | ctc_prefix_beam_search | 16, -1 | - | 0.065991 | -| conformer | 47.06M | conf/chunk_conformer.yaml | spec_aug | test | attention_rescoring | 16, -1 | - | 0.056502 | +| conformer | 47.06M | conf/chunk_conformer.yaml | spec_aug | test | attention | 16, -1 | - | 0.0551 | +| conformer | 47.06M | conf/chunk_conformer.yaml | spec_aug | test | ctc_greedy_search | 16, -1 | - | 0.0629 | +| conformer | 47.06M | conf/chunk_conformer.yaml | spec_aug | test | ctc_prefix_beam_search | 16, -1 | - | 0.0629 | +| conformer | 47.06M | conf/chunk_conformer.yaml | spec_aug | test | attention_rescoring | 16, -1 | - | 0.0544 | ## Transformer diff --git a/examples/aishell/asr1/conf/chunk_conformer.yaml b/examples/aishell/asr1/conf/chunk_conformer.yaml index 9f70e4c57..3cfe9b1b0 100644 --- a/examples/aishell/asr1/conf/chunk_conformer.yaml +++ b/examples/aishell/asr1/conf/chunk_conformer.yaml @@ -78,7 +78,7 @@ num_encs: 1 ########################################### # Training # ########################################### -n_epoch: 180 +n_epoch: 240 accum_grad: 1 global_grad_clip: 5.0 dist_sampler: True diff --git a/examples/aishell/asr1/local/test.sh b/examples/aishell/asr1/local/test.sh index 65b884e51..26926b4a9 100755 --- a/examples/aishell/asr1/local/test.sh +++ b/examples/aishell/asr1/local/test.sh @@ -5,6 +5,8 @@ if [ $# != 3 ];then exit -1 fi +stage=0 +stop_stage=100 ngpu=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}') echo "using $ngpu gpus..." @@ -24,49 +26,86 @@ fi #fi -for type in attention ctc_greedy_search; do - echo "decoding ${type}" - if [ ${chunk_mode} == true ];then - # stream decoding only support batchsize=1 +if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then + # format the reference test file + python utils/format_rsl.py \ + --origin_ref data/manifest.test.raw \ + --trans_ref data/manifest.test.text + + for type in attention ctc_greedy_search; do + echo "decoding ${type}" + if [ ${chunk_mode} == true ];then + # stream decoding only support batchsize=1 + batch_size=1 + else + batch_size=64 + fi + output_dir=${ckpt_prefix} + mkdir -p ${output_dir} + python3 -u ${BIN_DIR}/test.py \ + --ngpu ${ngpu} \ + --config ${config_path} \ + --decode_cfg ${decode_config_path} \ + --result_file ${output_dir}/${type}.rsl \ + --checkpoint_path ${ckpt_prefix} \ + --opts decode.decoding_method ${type} \ + --opts decode.decode_batch_size ${batch_size} + + if [ $? -ne 0 ]; then + echo "Failed in evaluation!" + exit 1 + + fi + # format the hyp file + python utils/format_rsl.py \ + --origin_hyp ${output_dir}/${type}.rsl \ + --trans_hyp ${output_dir}/${type}.rsl.text + python utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 \ + data/manifest.test.text ${output_dir}/${type}.rsl.text > ${output_dir}/${type}.error + + done + + for type in ctc_prefix_beam_search attention_rescoring; do + echo "decoding ${type}" batch_size=1 - else - batch_size=64 - fi - output_dir=${ckpt_prefix} - mkdir -p ${output_dir} - python3 -u ${BIN_DIR}/test.py \ - --ngpu ${ngpu} \ - --config ${config_path} \ - --decode_cfg ${decode_config_path} \ - --result_file ${output_dir}/${type}.rsl \ - --checkpoint_path ${ckpt_prefix} \ - --opts decode.decoding_method ${type} \ - --opts decode.decode_batch_size ${batch_size} - - if [ $? -ne 0 ]; then - echo "Failed in evaluation!" - exit 1 - fi -done - -for type in ctc_prefix_beam_search attention_rescoring; do - echo "decoding ${type}" - batch_size=1 + output_dir=${ckpt_prefix} + mkdir -p ${output_dir} + python3 -u ${BIN_DIR}/test.py \ + --ngpu ${ngpu} \ + --config ${config_path} \ + --decode_cfg ${decode_config_path} \ + --result_file ${output_dir}/${type}.rsl \ + --checkpoint_path ${ckpt_prefix} \ + --opts decode.decoding_method ${type} \ + --opts decode.decode_batch_size ${batch_size} + + if [ $? -ne 0 ]; then + echo "Failed in evaluation!" + exit 1 + fi + python utils/format_rsl.py \ + --origin_hyp ${output_dir}/${type}.rsl \ + --trans_hyp ${output_dir}/${type}.rsl.text + python utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 \ + data/manifest.test.text ${output_dir}/${type}.rsl.text > ${output_dir}/${type}.error + done +fi + +if [ ${stage} -le 101 ] && [ ${stop_stage} -ge 101 ]; then + # format the reference test file for sclite + python utils/format_rsl.py \ + --origin_ref data/manifest.test.raw \ + --trans_ref_sclite data/manifest.test.text.sclite + output_dir=${ckpt_prefix} - mkdir -p ${output_dir} - python3 -u ${BIN_DIR}/test.py \ - --ngpu ${ngpu} \ - --config ${config_path} \ - --decode_cfg ${decode_config_path} \ - --result_file ${output_dir}/${type}.rsl \ - --checkpoint_path ${ckpt_prefix} \ - --opts decode.decoding_method ${type} \ - --opts decode.decode_batch_size ${batch_size} - - if [ $? -ne 0 ]; then - echo "Failed in evaluation!" - exit 1 - fi -done + for type in attention ctc_greedy_search ctc_prefix_beam_search attention_rescoring; do + python utils/format_rsl.py \ + --origin_hyp ${output_dir}/${type}.rsl \ + --trans_hyp_sclite ${output_dir}/${type}.rsl.text.sclite + + mkdir -p ${output_dir}/${type}_sclite + sclite -i wsj -r data/manifest.test.text.sclite -h ${output_dir}/${type}.rsl.text.sclite -e utf-8 -o all -O ${output_dir}/${type}_sclite -c NOASCII + done +fi exit 0 diff --git a/examples/aishell/asr1/run.sh b/examples/aishell/asr1/run.sh index c54dae9cf..cb781b208 100644 --- a/examples/aishell/asr1/run.sh +++ b/examples/aishell/asr1/run.sh @@ -7,7 +7,7 @@ stage=0 stop_stage=50 conf_path=conf/conformer.yaml decode_conf_path=conf/tuning/decode.yaml -avg_num=20 +avg_num=30 audio_file=data/demo_01_03.wav source ${MAIN_ROOT}/utils/parse_options.sh || exit 1; diff --git a/examples/csmsc/tts0/local/inference.sh b/examples/csmsc/tts0/local/inference.sh index e417d748e..d29604410 100755 --- a/examples/csmsc/tts0/local/inference.sh +++ b/examples/csmsc/tts0/local/inference.sh @@ -27,20 +27,8 @@ if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then --phones_dict=dump/phone_id_map.txt fi -# style melgan -# style melgan's Dygraph to Static Graph is not ready now -if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then - python3 ${BIN_DIR}/../inference.py \ - --inference_dir=${train_output_path}/inference \ - --am=tacotron2_csmsc \ - --voc=style_melgan_csmsc \ - --text=${BIN_DIR}/../sentences.txt \ - --output_dir=${train_output_path}/pd_infer_out \ - --phones_dict=dump/phone_id_map.txt -fi - # hifigan -if [ ${stage} -le 3 ] && [ ${stop_stage} -ge 3 ]; then +if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then python3 ${BIN_DIR}/../inference.py \ --inference_dir=${train_output_path}/inference \ --am=tacotron2_csmsc \ diff --git a/examples/csmsc/tts2/run.sh b/examples/csmsc/tts2/run.sh index 766aa882b..1d67a5c91 100755 --- a/examples/csmsc/tts2/run.sh +++ b/examples/csmsc/tts2/run.sh @@ -46,8 +46,8 @@ fi if [ ${stage} -le 5 ] && [ ${stop_stage} -ge 5 ]; then # install paddle2onnx version=$(echo `pip list |grep "paddle2onnx"` |awk -F" " '{print $2}') - if [[ -z "$version" || ${version} != '0.9.4' ]]; then - pip install paddle2onnx==0.9.4 + if [[ -z "$version" || ${version} != '0.9.5' ]]; then + pip install paddle2onnx==0.9.5 fi ./local/paddle2onnx.sh ${train_output_path} inference inference_onnx speedyspeech_csmsc ./local/paddle2onnx.sh ${train_output_path} inference inference_onnx hifigan_csmsc diff --git a/examples/csmsc/tts3/local/inference.sh b/examples/csmsc/tts3/local/inference.sh index 7052b347d..b43fd2861 100755 --- a/examples/csmsc/tts3/local/inference.sh +++ b/examples/csmsc/tts3/local/inference.sh @@ -28,7 +28,6 @@ if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then --phones_dict=dump/phone_id_map.txt fi - # hifigan if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then python3 ${BIN_DIR}/../inference.py \ diff --git a/examples/csmsc/tts3/run.sh b/examples/csmsc/tts3/run.sh index b617d5352..f0afcc895 100755 --- a/examples/csmsc/tts3/run.sh +++ b/examples/csmsc/tts3/run.sh @@ -46,8 +46,8 @@ fi if [ ${stage} -le 5 ] && [ ${stop_stage} -ge 5 ]; then # install paddle2onnx version=$(echo `pip list |grep "paddle2onnx"` |awk -F" " '{print $2}') - if [[ -z "$version" || ${version} != '0.9.4' ]]; then - pip install paddle2onnx==0.9.4 + if [[ -z "$version" || ${version} != '0.9.5' ]]; then + pip install paddle2onnx==0.9.5 fi ./local/paddle2onnx.sh ${train_output_path} inference inference_onnx fastspeech2_csmsc ./local/paddle2onnx.sh ${train_output_path} inference inference_onnx hifigan_csmsc @@ -56,10 +56,5 @@ fi # inference with onnxruntime, use fastspeech2 + hifigan by default if [ ${stage} -le 6 ] && [ ${stop_stage} -ge 6 ]; then - # install onnxruntime - version=$(echo `pip list |grep "onnxruntime"` |awk -F" " '{print $2}') - if [[ -z "$version" || ${version} != '1.10.0' ]]; then - pip install onnxruntime==1.10.0 - fi ./local/ort_predict.sh ${train_output_path} fi diff --git a/examples/csmsc/tts3/run_cnndecoder.sh b/examples/csmsc/tts3/run_cnndecoder.sh index 61cd02a93..c8dd8545b 100755 --- a/examples/csmsc/tts3/run_cnndecoder.sh +++ b/examples/csmsc/tts3/run_cnndecoder.sh @@ -59,22 +59,16 @@ fi if [ ${stage} -le 7 ] && [ ${stop_stage} -ge 7 ]; then # install paddle2onnx version=$(echo `pip list |grep "paddle2onnx"` |awk -F" " '{print $2}') - if [[ -z "$version" || ${version} != '0.9.4' ]]; then - pip install paddle2onnx==0.9.4 + if [[ -z "$version" || ${version} != '0.9.5' ]]; then + pip install paddle2onnx==0.9.5 fi ./local/paddle2onnx.sh ${train_output_path} inference inference_onnx fastspeech2_csmsc ./local/paddle2onnx.sh ${train_output_path} inference inference_onnx hifigan_csmsc fi - # onnxruntime non streaming # inference with onnxruntime, use fastspeech2 + hifigan by default if [ ${stage} -le 8 ] && [ ${stop_stage} -ge 8 ]; then - # install onnxruntime - version=$(echo `pip list |grep "onnxruntime"` |awk -F" " '{print $2}') - if [[ -z "$version" || ${version} != '1.10.0' ]]; then - pip install onnxruntime==1.10.0 - fi ./local/ort_predict.sh ${train_output_path} fi @@ -82,8 +76,8 @@ fi if [ ${stage} -le 9 ] && [ ${stop_stage} -ge 9 ]; then # install paddle2onnx version=$(echo `pip list |grep "paddle2onnx"` |awk -F" " '{print $2}') - if [[ -z "$version" || ${version} != '0.9.4' ]]; then - pip install paddle2onnx==0.9.4 + if [[ -z "$version" || ${version} != '0.9.5' ]]; then + pip install paddle2onnx==0.9.5 fi # streaming acoustic model ./local/paddle2onnx.sh ${train_output_path} inference_streaming inference_onnx_streaming fastspeech2_csmsc_am_encoder_infer @@ -95,11 +89,6 @@ fi # onnxruntime streaming if [ ${stage} -le 10 ] && [ ${stop_stage} -ge 10 ]; then - # install onnxruntime - version=$(echo `pip list |grep "onnxruntime"` |awk -F" " '{print $2}') - if [[ -z "$version" || ${version} != '1.10.0' ]]; then - pip install onnxruntime==1.10.0 - fi ./local/ort_predict_streaming.sh ${train_output_path} fi diff --git a/examples/csmsc/voc6/README.md b/examples/csmsc/voc6/README.md index 26d4523d9..7dcf133bd 100644 --- a/examples/csmsc/voc6/README.md +++ b/examples/csmsc/voc6/README.md @@ -114,6 +114,7 @@ The pretrained model can be downloaded here: The static model can be downloaded here: - [wavernn_csmsc_static_0.2.0.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/wavernn/wavernn_csmsc_static_0.2.0.zip) +- [wavernn_csmsc_static_1.0.0.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/wavernn/wavernn_csmsc_static_1.0.0.zip) (fix bug for paddle 2.3) Model | Step | eval/loss :-------------:|:------------:| :------------: diff --git a/examples/hey_snips/README.md b/examples/hey_snips/README.md new file mode 100644 index 000000000..ba263906a --- /dev/null +++ b/examples/hey_snips/README.md @@ -0,0 +1,8 @@ + +## Metrics + +We mesure FRRs with fixing false alarms in one hour: + +|Model|False Alarm| False Reject Rate| +|--|--|--| +|MDTC| 1| 0.003559 | diff --git a/examples/hey_snips/kws0/README.md b/examples/hey_snips/kws0/README.md new file mode 100644 index 000000000..be8d142b6 --- /dev/null +++ b/examples/hey_snips/kws0/README.md @@ -0,0 +1,22 @@ +# MDTC Keyword Spotting with HeySnips Dataset + +## Dataset + +Before running scripts, you **MUST** follow this instruction to download the dataset: https://github.com/sonos/keyword-spotting-research-datasets + +After you download and decompress the dataset archive, you should **REPLACE** the value of `data_dir` in `conf/*.yaml` to complete dataset config. + +## Get Started + +In this section, we will train the [MDTC](https://arxiv.org/pdf/2102.13552.pdf) model and evaluate on "Hey Snips" dataset. + +```sh +CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ./run.sh conf/mdtc.yaml +``` + +This script contains training and scoring steps. You can just set the `CUDA_VISIBLE_DEVICES` environment var to run on single gpu or multi-gpus. + +The vars `stage` and `stop_stage` in `./run.sh` controls the running steps: +- stage 1: Training from scratch. +- stage 2: Evaluating model on test dataset and computing detection error tradeoff(DET) of all trigger thresholds. +- stage 3: Plotting the DET cruve for visualizaiton. diff --git a/examples/hey_snips/kws0/conf/mdtc.yaml b/examples/hey_snips/kws0/conf/mdtc.yaml new file mode 100644 index 000000000..4bd0708ce --- /dev/null +++ b/examples/hey_snips/kws0/conf/mdtc.yaml @@ -0,0 +1,49 @@ +# https://yaml.org/type/float.html +########################################### +# Data # +########################################### +dataset: 'paddleaudio.datasets:HeySnips' +data_dir: '/PATH/TO/DATA/hey_snips_research_6k_en_train_eval_clean_ter' + +############################################ +# Network Architecture # +############################################ +backbone: 'paddlespeech.kws.models:MDTC' +num_keywords: 1 +stack_num: 3 +stack_size: 4 +in_channels: 80 +res_channels: 32 +kernel_size: 5 + +########################################### +# Feature # +########################################### +feat_type: 'kaldi_fbank' +sample_rate: 16000 +frame_shift: 10 +frame_length: 25 +n_mels: 80 + +########################################### +# Training # +########################################### +epochs: 100 +num_workers: 16 +batch_size: 100 +checkpoint_dir: './checkpoint' +save_freq: 10 +log_freq: 10 +learning_rate: 0.001 +weight_decay: 0.00005 +grad_clip: 5.0 + +########################################### +# Scoring # +########################################### +batch_size: 100 +num_workers: 16 +checkpoint: './checkpoint/epoch_100/model.pdparams' +score_file: './scores.txt' +stats_file: './stats.0.txt' +img_file: './det.png' \ No newline at end of file diff --git a/examples/hey_snips/kws0/local/plot.sh b/examples/hey_snips/kws0/local/plot.sh new file mode 100755 index 000000000..783de98b4 --- /dev/null +++ b/examples/hey_snips/kws0/local/plot.sh @@ -0,0 +1,25 @@ +#!/bin/bash +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +if [ $# != 3 ];then + echo "usage: ${0} config_path checkpoint output_file" + exit -1 +fi + +keyword=$1 +stats_file=$2 +img_file=$3 + +python3 ${BIN_DIR}/plot_det_curve.py --keyword_label ${keyword} --stats_file ${stats_file} --img_file ${img_file} diff --git a/examples/hey_snips/kws0/local/score.sh b/examples/hey_snips/kws0/local/score.sh new file mode 100755 index 000000000..916536af7 --- /dev/null +++ b/examples/hey_snips/kws0/local/score.sh @@ -0,0 +1,27 @@ +#!/bin/bash +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +if [ $# != 4 ];then + echo "usage: ${0} checkpoint score_file stats_file" + exit -1 +fi + +cfg_path=$1 +ckpt=$2 +score_file=$3 +stats_file=$4 + +python3 ${BIN_DIR}/score.py --config ${cfg_path} --ckpt ${ckpt} --score_file ${score_file} || exit -1 +python3 ${BIN_DIR}/compute_det.py --config ${cfg_path} --score_file ${score_file} --stats_file ${stats_file} || exit -1 diff --git a/examples/hey_snips/kws0/local/train.sh b/examples/hey_snips/kws0/local/train.sh new file mode 100755 index 000000000..c403f22ac --- /dev/null +++ b/examples/hey_snips/kws0/local/train.sh @@ -0,0 +1,31 @@ +#!/bin/bash +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +if [ $# != 2 ];then + echo "usage: ${0} num_gpus config_path" + exit -1 +fi + +ngpu=$1 +cfg_path=$2 + +if [ ${ngpu} -gt 0 ]; then + python3 -m paddle.distributed.launch --gpus $CUDA_VISIBLE_DEVICES ${BIN_DIR}/train.py \ + --config ${cfg_path} +else + echo "set CUDA_VISIBLE_DEVICES to enable multi-gpus trainning." + python3 ${BIN_DIR}/train.py \ + --config ${cfg_path} +fi diff --git a/examples/hey_snips/kws0/path.sh b/examples/hey_snips/kws0/path.sh new file mode 100755 index 000000000..54a430d40 --- /dev/null +++ b/examples/hey_snips/kws0/path.sh @@ -0,0 +1,28 @@ +#!/bin/bash +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +export MAIN_ROOT=`realpath ${PWD}/../../../` + +export PATH=${MAIN_ROOT}:${MAIN_ROOT}/utils:${PATH} +export LC_ALL=C + +export PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 +# Use UTF-8 in Python to avoid UnicodeDecodeError when LC_ALL=C +export PYTHONIOENCODING=UTF-8 +export PYTHONPATH=${MAIN_ROOT}:${PYTHONPATH} + +export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/lib/ + +MODEL=mdtc +export BIN_DIR=${MAIN_ROOT}/paddlespeech/kws/exps/${MODEL} \ No newline at end of file diff --git a/examples/hey_snips/kws0/run.sh b/examples/hey_snips/kws0/run.sh new file mode 100755 index 000000000..bc25a8e80 --- /dev/null +++ b/examples/hey_snips/kws0/run.sh @@ -0,0 +1,47 @@ +#!/bin/bash +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +set -e +source path.sh + +ngpu=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}') + +if [ $# != 1 ];then + echo "usage: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ${0} config_path" + exit -1 +fi + +stage=1 +stop_stage=3 + +cfg_path=$1 + +if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then + ./local/train.sh ${ngpu} ${cfg_path} || exit -1 +fi + +ckpt=./checkpoint/epoch_100/model.pdparams +score_file=./scores.txt +stats_file=./stats.0.txt +img_file=./det.png + +if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then + ./local/score.sh ${cfg_path} ${ckpt} ${score_file} ${stats_file} || exit -1 +fi + +keyword=HeySnips +if [ ${stage} -le 3 ] && [ ${stop_stage} -ge 3 ]; then + ./local/plot.sh ${keyword} ${stats_file} ${img_file} || exit -1 +fi \ No newline at end of file diff --git a/examples/ljspeech/tts3/local/synthesize.sh b/examples/ljspeech/tts3/local/synthesize.sh index 6dc34274c..0733e96fa 100755 --- a/examples/ljspeech/tts3/local/synthesize.sh +++ b/examples/ljspeech/tts3/local/synthesize.sh @@ -26,7 +26,7 @@ if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then fi # hifigan -if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then +if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then FLAGS_allocator_strategy=naive_best_fit \ FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0.01 \ python3 ${BIN_DIR}/../synthesize.py \ diff --git a/examples/other/mfa/local/reorganize_aishell3.py b/examples/other/mfa/local/reorganize_aishell3.py index 0ad306626..a97ee29ed 100644 --- a/examples/other/mfa/local/reorganize_aishell3.py +++ b/examples/other/mfa/local/reorganize_aishell3.py @@ -46,22 +46,22 @@ def write_lab(root_dir: Union[str, Path], text_path = root_dir / sub_set / 'content.txt' new_dir = output_dir / sub_set - with open(text_path, 'r') as rf: - for line in rf: - wav_id, context = line.strip().split('\t') - spk_id = wav_id[:7] - transcript_name = wav_id.split('.')[0] + '.lab' - transcript_path = new_dir / spk_id / transcript_name - context_list = context.split() - word_list = context_list[0:-1:2] - pinyin_list = context_list[1::2] - wf = open(transcript_path, 'w') - if script_type == 'word': - # add space between chinese char - new_context = ' '.join(word_list) - elif script_type == 'pinyin': - new_context = ' '.join(pinyin_list) - wf.write(new_context + '\n') + with open(text_path, 'r') as rf: + for line in rf: + wav_id, context = line.strip().split('\t') + spk_id = wav_id[:7] + transcript_name = wav_id.split('.')[0] + '.lab' + transcript_path = new_dir / spk_id / transcript_name + context_list = context.split() + word_list = context_list[0:-1:2] + pinyin_list = context_list[1::2] + wf = open(transcript_path, 'w') + if script_type == 'word': + # add space between chinese char + new_context = ' '.join(word_list) + elif script_type == 'pinyin': + new_context = ' '.join(pinyin_list) + wf.write(new_context + '\n') def reorganize_aishell3(root_dir: Union[str, Path], diff --git a/examples/voxceleb/sv0/README.md b/examples/voxceleb/sv0/README.md new file mode 100644 index 000000000..418102b4f --- /dev/null +++ b/examples/voxceleb/sv0/README.md @@ -0,0 +1,151 @@ +# ECAPA-TDNN with VoxCeleb +This example contains code used to train a ECAPA-TDNN model with [VoxCeleb dataset](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/voxceleb/index.html#about) + +## Overview +All the scripts you need are in the `run.sh`. There are several stages in the `run.sh`, and each stage has its function. +| Stage | Function | +|:---- |:----------------------------------------------------------- | +| 0 | Process data. It includes:
(1) Download the VoxCeleb1 dataset
(2) Download the VoxCeleb2 dataset
(3) Convert the VoxCeleb2 m4a to wav format
(4) Get the manifest files of the train, development and test dataset
(5) Download the RIR Noise dataset and Get the noise manifest files for augmentation | +| 1 | Train the model | +| 2 | Test the speaker verification with VoxCeleb trial| + +You can choose to run a range of stages by setting the `stage` and `stop_stage `. + +For example, if you want to execute the code in stage 1 and stage 2, you can run this script: +```bash +bash run.sh --stage 1 --stop_stage 2 +``` +Or you can set `stage` equal to `stop-stage` to only run one stage. +For example, if you only want to run `stage 0`, you can use the script below: +```bash +bash run.sh --stage 1 --stop_stage 1 +``` +The document below will describe the scripts in the `run.sh` in detail. +## The environment variables +The path.sh contains the environment variable. +```bash +source path.sh +``` +This script needs to be run first. + +And another script is also needed: +```bash +source ${MAIN_ROOT}/utils/parse_options.sh +``` +It will support the way of using `--variable value` in the shell scripts. + +## The local variables +Some local variables are set in the `run.sh`. +`gpus` denotes the GPU number you want to use. If you set `gpus=`, it means you only use CPU. +`stage` denotes the number of the stage you want to start from in the experiments. +`stop stage` denotes the number of the stage you want to end at in the experiments. +`conf_path` denotes the config path of the model. +`exp_dir` denotes the experiment directory, e.g. "exp/ecapa-tdnn-vox12-big/" + +You can set the local variables when you use the `run.sh` + +For example, you can set the `gpus` when you use the command line.: +```bash +bash run.sh --gpus 0,1 +``` +## Stage 0: Data processing +To use this example, you need to process data firstly and you can use stage 0 in the `run.sh` to do this. The code is shown below: + +```bash + if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then + # prepare data + bash ./local/data.sh || exit -1 + fi +``` +Stage 0 is for processing the data. If you only want to process the data. You can run +```bash +bash run.sh --stage 0 --stop_stage 0 +``` +You can also just run these scripts in your command line. +```bash +source path.sh +bash ./local/data.sh +``` +After processing the data, the `data` directory will look like this: +```bash +data/ +├── rir_noise +│   ├── csv +│   │   ├── noise.csv +│   │   └── rir.csv +│   ├── manifest.pointsource_noises +│   ├── manifest.real_rirs_isotropic_noises +│   └── manifest.simulated_rirs +├── vox +│   ├── csv +│   │   ├── dev.csv +│   │   ├── enroll.csv +│   │   ├── test.csv +│   │   └── train.csv +│   └── meta +│   └── label2id.txt +└── vox1 + ├── list_test_all2.txt + ├── list_test_all.txt + ├── list_test_hard2.txt + ├── list_test_hard.txt + ├── manifest.dev + ├── manifest.test + ├── veri_test2.txt + ├── veri_test.txt + ├── voxceleb1.dev.meta + └── voxceleb1.test.meta +``` +## Stage 1: Model training +If you want to train the model. you can use stage 1 in the `run.sh`. The code is shown below. +```bash +if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then + # train model, all `ckpt` under `exp` dir + CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/train.sh ${conf_path} ${ckpt} + fi +``` +If you want to train the model, you can use the script below to execute stage 0 and stage 1: +```bash +bash run.sh --stage 0 --stop_stage 1 +``` +or you can run these scripts in the command line (only use CPU). +```bash +source path.sh +bash ./local/data.sh ./data/ conf/ecapa_tdnn.yaml +CUDA_VISIBLE_DEVICES= ./local/train.sh ./data/ exp/ecapa-tdnn-vox12-big/ conf/ecapa_tdnn.yaml +``` +## Stage 2: Model Testing +The test stage is to evaluate the model performance. The code of the test stage is shown below: +```bash + if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then + # test ckpt avg_n + CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./local/test.sh ${dir} ${exp_dir} ${conf_path} || exit -1 + fi +``` +If you want to train a model and test it, you can use the script below to execute stage 0, stage 1 and stage 2: +```bash +bash run.sh --stage 0 --stop_stage 2 +``` +or you can run these scripts in the command line (only use CPU). +```bash +source path.sh +bash ./local/data.sh ./data/ conf/ecapa_tdnn.yaml +CUDA_VISIBLE_DEVICES= ./local/train.sh ./data/ exp/ecapa-tdnn-vox12-big/ conf/ecapa_tdnn.yaml +CUDA_VISIBLE_DEVICES= ./local/test.sh ./data/ exp/ecapa-tdnn-vox12-big/ conf/ecapa_tdnn.yaml +``` + +## 3: Pretrained Model +You can get the pretrained models from [this](../../../docs/source/released_model.md). + +using the `tar` scripts to unpack the model and then you can use the script to test the model. + +For example: +``` +wget https://paddlespeech.bj.bcebos.com/vector/voxceleb/sv0_ecapa_tdnn_voxceleb12_ckpt_0_2_0.tar.gz +tar -xvf sv0_ecapa_tdnn_voxceleb12_ckpt_0_2_0.tar.gz +source path.sh +# If you have processed the data and get the manifest file, you can skip the following 2 steps + +CUDA_VISIBLE_DEVICES= bash ./local/test.sh ./data sv0_ecapa_tdnn_voxceleb12_ckpt_0_1_2/model/ conf/ecapa_tdnn.yaml +``` +The performance of the released models are shown in [this](./RESULTS.md) diff --git a/examples/voxceleb/sv0/local/data_prepare.py b/examples/voxceleb/sv0/local/data_prepare.py index 03d054004..b4486b6f0 100644 --- a/examples/voxceleb/sv0/local/data_prepare.py +++ b/examples/voxceleb/sv0/local/data_prepare.py @@ -14,9 +14,9 @@ import argparse import paddle +from paddleaudio.datasets.voxceleb import VoxCeleb from yacs.config import CfgNode -from paddleaudio.datasets.voxceleb import VoxCeleb from paddlespeech.s2t.utils.log import Log from paddlespeech.vector.io.augment import build_augment_pipeline from paddlespeech.vector.training.seeding import seed_everything diff --git a/examples/voxceleb/sv0/local/make_rirs_noise_csv_dataset_from_json.py b/examples/voxceleb/sv0/local/make_rirs_noise_csv_dataset_from_json.py index b25a9d49a..0d0163f15 100644 --- a/examples/voxceleb/sv0/local/make_rirs_noise_csv_dataset_from_json.py +++ b/examples/voxceleb/sv0/local/make_rirs_noise_csv_dataset_from_json.py @@ -21,9 +21,9 @@ import os from typing import List import tqdm +from paddleaudio import load as load_audio from yacs.config import CfgNode -from paddleaudio import load as load_audio from paddlespeech.s2t.utils.log import Log from paddlespeech.vector.utils.vector_utils import get_chunks diff --git a/examples/voxceleb/sv0/local/make_vox_csv_dataset_from_json.py b/examples/voxceleb/sv0/local/make_vox_csv_dataset_from_json.py index 4e64c3067..ffd0d212d 100644 --- a/examples/voxceleb/sv0/local/make_vox_csv_dataset_from_json.py +++ b/examples/voxceleb/sv0/local/make_vox_csv_dataset_from_json.py @@ -22,9 +22,9 @@ import os import random import tqdm +from paddleaudio import load as load_audio from yacs.config import CfgNode -from paddleaudio import load as load_audio from paddlespeech.s2t.utils.log import Log from paddlespeech.vector.utils.vector_utils import get_chunks diff --git a/examples/voxceleb/sv0/local/test.sh b/examples/voxceleb/sv0/local/test.sh index 4460a165a..800fa67da 100644 --- a/examples/voxceleb/sv0/local/test.sh +++ b/examples/voxceleb/sv0/local/test.sh @@ -33,10 +33,26 @@ dir=$1 exp_dir=$2 conf_path=$3 +# get the gpu nums for training +ngpu=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}') +echo "using $ngpu gpus..." + +# setting training device +device="cpu" +if ${use_gpu}; then + device="gpu" +fi +if [ $ngpu -le 0 ]; then + echo "no gpu, training in cpu mode" + device='cpu' + use_gpu=false +fi + if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then # test the model and compute the eer metrics python3 ${BIN_DIR}/test.py \ --data-dir ${dir} \ --load-checkpoint ${exp_dir} \ - --config ${conf_path} + --config ${conf_path} \ + --device ${device} fi diff --git a/examples/voxceleb/sv0/local/train.sh b/examples/voxceleb/sv0/local/train.sh index 5477d0a34..674fedb32 100755 --- a/examples/voxceleb/sv0/local/train.sh +++ b/examples/voxceleb/sv0/local/train.sh @@ -42,15 +42,25 @@ device="cpu" if ${use_gpu}; then device="gpu" fi +if [ $ngpu -le 0 ]; then + echo "no gpu, training in cpu mode" + device='cpu' + use_gpu=false +fi if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then # train the speaker identification task with voxceleb data # and we will create the trained model parameters in ${exp_dir}/model.pdparams as the soft link # Note: we will store the log file in exp/log directory - python3 -m paddle.distributed.launch --gpus=$CUDA_VISIBLE_DEVICES \ - ${BIN_DIR}/train.py --device ${device} --checkpoint-dir ${exp_dir} \ - --data-dir ${dir} --config ${conf_path} - + if $use_gpu; then + python3 -m paddle.distributed.launch --gpus=$CUDA_VISIBLE_DEVICES \ + ${BIN_DIR}/train.py --device ${device} --checkpoint-dir ${exp_dir} \ + --data-dir ${dir} --config ${conf_path} + else + python3 \ + ${BIN_DIR}/train.py --device ${device} --checkpoint-dir ${exp_dir} \ + --data-dir ${dir} --config ${conf_path} + fi fi if [ $? -ne 0 ]; then diff --git a/paddlespeech/cli/asr/infer.py b/paddlespeech/cli/asr/infer.py index 49dd7b356..0fb548683 100644 --- a/paddlespeech/cli/asr/infer.py +++ b/paddlespeech/cli/asr/infer.py @@ -40,6 +40,7 @@ from paddlespeech.s2t.utils.utility import UpdateConfig __all__ = ['ASRExecutor'] + @cli_register( name='paddlespeech.asr', description='Speech to text infer command.') class ASRExecutor(BaseExecutor): @@ -148,7 +149,7 @@ class ASRExecutor(BaseExecutor): os.path.dirname(os.path.abspath(self.cfg_path))) logger.info(self.cfg_path) logger.info(self.ckpt_path) - + #Init body. self.config = CfgNode(new_allowed=True) self.config.merge_from_file(self.cfg_path) @@ -278,7 +279,8 @@ class ASRExecutor(BaseExecutor): self._outputs["result"] = result_transcripts[0] elif "conformer" in model_type or "transformer" in model_type: - logger.info(f"we will use the transformer like model : {model_type}") + logger.info( + f"we will use the transformer like model : {model_type}") try: result_transcripts = self.model.decode( audio, @@ -344,7 +346,7 @@ class ASRExecutor(BaseExecutor): max_duration = 50.0 if audio_duration >= max_duration: logger.error("Please input audio file less then 50 seconds.\n") - return + return False except Exception as e: logger.exception(e) logger.error( @@ -381,7 +383,7 @@ class ASRExecutor(BaseExecutor): ) == "n" or content.strip() == "no" or content.strip( ) == "No": logger.info("Exit the program") - exit(1) + return False else: logger.warning("Not regular input, please input again") diff --git a/paddlespeech/cli/asr/pretrained_models.py b/paddlespeech/cli/asr/pretrained_models.py index cc52c751b..80b04aa44 100644 --- a/paddlespeech/cli/asr/pretrained_models.py +++ b/paddlespeech/cli/asr/pretrained_models.py @@ -27,6 +27,36 @@ pretrained_models = { 'ckpt_path': 'exp/conformer/checkpoints/wenetspeech', }, + "conformer_online_multicn-zh-16k": { + 'url': + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/multi_cn/asr1/asr1_chunk_conformer_multi_cn_ckpt_0.2.0.model.tar.gz', + 'md5': + '7989b3248c898070904cf042fd656003', + 'cfg_path': + 'model.yaml', + 'ckpt_path': + 'exp/chunk_conformer/checkpoints/multi_cn', + }, + "conformer_aishell-zh-16k": { + 'url': + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr1/asr1_conformer_aishell_ckpt_0.1.2.model.tar.gz', + 'md5': + '3f073eccfa7bb14e0c6867d65fc0dc3a', + 'cfg_path': + 'model.yaml', + 'ckpt_path': + 'exp/conformer/checkpoints/avg_30', + }, + "conformer_online_aishell-zh-16k": { + 'url': + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr1/asr1_chunk_conformer_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz', + 'md5': + 'b374cfb93537761270b6224fb0bfc26a', + 'cfg_path': + 'model.yaml', + 'ckpt_path': + 'exp/chunk_conformer/checkpoints/avg_30', + }, "transformer_librispeech-en-16k": { 'url': 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/librispeech/asr1/asr1_transformer_librispeech_ckpt_0.1.1.model.tar.gz', @@ -37,6 +67,20 @@ pretrained_models = { 'ckpt_path': 'exp/transformer/checkpoints/avg_10', }, + "deepspeech2online_wenetspeech-zh-16k": { + 'url': + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/wenetspeech/asr0/WIP_asr0_deepspeech2_online_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar.gz', + 'md5': + 'b3ef6fcae8c0058c3c53375341ccb209', + 'cfg_path': + 'model.yaml', + 'ckpt_path': + 'exp/deepspeech2_online/checkpoints/avg_3', + 'lm_url': + 'https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm', + 'lm_md5': + '29e02312deb2e59b3c8686c7966d4fe3' + }, "deepspeech2offline_aishell-zh-16k": { 'url': 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_aishell_ckpt_0.1.1.model.tar.gz', @@ -53,9 +97,9 @@ pretrained_models = { }, "deepspeech2online_aishell-zh-16k": { 'url': - 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz', + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_fbank161_ckpt_0.2.1.model.tar.gz', 'md5': - '23e16c69730a1cb5d735c98c83c21e16', + '98b87b171b7240b7cae6e07d8d0bc9be', 'cfg_path': 'model.yaml', 'ckpt_path': diff --git a/paddlespeech/cli/cls/infer.py b/paddlespeech/cli/cls/infer.py index 1f637a8fe..8b90f1244 100644 --- a/paddlespeech/cli/cls/infer.py +++ b/paddlespeech/cli/cls/infer.py @@ -21,6 +21,8 @@ from typing import Union import numpy as np import paddle import yaml +from paddleaudio import load +from paddleaudio.features import LogMelSpectrogram from ..executor import BaseExecutor from ..log import logger @@ -28,8 +30,6 @@ from ..utils import cli_register from ..utils import stats_wrapper from .pretrained_models import model_alias from .pretrained_models import pretrained_models -from paddleaudio import load -from paddleaudio.features import LogMelSpectrogram from paddlespeech.s2t.utils.dynamic_import import dynamic_import __all__ = ['CLSExecutor'] diff --git a/paddlespeech/cli/utils.py b/paddlespeech/cli/utils.py index f7d64b9a9..8e094894c 100644 --- a/paddlespeech/cli/utils.py +++ b/paddlespeech/cli/utils.py @@ -24,11 +24,11 @@ from typing import Any from typing import Dict import paddle +import paddleaudio import requests import yaml from paddle.framework import load -import paddleaudio from . import download from .entry import commands try: diff --git a/paddlespeech/cli/vector/infer.py b/paddlespeech/cli/vector/infer.py index 1dff6edb4..37e193919 100644 --- a/paddlespeech/cli/vector/infer.py +++ b/paddlespeech/cli/vector/infer.py @@ -22,6 +22,8 @@ from typing import Union import paddle import soundfile +from paddleaudio.backends import load as load_audio +from paddleaudio.compliance.librosa import melspectrogram from yacs.config import CfgNode from ..executor import BaseExecutor @@ -30,8 +32,6 @@ from ..utils import cli_register from ..utils import stats_wrapper from .pretrained_models import model_alias from .pretrained_models import pretrained_models -from paddleaudio.backends import load as load_audio -from paddleaudio.compliance.librosa import melspectrogram from paddlespeech.s2t.utils.dynamic_import import dynamic_import from paddlespeech.vector.io.batch import feature_normalize from paddlespeech.vector.modules.sid_model import SpeakerIdetification diff --git a/paddlespeech/cls/exps/panns/deploy/predict.py b/paddlespeech/cls/exps/panns/deploy/predict.py index d4e5c22fb..ee566ed4f 100644 --- a/paddlespeech/cls/exps/panns/deploy/predict.py +++ b/paddlespeech/cls/exps/panns/deploy/predict.py @@ -16,11 +16,10 @@ import os import numpy as np from paddle import inference -from scipy.special import softmax - from paddleaudio.backends import load as load_audio from paddleaudio.datasets import ESC50 from paddleaudio.features import melspectrogram +from scipy.special import softmax # yapf: disable parser = argparse.ArgumentParser() diff --git a/paddlespeech/cls/exps/panns/export_model.py b/paddlespeech/cls/exps/panns/export_model.py index c295c6a33..63b22981a 100644 --- a/paddlespeech/cls/exps/panns/export_model.py +++ b/paddlespeech/cls/exps/panns/export_model.py @@ -15,8 +15,8 @@ import argparse import os import paddle - from paddleaudio.datasets import ESC50 + from paddlespeech.cls.models import cnn14 from paddlespeech.cls.models import SoundClassifier diff --git a/paddlespeech/cls/exps/panns/predict.py b/paddlespeech/cls/exps/panns/predict.py index ffe42d390..a3f9f9a9b 100644 --- a/paddlespeech/cls/exps/panns/predict.py +++ b/paddlespeech/cls/exps/panns/predict.py @@ -17,10 +17,10 @@ import os import paddle import paddle.nn.functional as F import yaml - from paddleaudio.backends import load as load_audio from paddleaudio.features import LogMelSpectrogram from paddleaudio.utils import logger + from paddlespeech.cls.models import SoundClassifier from paddlespeech.s2t.utils.dynamic_import import dynamic_import diff --git a/paddlespeech/cls/exps/panns/train.py b/paddlespeech/cls/exps/panns/train.py index 7e2922148..5a2f3042a 100644 --- a/paddlespeech/cls/exps/panns/train.py +++ b/paddlespeech/cls/exps/panns/train.py @@ -16,10 +16,10 @@ import os import paddle import yaml - from paddleaudio.features import LogMelSpectrogram from paddleaudio.utils import logger from paddleaudio.utils import Timer + from paddlespeech.cls.models import SoundClassifier from paddlespeech.s2t.utils.dynamic_import import dynamic_import diff --git a/paddlespeech/cls/models/panns/panns.py b/paddlespeech/cls/models/panns/panns.py index 6d2dac56a..b442b2fd1 100644 --- a/paddlespeech/cls/models/panns/panns.py +++ b/paddlespeech/cls/models/panns/panns.py @@ -15,7 +15,6 @@ import os import paddle.nn as nn import paddle.nn.functional as F - from paddleaudio.utils.download import load_state_dict_from_url from paddleaudio.utils.env import MODEL_HOME diff --git a/paddlespeech/kws/__init__.py b/paddlespeech/kws/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..9c6e278ea --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/__init__.py @@ -0,0 +1,14 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +from .models.mdtc import MDTC diff --git a/paddlespeech/kws/exps/mdtc/collate.py b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/collate.py new file mode 100644 index 000000000..dcc811236 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/collate.py @@ -0,0 +1,39 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import time + +import paddle + + +def collate_features(batch): + # (key, feat, label) + collate_start = time.time() + keys = [] + feats = [] + labels = [] + lengths = [] + for sample in batch: + keys.append(sample[0]) + feats.append(sample[1]) + labels.append(sample[2]) + lengths.append(sample[1].shape[0]) + + max_length = max(lengths) + for i in range(len(feats)): + feats[i] = paddle.nn.functional.pad( + feats[i], [0, max_length - feats[i].shape[0], 0, 0], + data_format='NLC') + + return keys, paddle.stack(feats), paddle.to_tensor( + labels), paddle.to_tensor(lengths) diff --git a/paddlespeech/kws/exps/mdtc/compute_det.py b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/compute_det.py new file mode 100644 index 000000000..e43a953db --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/compute_det.py @@ -0,0 +1,133 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +# Modified from wekws(https://github.com/wenet-e2e/wekws) +import os + +import paddle +from tqdm import tqdm +from yacs.config import CfgNode + +from paddlespeech.s2t.training.cli import default_argument_parser +from paddlespeech.s2t.utils.dynamic_import import dynamic_import + + +def load_label_and_score(keyword_index: int, + ds: paddle.io.Dataset, + score_file: os.PathLike): + score_table = {} # {utt_id: scores_over_frames} + with open(score_file, 'r', encoding='utf8') as fin: + for line in fin: + arr = line.strip().split() + key = arr[0] + current_keyword = arr[1] + str_list = arr[2:] + if int(current_keyword) == keyword_index: + scores = list(map(float, str_list)) + if key not in score_table: + score_table.update({key: scores}) + keyword_table = {} # scores of keyword utt_id + filler_table = {} # scores of non-keyword utt_id + filler_duration = 0.0 + + for key, index, duration in zip(ds.keys, ds.labels, ds.durations): + assert key in score_table + if index == keyword_index: + keyword_table[key] = score_table[key] + else: + filler_table[key] = score_table[key] + filler_duration += duration + + return keyword_table, filler_table, filler_duration + + +if __name__ == '__main__': + parser = default_argument_parser() + parser.add_argument( + '--keyword_index', type=int, default=0, help='keyword index') + parser.add_argument( + '--step', + type=float, + default=0.01, + help='threshold step of trigger score') + parser.add_argument( + '--window_shift', + type=int, + default=50, + help='window_shift is used to skip the frames after triggered') + parser.add_argument( + "--score_file", + type=str, + required=True, + help='output file of trigger scores') + parser.add_argument( + '--stats_file', + type=str, + default='./stats.0.txt', + help='output file of detection error tradeoff') + args = parser.parse_args() + + # https://yaml.org/type/float.html + config = CfgNode(new_allowed=True) + if args.config: + config.merge_from_file(args.config) + + # Dataset + ds_class = dynamic_import(config['dataset']) + test_ds = ds_class( + data_dir=config['data_dir'], + mode='test', + feat_type=config['feat_type'], + sample_rate=config['sample_rate'], + frame_shift=config['frame_shift'], + frame_length=config['frame_length'], + n_mels=config['n_mels'], ) + + keyword_table, filler_table, filler_duration = load_label_and_score( + args.keyword_index, test_ds, args.score_file) + print('Filler total duration Hours: {}'.format(filler_duration / 3600.0)) + pbar = tqdm(total=int(1.0 / args.step)) + with open(args.stats_file, 'w', encoding='utf8') as fout: + keyword_index = args.keyword_index + threshold = 0.0 + while threshold <= 1.0: + num_false_reject = 0 + # transverse the all keyword_table + for key, score_list in keyword_table.items(): + # computer positive test sample, use the max score of list. + score = max(score_list) + if float(score) < threshold: + num_false_reject += 1 + num_false_alarm = 0 + # transverse the all filler_table + for key, score_list in filler_table.items(): + i = 0 + while i < len(score_list): + if score_list[i] >= threshold: + num_false_alarm += 1 + i += args.window_shift + else: + i += 1 + if len(keyword_table) != 0: + false_reject_rate = num_false_reject / len(keyword_table) + num_false_alarm = max(num_false_alarm, 1e-6) + if filler_duration != 0: + false_alarm_per_hour = num_false_alarm / \ + (filler_duration / 3600.0) + fout.write('{:.6f} {:.6f} {:.6f}\n'.format( + threshold, false_alarm_per_hour, false_reject_rate)) + threshold += args.step + pbar.update(1) + + pbar.close() + print('DET saved to: {}'.format(args.stats_file)) diff --git a/paddlespeech/kws/exps/mdtc/plot_det_curve.py b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/plot_det_curve.py new file mode 100644 index 000000000..a3ea21eff --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/plot_det_curve.py @@ -0,0 +1,68 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +# Modified from wekws(https://github.com/wenet-e2e/wekws) +import argparse +import os + +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np + +# yapf: disable +parser = argparse.ArgumentParser(__doc__) +parser.add_argument('--keyword_label', type=str, required=True, help='keyword string shown on image') +parser.add_argument('--stats_file', type=str, required=True, help='output file of detection error tradeoff') +parser.add_argument('--img_file', type=str, default='./det.png', help='output det image') +args = parser.parse_args() +# yapf: enable + + +def load_stats_file(stats_file): + values = [] + with open(stats_file, 'r', encoding='utf8') as fin: + for line in fin: + arr = line.strip().split() + threshold, fa_per_hour, frr = arr + values.append([float(fa_per_hour), float(frr) * 100]) + values.reverse() + return np.array(values) + + +def plot_det_curve(keywords, stats_file, figure_file, xlim, x_step, ylim, + y_step): + plt.figure(dpi=200) + plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in' + plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in' + plt.rcParams['font.size'] = 12 + + for index, keyword in enumerate(keywords): + values = load_stats_file(stats_file) + plt.plot(values[:, 0], values[:, 1], label=keyword) + + plt.xlim([0, xlim]) + plt.ylim([0, ylim]) + plt.xticks(range(0, xlim + x_step, x_step)) + plt.yticks(range(0, ylim + y_step, y_step)) + plt.xlabel('False Alarm Per Hour') + plt.ylabel('False Rejection Rate (\\%)') + plt.grid(linestyle='--') + plt.legend(loc='best', fontsize=16) + plt.savefig(figure_file) + + +if __name__ == '__main__': + img_file = os.path.abspath(args.img_file) + stats_file = os.path.abspath(args.stats_file) + plot_det_curve([args.keyword_label], stats_file, img_file, 10, 2, 10, 2) + + print('DET curve image saved to: {}'.format(img_file)) diff --git a/paddlespeech/kws/exps/mdtc/score.py b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/score.py new file mode 100644 index 000000000..1b5e1e296 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/score.py @@ -0,0 +1,90 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +# Modified from wekws(https://github.com/wenet-e2e/wekws) +import paddle +from tqdm import tqdm +from yacs.config import CfgNode + +from paddlespeech.kws.exps.mdtc.collate import collate_features +from paddlespeech.kws.models.mdtc import KWSModel +from paddlespeech.s2t.training.cli import default_argument_parser +from paddlespeech.s2t.utils.dynamic_import import dynamic_import + +if __name__ == '__main__': + parser = default_argument_parser() + parser.add_argument( + "--ckpt", + type=str, + required=True, + help='model checkpoint for evaluation.') + parser.add_argument( + "--score_file", + type=str, + default='./scores.txt', + help='output file of trigger scores') + args = parser.parse_args() + + # https://yaml.org/type/float.html + config = CfgNode(new_allowed=True) + if args.config: + config.merge_from_file(args.config) + + # Dataset + ds_class = dynamic_import(config['dataset']) + test_ds = ds_class( + data_dir=config['data_dir'], + mode='test', + feat_type=config['feat_type'], + sample_rate=config['sample_rate'], + frame_shift=config['frame_shift'], + frame_length=config['frame_length'], + n_mels=config['n_mels'], ) + test_sampler = paddle.io.BatchSampler( + test_ds, batch_size=config['batch_size'], drop_last=False) + test_loader = paddle.io.DataLoader( + test_ds, + batch_sampler=test_sampler, + num_workers=config['num_workers'], + return_list=True, + use_buffer_reader=True, + collate_fn=collate_features, ) + + # Model + backbone_class = dynamic_import(config['backbone']) + backbone = backbone_class( + stack_num=config['stack_num'], + stack_size=config['stack_size'], + in_channels=config['in_channels'], + res_channels=config['res_channels'], + kernel_size=config['kernel_size'], ) + model = KWSModel(backbone=backbone, num_keywords=config['num_keywords']) + model.set_state_dict(paddle.load(args.ckpt)) + model.eval() + + with paddle.no_grad(), open(args.score_file, 'w', encoding='utf8') as f: + for batch_idx, batch in enumerate( + tqdm(test_loader, total=len(test_loader))): + keys, feats, labels, lengths = batch + logits = model(feats) + num_keywords = logits.shape[2] + for i in range(len(keys)): + key = keys[i] + score = logits[i][:lengths[i]] + for keyword_i in range(num_keywords): + keyword_scores = score[:, keyword_i] + score_frames = ' '.join( + ['{:.6f}'.format(x) for x in keyword_scores.tolist()]) + f.write('{} {} {}\n'.format(key, keyword_i, score_frames)) + + print('Result saved to: {}'.format(args.score_file)) diff --git a/paddlespeech/kws/exps/mdtc/train.py b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/train.py new file mode 100644 index 000000000..5a9ca92d1 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/exps/mdtc/train.py @@ -0,0 +1,177 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import os + +import paddle +from paddleaudio.utils import logger +from paddleaudio.utils import Timer +from yacs.config import CfgNode + +from paddlespeech.kws.exps.mdtc.collate import collate_features +from paddlespeech.kws.models.loss import max_pooling_loss +from paddlespeech.kws.models.mdtc import KWSModel +from paddlespeech.s2t.training.cli import default_argument_parser +from paddlespeech.s2t.utils.dynamic_import import dynamic_import + +if __name__ == '__main__': + parser = default_argument_parser() + args = parser.parse_args() + + # https://yaml.org/type/float.html + config = CfgNode(new_allowed=True) + if args.config: + config.merge_from_file(args.config) + + nranks = paddle.distributed.get_world_size() + if paddle.distributed.get_world_size() > 1: + paddle.distributed.init_parallel_env() + local_rank = paddle.distributed.get_rank() + + # Dataset + ds_class = dynamic_import(config['dataset']) + train_ds = ds_class( + data_dir=config['data_dir'], + mode='train', + feat_type=config['feat_type'], + sample_rate=config['sample_rate'], + frame_shift=config['frame_shift'], + frame_length=config['frame_length'], + n_mels=config['n_mels'], ) + dev_ds = ds_class( + data_dir=config['data_dir'], + mode='dev', + feat_type=config['feat_type'], + sample_rate=config['sample_rate'], + frame_shift=config['frame_shift'], + frame_length=config['frame_length'], + n_mels=config['n_mels'], ) + + train_sampler = paddle.io.DistributedBatchSampler( + train_ds, + batch_size=config['batch_size'], + shuffle=True, + drop_last=False) + train_loader = paddle.io.DataLoader( + train_ds, + batch_sampler=train_sampler, + num_workers=config['num_workers'], + return_list=True, + use_buffer_reader=True, + collate_fn=collate_features, ) + + # Model + backbone_class = dynamic_import(config['backbone']) + backbone = backbone_class( + stack_num=config['stack_num'], + stack_size=config['stack_size'], + in_channels=config['in_channels'], + res_channels=config['res_channels'], + kernel_size=config['kernel_size'], ) + model = KWSModel(backbone=backbone, num_keywords=config['num_keywords']) + model = paddle.DataParallel(model) + clip = paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm(config['grad_clip']) + optimizer = paddle.optimizer.Adam( + learning_rate=config['learning_rate'], + weight_decay=config['weight_decay'], + parameters=model.parameters(), + grad_clip=clip) + criterion = max_pooling_loss + + steps_per_epoch = len(train_sampler) + timer = Timer(steps_per_epoch * config['epochs']) + timer.start() + + for epoch in range(1, config['epochs'] + 1): + model.train() + + avg_loss = 0 + num_corrects = 0 + num_samples = 0 + for batch_idx, batch in enumerate(train_loader): + keys, feats, labels, lengths = batch + logits = model(feats) + loss, corrects, acc = criterion(logits, labels, lengths) + loss.backward() + optimizer.step() + if isinstance(optimizer._learning_rate, + paddle.optimizer.lr.LRScheduler): + optimizer._learning_rate.step() + optimizer.clear_grad() + + # Calculate loss + avg_loss += loss.numpy()[0] + + # Calculate metrics + num_corrects += corrects + num_samples += feats.shape[0] + + timer.count() + + if (batch_idx + 1) % config['log_freq'] == 0 and local_rank == 0: + lr = optimizer.get_lr() + avg_loss /= config['log_freq'] + avg_acc = num_corrects / num_samples + + print_msg = 'Epoch={}/{}, Step={}/{}'.format( + epoch, config['epochs'], batch_idx + 1, steps_per_epoch) + print_msg += ' loss={:.4f}'.format(avg_loss) + print_msg += ' acc={:.4f}'.format(avg_acc) + print_msg += ' lr={:.6f} step/sec={:.2f} | ETA {}'.format( + lr, timer.timing, timer.eta) + logger.train(print_msg) + + avg_loss = 0 + num_corrects = 0 + num_samples = 0 + + if epoch % config[ + 'save_freq'] == 0 and batch_idx + 1 == steps_per_epoch and local_rank == 0: + dev_sampler = paddle.io.BatchSampler( + dev_ds, + batch_size=config['batch_size'], + shuffle=False, + drop_last=False) + dev_loader = paddle.io.DataLoader( + dev_ds, + batch_sampler=dev_sampler, + num_workers=config['num_workers'], + return_list=True, + use_buffer_reader=True, + collate_fn=collate_features, ) + + model.eval() + num_corrects = 0 + num_samples = 0 + with logger.processing('Evaluation on validation dataset'): + for batch_idx, batch in enumerate(dev_loader): + keys, feats, labels, lengths = batch + logits = model(feats) + loss, corrects, acc = criterion(logits, labels, lengths) + num_corrects += corrects + num_samples += feats.shape[0] + + eval_acc = num_corrects / num_samples + print_msg = '[Evaluation result]' + print_msg += ' dev_acc={:.4f}'.format(eval_acc) + + logger.eval(print_msg) + + # Save model + save_dir = os.path.join(config['checkpoint_dir'], + 'epoch_{}'.format(epoch)) + logger.info('Saving model checkpoint to {}'.format(save_dir)) + paddle.save(model.state_dict(), + os.path.join(save_dir, 'model.pdparams')) + paddle.save(optimizer.state_dict(), + os.path.join(save_dir, 'model.pdopt')) diff --git a/paddlespeech/kws/models/__init__.py b/paddlespeech/kws/models/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..125a0d7a3 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/models/__init__.py @@ -0,0 +1,15 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +from .mdtc import KWSModel +from .mdtc import MDTC diff --git a/paddlespeech/kws/models/loss.py b/paddlespeech/kws/models/loss.py new file mode 100644 index 000000000..64c9a32c9 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/models/loss.py @@ -0,0 +1,81 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +# Modified from wekws(https://github.com/wenet-e2e/wekws) +import paddle + + +def padding_mask(lengths: paddle.Tensor) -> paddle.Tensor: + batch_size = lengths.shape[0] + max_len = int(lengths.max().item()) + seq = paddle.arange(max_len, dtype=paddle.int64) + seq = seq.expand((batch_size, max_len)) + return seq >= lengths.unsqueeze(1) + + +def fill_mask_elements(condition: paddle.Tensor, value: float, + x: paddle.Tensor) -> paddle.Tensor: + assert condition.shape == x.shape + values = paddle.ones_like(x, dtype=x.dtype) * value + return paddle.where(condition, values, x) + + +def max_pooling_loss(logits: paddle.Tensor, + target: paddle.Tensor, + lengths: paddle.Tensor, + min_duration: int=0): + + mask = padding_mask(lengths) + num_utts = logits.shape[0] + num_keywords = logits.shape[2] + + loss = 0.0 + for i in range(num_utts): + for j in range(num_keywords): + # Add entropy loss CE = -(t * log(p) + (1 - t) * log(1 - p)) + if target[i] == j: + # For the keyword, do max-polling + prob = logits[i, :, j] + m = mask[i] + if min_duration > 0: + m[:min_duration] = True + prob = fill_mask_elements(m, 0.0, prob) + prob = paddle.clip(prob, 1e-8, 1.0) + max_prob = prob.max() + loss += -paddle.log(max_prob) + else: + # For other keywords or filler, do min-polling + prob = 1 - logits[i, :, j] + prob = fill_mask_elements(mask[i], 1.0, prob) + prob = paddle.clip(prob, 1e-8, 1.0) + min_prob = prob.min() + loss += -paddle.log(min_prob) + loss = loss / num_utts + + # Compute accuracy of current batch + mask = mask.unsqueeze(-1) + logits = fill_mask_elements(mask, 0.0, logits) + max_logits = logits.max(1) + num_correct = 0 + for i in range(num_utts): + max_p = max_logits[i].max(0).item() + idx = max_logits[i].argmax(0).item() + # Predict correct as the i'th keyword + if max_p > 0.5 and idx == target[i].item(): + num_correct += 1 + # Predict correct as the filler, filler id < 0 + if max_p < 0.5 and target[i].item() < 0: + num_correct += 1 + acc = num_correct / num_utts + # acc = 0.0 + return loss, num_correct, acc diff --git a/paddlespeech/kws/models/mdtc.py b/paddlespeech/kws/models/mdtc.py new file mode 100644 index 000000000..5d2e5de64 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/kws/models/mdtc.py @@ -0,0 +1,233 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +# Modified from wekws(https://github.com/wenet-e2e/wekws) +import paddle +import paddle.nn as nn +import paddle.nn.functional as F + + +class DSDilatedConv1d(nn.Layer): + def __init__( + self, + in_channels: int, + out_channels: int, + kernel_size: int, + dilation: int=1, + stride: int=1, + bias: bool=True, ): + super(DSDilatedConv1d, self).__init__() + self.receptive_fields = dilation * (kernel_size - 1) + self.conv = nn.Conv1D( + in_channels, + in_channels, + kernel_size, + padding=0, + dilation=dilation, + stride=stride, + groups=in_channels, + bias_attr=bias, ) + self.bn = nn.BatchNorm1D(in_channels) + self.pointwise = nn.Conv1D( + in_channels, + out_channels, + kernel_size=1, + padding=0, + dilation=1, + bias_attr=bias) + + def forward(self, inputs: paddle.Tensor): + outputs = self.conv(inputs) + outputs = self.bn(outputs) + outputs = self.pointwise(outputs) + return outputs + + +class TCNBlock(nn.Layer): + def __init__( + self, + in_channels: int, + res_channels: int, + kernel_size: int, + dilation: int, + causal: bool, ): + super(TCNBlock, self).__init__() + self.in_channels = in_channels + self.res_channels = res_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.dilation = dilation + self.causal = causal + self.receptive_fields = dilation * (kernel_size - 1) + self.half_receptive_fields = self.receptive_fields // 2 + self.conv1 = DSDilatedConv1d( + in_channels=in_channels, + out_channels=res_channels, + kernel_size=kernel_size, + dilation=dilation, ) + self.bn1 = nn.BatchNorm1D(res_channels) + self.relu1 = nn.ReLU() + + self.conv2 = nn.Conv1D( + in_channels=res_channels, out_channels=res_channels, kernel_size=1) + self.bn2 = nn.BatchNorm1D(res_channels) + self.relu2 = nn.ReLU() + + def forward(self, inputs: paddle.Tensor): + outputs = self.relu1(self.bn1(self.conv1(inputs))) + outputs = self.bn2(self.conv2(outputs)) + if self.causal: + inputs = inputs[:, :, self.receptive_fields:] + else: + inputs = inputs[:, :, self.half_receptive_fields: + -self.half_receptive_fields] + if self.in_channels == self.res_channels: + res_out = self.relu2(outputs + inputs) + else: + res_out = self.relu2(outputs) + return res_out + + +class TCNStack(nn.Layer): + def __init__( + self, + in_channels: int, + stack_num: int, + stack_size: int, + res_channels: int, + kernel_size: int, + causal: bool, ): + super(TCNStack, self).__init__() + self.in_channels = in_channels + self.stack_num = stack_num + self.stack_size = stack_size + self.res_channels = res_channels + self.kernel_size = kernel_size + self.causal = causal + self.res_blocks = self.stack_tcn_blocks() + self.receptive_fields = self.calculate_receptive_fields() + self.res_blocks = nn.Sequential(*self.res_blocks) + + def calculate_receptive_fields(self): + receptive_fields = 0 + for block in self.res_blocks: + receptive_fields += block.receptive_fields + return receptive_fields + + def build_dilations(self): + dilations = [] + for s in range(0, self.stack_size): + for l in range(0, self.stack_num): + dilations.append(2**l) + return dilations + + def stack_tcn_blocks(self): + dilations = self.build_dilations() + res_blocks = nn.LayerList() + + res_blocks.append( + TCNBlock( + self.in_channels, + self.res_channels, + self.kernel_size, + dilations[0], + self.causal, )) + for dilation in dilations[1:]: + res_blocks.append( + TCNBlock( + self.res_channels, + self.res_channels, + self.kernel_size, + dilation, + self.causal, )) + return res_blocks + + def forward(self, inputs: paddle.Tensor): + outputs = self.res_blocks(inputs) + return outputs + + +class MDTC(nn.Layer): + def __init__( + self, + stack_num: int, + stack_size: int, + in_channels: int, + res_channels: int, + kernel_size: int, + causal: bool=True, ): + super(MDTC, self).__init__() + assert kernel_size % 2 == 1 + self.kernel_size = kernel_size + self.causal = causal + self.preprocessor = TCNBlock( + in_channels, res_channels, kernel_size, dilation=1, causal=causal) + self.relu = nn.ReLU() + self.blocks = nn.LayerList() + self.receptive_fields = self.preprocessor.receptive_fields + for i in range(stack_num): + self.blocks.append( + TCNStack(res_channels, stack_size, 1, res_channels, kernel_size, + causal)) + self.receptive_fields += self.blocks[-1].receptive_fields + self.half_receptive_fields = self.receptive_fields // 2 + self.hidden_dim = res_channels + + def forward(self, x: paddle.Tensor): + if self.causal: + outputs = F.pad(x, (0, 0, self.receptive_fields, 0, 0, 0), + 'constant') + else: + outputs = F.pad( + x, + (0, 0, self.half_receptive_fields, self.half_receptive_fields, + 0, 0), + 'constant', ) + outputs = outputs.transpose([0, 2, 1]) + outputs_list = [] + outputs = self.relu(self.preprocessor(outputs)) + for block in self.blocks: + outputs = block(outputs) + outputs_list.append(outputs) + + normalized_outputs = [] + output_size = outputs_list[-1].shape[-1] + for x in outputs_list: + remove_length = x.shape[-1] - output_size + if self.causal and remove_length > 0: + normalized_outputs.append(x[:, :, remove_length:]) + elif not self.causal and remove_length > 1: + half_remove_length = remove_length // 2 + normalized_outputs.append( + x[:, :, half_remove_length:-half_remove_length]) + else: + normalized_outputs.append(x) + + outputs = paddle.zeros_like( + outputs_list[-1], dtype=outputs_list[-1].dtype) + for x in normalized_outputs: + outputs += x + outputs = outputs.transpose([0, 2, 1]) + return outputs, None + + +class KWSModel(nn.Layer): + def __init__(self, backbone, num_keywords): + super(KWSModel, self).__init__() + self.backbone = backbone + self.linear = nn.Linear(self.backbone.hidden_dim, num_keywords) + self.activation = nn.Sigmoid() + + def forward(self, x): + outputs = self.backbone(x) + outputs = self.linear(outputs) + return self.activation(outputs) diff --git a/paddlespeech/s2t/__init__.py b/paddlespeech/s2t/__init__.py index 7acc37160..2365071f3 100644 --- a/paddlespeech/s2t/__init__.py +++ b/paddlespeech/s2t/__init__.py @@ -131,12 +131,14 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'long'): "override long of paddle.Tensor if exists or register, remove this when fixed!" ) paddle.Tensor.long = func_long + paddle.static.Variable.long = func_long if not hasattr(paddle.Tensor, 'numel'): logger.debug( "override numel of paddle.Tensor if exists or register, remove this when fixed!" ) paddle.Tensor.numel = paddle.numel + paddle.static.Variable.numel = paddle.numel def new_full(x: paddle.Tensor, @@ -151,6 +153,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'new_full'): "override new_full of paddle.Tensor if exists or register, remove this when fixed!" ) paddle.Tensor.new_full = new_full + paddle.static.Variable.new_full = new_full def eq(xs: paddle.Tensor, ys: Union[paddle.Tensor, float]) -> paddle.Tensor: @@ -166,6 +169,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'eq'): "override eq of paddle.Tensor if exists or register, remove this when fixed!" ) paddle.Tensor.eq = eq + paddle.static.Variable.eq = eq if not hasattr(paddle, 'eq'): logger.debug( @@ -182,6 +186,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'contiguous'): "override contiguous of paddle.Tensor if exists or register, remove this when fixed!" ) paddle.Tensor.contiguous = contiguous + paddle.static.Variable.contiguous = contiguous def size(xs: paddle.Tensor, *args: int) -> paddle.Tensor: @@ -200,6 +205,7 @@ logger.debug( "(`to_static` do not process `size` property, maybe some `paddle` api dependent on it), remove this when fixed!" ) paddle.Tensor.size = size +paddle.static.Variable.size = size def view(xs: paddle.Tensor, *args: int) -> paddle.Tensor: @@ -209,6 +215,7 @@ def view(xs: paddle.Tensor, *args: int) -> paddle.Tensor: if not hasattr(paddle.Tensor, 'view'): logger.debug("register user view to paddle.Tensor, remove this when fixed!") paddle.Tensor.view = view + paddle.static.Variable.view = view def view_as(xs: paddle.Tensor, ys: paddle.Tensor) -> paddle.Tensor: @@ -219,6 +226,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'view_as'): logger.debug( "register user view_as to paddle.Tensor, remove this when fixed!") paddle.Tensor.view_as = view_as + paddle.static.Variable.view_as = view_as def is_broadcastable(shp1, shp2): @@ -246,6 +254,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'masked_fill'): logger.debug( "register user masked_fill to paddle.Tensor, remove this when fixed!") paddle.Tensor.masked_fill = masked_fill + paddle.static.Variable.masked_fill = masked_fill def masked_fill_(xs: paddle.Tensor, @@ -264,6 +273,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'masked_fill_'): logger.debug( "register user masked_fill_ to paddle.Tensor, remove this when fixed!") paddle.Tensor.masked_fill_ = masked_fill_ + paddle.static.Variable.maksed_fill_ = masked_fill_ def fill_(xs: paddle.Tensor, value: Union[float, int]) -> paddle.Tensor: @@ -276,6 +286,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'fill_'): logger.debug( "register user fill_ to paddle.Tensor, remove this when fixed!") paddle.Tensor.fill_ = fill_ + paddle.static.Variable.fill_ = fill_ def repeat(xs: paddle.Tensor, *size: Any) -> paddle.Tensor: @@ -286,6 +297,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'repeat'): logger.debug( "register user repeat to paddle.Tensor, remove this when fixed!") paddle.Tensor.repeat = repeat + paddle.static.Variable.repeat = repeat if not hasattr(paddle.Tensor, 'softmax'): logger.debug( @@ -310,6 +322,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'type_as'): logger.debug( "register user type_as to paddle.Tensor, remove this when fixed!") setattr(paddle.Tensor, 'type_as', type_as) + setattr(paddle.static.Variable, 'type_as', type_as) def to(x: paddle.Tensor, *args, **kwargs) -> paddle.Tensor: @@ -325,6 +338,7 @@ def to(x: paddle.Tensor, *args, **kwargs) -> paddle.Tensor: if not hasattr(paddle.Tensor, 'to'): logger.debug("register user to to paddle.Tensor, remove this when fixed!") setattr(paddle.Tensor, 'to', to) + setattr(paddle.static.Variable, 'to', to) def func_float(x: paddle.Tensor) -> paddle.Tensor: @@ -335,6 +349,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'float'): logger.debug( "register user float to paddle.Tensor, remove this when fixed!") setattr(paddle.Tensor, 'float', func_float) + setattr(paddle.static.Variable, 'float', func_float) def func_int(x: paddle.Tensor) -> paddle.Tensor: @@ -344,6 +359,7 @@ def func_int(x: paddle.Tensor) -> paddle.Tensor: if not hasattr(paddle.Tensor, 'int'): logger.debug("register user int to paddle.Tensor, remove this when fixed!") setattr(paddle.Tensor, 'int', func_int) + setattr(paddle.static.Variable, 'int', func_int) def tolist(x: paddle.Tensor) -> List[Any]: @@ -354,6 +370,7 @@ if not hasattr(paddle.Tensor, 'tolist'): logger.debug( "register user tolist to paddle.Tensor, remove this when fixed!") setattr(paddle.Tensor, 'tolist', tolist) + setattr(paddle.static.Variable, 'tolist', tolist) ########### hack paddle.nn ############# from paddle.nn import Layer diff --git a/paddlespeech/s2t/exps/deepspeech2/model.py b/paddlespeech/s2t/exps/deepspeech2/model.py index 3e9ede769..3c2eaab72 100644 --- a/paddlespeech/s2t/exps/deepspeech2/model.py +++ b/paddlespeech/s2t/exps/deepspeech2/model.py @@ -278,7 +278,7 @@ class DeepSpeech2Tester(DeepSpeech2Trainer): len_refs += len_ref num_ins += 1 if fout: - fout.write({"utt": utt, "ref": target, "hyp": result}) + fout.write({"utt": utt, "refs": [target], "hyps": [result]}) logger.info(f"Utt: {utt}") logger.info(f"Ref: {target}") logger.info(f"Hyp: {result}") diff --git a/paddlespeech/s2t/frontend/featurizer/audio_featurizer.py b/paddlespeech/s2t/frontend/featurizer/audio_featurizer.py index 6f3b646c5..22329d5e0 100644 --- a/paddlespeech/s2t/frontend/featurizer/audio_featurizer.py +++ b/paddlespeech/s2t/frontend/featurizer/audio_featurizer.py @@ -13,8 +13,9 @@ # limitations under the License. """Contains the audio featurizer class.""" import numpy as np +import paddle +import paddleaudio.compliance.kaldi as kaldi from python_speech_features import delta -from python_speech_features import logfbank from python_speech_features import mfcc @@ -345,19 +346,17 @@ class AudioFeaturizer(): raise ValueError("Stride size must not be greater than " "window size.") # (T, D) - fbank_feat = logfbank( - signal=samples, - samplerate=sample_rate, - winlen=0.001 * window_ms, - winstep=0.001 * stride_ms, - nfilt=feat_dim, - nfft=512, - lowfreq=20, - highfreq=max_freq, + waveform = paddle.to_tensor( + np.expand_dims(samples, 0), dtype=paddle.float32) + mat = kaldi.fbank( + waveform, + n_mels=feat_dim, + frame_length=window_ms, # default : 25 + frame_shift=stride_ms, # default : 10 dither=dither, - remove_dc_offset=True, - preemph=0.97, - wintype='povey') + energy_floor=0.0, + sr=sample_rate) + fbank_feat = np.squeeze(mat.numpy()) if delta_delta: fbank_feat = self._concat_delta_delta(fbank_feat) return fbank_feat diff --git a/paddlespeech/s2t/models/u2/u2.py b/paddlespeech/s2t/models/u2/u2.py index 9b66126ea..530840d0f 100644 --- a/paddlespeech/s2t/models/u2/u2.py +++ b/paddlespeech/s2t/models/u2/u2.py @@ -279,7 +279,7 @@ class U2BaseModel(ASRInterface, nn.Layer): # TODO(Hui Zhang): if end_flag.sum() == running_size: if end_flag.cast(paddle.int64).sum() == running_size: break - + # 2.1 Forward decoder step hyps_mask = subsequent_mask(i).unsqueeze(0).repeat( running_size, 1, 1).to(device) # (B*N, i, i) diff --git a/paddlespeech/s2t/modules/align.py b/paddlespeech/s2t/modules/align.py index f88916793..ad71ee021 100644 --- a/paddlespeech/s2t/modules/align.py +++ b/paddlespeech/s2t/modules/align.py @@ -105,7 +105,6 @@ class Conv1D(nn.Conv1D): data_format='NCL'): if weight_attr is None: if global_init_type == "kaiming_uniform": - print("set kaiming_uniform") weight_attr = paddle.ParamAttr(initializer=KaimingUniform()) if bias_attr is None: if global_init_type == "kaiming_uniform": diff --git a/paddlespeech/s2t/modules/ctc.py b/paddlespeech/s2t/modules/ctc.py index 1bb158738..33ad472de 100644 --- a/paddlespeech/s2t/modules/ctc.py +++ b/paddlespeech/s2t/modules/ctc.py @@ -180,7 +180,7 @@ class CTCDecoder(CTCDecoderBase): # init once if self._ext_scorer is not None: return - + if language_model_path != '': logger.info("begin to initialize the external scorer " "for decoding") diff --git a/paddlespeech/s2t/training/trainer.py b/paddlespeech/s2t/training/trainer.py index de90c9ef8..84da251aa 100644 --- a/paddlespeech/s2t/training/trainer.py +++ b/paddlespeech/s2t/training/trainer.py @@ -289,7 +289,8 @@ class Trainer(): float) else f"{v}" msg += "," msg = msg[:-1] # remove the last "," - logger.info(msg) + if (batch_index + 1) % self.config.log_interval == 0: + logger.info(msg) data_start_time = time.time() except Exception as e: logger.error(e) @@ -316,10 +317,10 @@ class Trainer(): self.visualizer.add_scalar( tag='eval/lr', value=self.lr_scheduler(), step=self.epoch) - # after epoch - self.save(tag=self.epoch, infos={'val_loss': cv_loss}) # step lr every epoch self.lr_scheduler.step() + # after epoch + self.save(tag=self.epoch, infos={'val_loss': cv_loss}) self.new_epoch() def run(self): diff --git a/paddlespeech/s2t/transform/spectrogram.py b/paddlespeech/s2t/transform/spectrogram.py index 4a65548fe..2a93bedc8 100644 --- a/paddlespeech/s2t/transform/spectrogram.py +++ b/paddlespeech/s2t/transform/spectrogram.py @@ -15,9 +15,8 @@ import librosa import numpy as np import paddle -from python_speech_features import logfbank - import paddleaudio.compliance.kaldi as kaldi +from python_speech_features import logfbank def stft(x, diff --git a/paddlespeech/server/README.md b/paddlespeech/server/README.md index 3ac68dae6..98ec1e28c 100644 --- a/paddlespeech/server/README.md +++ b/paddlespeech/server/README.md @@ -47,4 +47,17 @@ paddlespeech_server start --config_file conf/ws_conformer_application.yaml ``` paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input input_16k.wav -``` \ No newline at end of file +``` + +## Online TTS Server + +### Lanuch online tts server +``` +paddlespeech_server start --config_file conf/tts_online_application.yaml +``` + +### Access online tts server + +``` +paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --input "您好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架!" --output output.wav +``` diff --git a/paddlespeech/server/README_cn.md b/paddlespeech/server/README_cn.md index 5f235313b..e799bca86 100644 --- a/paddlespeech/server/README_cn.md +++ b/paddlespeech/server/README_cn.md @@ -48,4 +48,18 @@ paddlespeech_server start --config_file conf/ws_conformer_application.yaml ``` paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input zh.wav -``` \ No newline at end of file +``` + +## 流式TTS + +### 启动流式语音合成服务 + +``` +paddlespeech_server start --config_file conf/tts_online_application.yaml +``` + +### 访问流式语音合成服务 + +``` +paddlespeech_client tts_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8092 --input "您好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架!" --output output.wav +``` diff --git a/paddlespeech/server/bin/paddlespeech_client.py b/paddlespeech/server/bin/paddlespeech_client.py index 45469178a..2f1ce3851 100644 --- a/paddlespeech/server/bin/paddlespeech_client.py +++ b/paddlespeech/server/bin/paddlespeech_client.py @@ -16,7 +16,6 @@ import asyncio import base64 import io import json -import logging import os import random import time @@ -30,11 +29,14 @@ from ..executor import BaseExecutor from ..util import cli_client_register from ..util import stats_wrapper from paddlespeech.cli.log import logger -from paddlespeech.server.tests.asr.online.websocket_client import ASRAudioHandler +from paddlespeech.server.utils.audio_handler import ASRWsAudioHandler from paddlespeech.server.utils.audio_process import wav2pcm from paddlespeech.server.utils.util import wav2base64 -__all__ = ['TTSClientExecutor', 'ASRClientExecutor', 'CLSClientExecutor'] +__all__ = [ + 'TTSClientExecutor', 'TTSOnlineClientExecutor', 'ASRClientExecutor', + 'ASROnlineClientExecutor', 'CLSClientExecutor' +] @cli_client_register( @@ -158,6 +160,116 @@ class TTSClientExecutor(BaseExecutor): return res +@cli_client_register( + name='paddlespeech_client.tts_online', + description='visit tts online service') +class TTSOnlineClientExecutor(BaseExecutor): + def __init__(self): + super(TTSOnlineClientExecutor, self).__init__() + self.parser = argparse.ArgumentParser( + prog='paddlespeech_client.tts_online', add_help=True) + self.parser.add_argument( + '--server_ip', type=str, default='127.0.0.1', help='server ip') + self.parser.add_argument( + '--port', type=int, default=8092, help='server port') + self.parser.add_argument( + '--protocol', + type=str, + default="http", + choices=["http", "websocket"], + help='server protocol') + self.parser.add_argument( + '--input', + type=str, + default=None, + help='Text to be synthesized.', + required=True) + self.parser.add_argument( + '--spk_id', type=int, default=0, help='Speaker id') + self.parser.add_argument( + '--speed', + type=float, + default=1.0, + help='Audio speed, the value should be set between 0 and 3') + self.parser.add_argument( + '--volume', + type=float, + default=1.0, + help='Audio volume, the value should be set between 0 and 3') + self.parser.add_argument( + '--sample_rate', + type=int, + default=0, + choices=[0, 8000, 16000], + help='Sampling rate, the default is the same as the model') + self.parser.add_argument( + '--output', type=str, default=None, help='Synthesized audio file') + self.parser.add_argument( + "--play", type=bool, help="whether to play audio", default=False) + + def execute(self, argv: List[str]) -> bool: + args = self.parser.parse_args(argv) + input_ = args.input + server_ip = args.server_ip + port = args.port + protocol = args.protocol + spk_id = args.spk_id + speed = args.speed + volume = args.volume + sample_rate = args.sample_rate + output = args.output + play = args.play + + try: + res = self( + input=input_, + server_ip=server_ip, + port=port, + protocol=protocol, + spk_id=spk_id, + speed=speed, + volume=volume, + sample_rate=sample_rate, + output=output, + play=play) + return True + except Exception as e: + logger.error("Failed to synthesized audio.") + return False + + @stats_wrapper + def __call__(self, + input: str, + server_ip: str="127.0.0.1", + port: int=8092, + protocol: str="http", + spk_id: int=0, + speed: float=1.0, + volume: float=1.0, + sample_rate: int=0, + output: str=None, + play: bool=False): + """ + Python API to call an executor. + """ + + if protocol == "http": + logger.info("tts http client start") + from paddlespeech.server.utils.audio_handler import TTSHttpHandler + handler = TTSHttpHandler(server_ip, port, play) + handler.run(input, spk_id, speed, volume, sample_rate, output) + + elif protocol == "websocket": + from paddlespeech.server.utils.audio_handler import TTSWsHandler + logger.info("tts websocket client start") + handler = TTSWsHandler(server_ip, port, play) + loop = asyncio.get_event_loop() + loop.run_until_complete(handler.run(input, output)) + + else: + logger.error("Please set correct protocol, http or websocket") + + @cli_client_register( name='paddlespeech_client.asr', description='visit asr service') class ASRClientExecutor(BaseExecutor): @@ -175,6 +287,12 @@ class ASRClientExecutor(BaseExecutor): default=None, help='Audio file to be recognized', required=True) + self.parser.add_argument( + '--protocol', + type=str, + default="http", + choices=["http", "websocket"], + help='server protocol') self.parser.add_argument( '--sample_rate', type=int, default=16000, help='audio sample rate') self.parser.add_argument( @@ -182,6 +300,19 @@ class ASRClientExecutor(BaseExecutor): self.parser.add_argument( '--audio_format', type=str, default="wav", help='audio format') + self.parser.add_argument( + '--punc.server_ip', + type=str, + default=None, + dest="punc_server_ip", + help='Punctuation server ip') + self.parser.add_argument( + '--punc.port', + type=int, + default=8091, + dest="punc_server_port", + help='Punctuation server port') + def execute(self, argv: List[str]) -> bool: args = self.parser.parse_args(argv) input_ = args.input @@ -190,6 +321,7 @@ class ASRClientExecutor(BaseExecutor): sample_rate = args.sample_rate lang = args.lang audio_format = args.audio_format + protocol = args.protocol try: time_start = time.time() @@ -199,13 +331,17 @@ class ASRClientExecutor(BaseExecutor): port=port, sample_rate=sample_rate, lang=lang, - audio_format=audio_format) + audio_format=audio_format, + protocol=protocol, + punc_server_ip=args.punc_server_ip, + punc_server_port=args.punc_server_port) time_end = time.time() - logger.info(res.json()) + logger.info(f"ASR result: {res}") logger.info("Response time %f s." % (time_end - time_start)) return True except Exception as e: logger.error("Failed to speech recognition.") + logger.error(e) return False @stats_wrapper @@ -215,32 +351,50 @@ class ASRClientExecutor(BaseExecutor): port: int=8090, sample_rate: int=16000, lang: str="zh_cn", - audio_format: str="wav"): - """ - Python API to call an executor. - """ + audio_format: str="wav", + protocol: str="http", + punc_server_ip: str=None, + punc_server_port: int=None): + """Python API to call an executor. - url = 'http://' + server_ip + ":" + str(port) + '/paddlespeech/asr' - audio = wav2base64(input) - data = { - "audio": audio, - "audio_format": audio_format, - "sample_rate": sample_rate, - "lang": lang, - } + Args: + input (str): The input audio file path + server_ip (str, optional): The ASR server ip. Defaults to "127.0.0.1". + port (int, optional): The ASR server port. Defaults to 8090. + sample_rate (int, optional): The audio sample rate. Defaults to 16000. + lang (str, optional): The audio language type. Defaults to "zh_cn". + audio_format (str, optional): The audio format information. Defaults to "wav". + protocol (str, optional): The ASR server. Defaults to "http". + + Returns: + str: The ASR results + """ + # we use the asr server to recognize the audio text content + # and paddlespeech_client asr only support http protocol + protocol = "http" + if protocol.lower() == "http": + from paddlespeech.server.utils.audio_handler import ASRHttpHandler + logger.info("asr http client start") + handler = ASRHttpHandler(server_ip=server_ip, port=port) + res = handler.run(input, audio_format, sample_rate, lang) + res = res['result']['transcription'] + logger.info("asr http client finished") + else: + logger.error(f"Sorry, we have not support protocol: {protocol}," + "please use http or websocket protocol") + sys.exit(-1) - res = requests.post(url=url, data=json.dumps(data)) return res @cli_client_register( name='paddlespeech_client.asr_online', description='visit asr online service') -class ASRClientExecutor(BaseExecutor): +class ASROnlineClientExecutor(BaseExecutor): def __init__(self): - super(ASRClientExecutor, self).__init__() + super(ASROnlineClientExecutor, self).__init__() self.parser = argparse.ArgumentParser( - prog='paddlespeech_client.asr', add_help=True) + prog='paddlespeech_client.asr_online', add_help=True) self.parser.add_argument( '--server_ip', type=str, default='127.0.0.1', help='server ip') self.parser.add_argument( @@ -266,7 +420,6 @@ class ASRClientExecutor(BaseExecutor): sample_rate = args.sample_rate lang = args.lang audio_format = args.audio_format - try: time_start = time.time() res = self( @@ -296,14 +449,14 @@ class ASRClientExecutor(BaseExecutor): """ Python API to call an executor. """ - logging.basicConfig(level=logging.INFO) - logging.info("asr websocket client start") - handler = ASRAudioHandler(server_ip, port) + logger.info("asr websocket client start") + handler = ASRWsAudioHandler(server_ip, port) loop = asyncio.get_event_loop() res = loop.run_until_complete(handler.run(input)) - logging.info("asr websocket client finished") + logger.info("asr websocket client finished") + + return res['result'] - return res['asr_results'] @cli_client_register( name='paddlespeech_client.cls', description='visit cls service') @@ -362,3 +515,71 @@ class CLSClientExecutor(BaseExecutor): res = requests.post(url=url, data=json.dumps(data)) return res + + +@cli_client_register( + name='paddlespeech_client.text', description='visit the text service') +class TextClientExecutor(BaseExecutor): + def __init__(self): + super(TextClientExecutor, self).__init__() + self.parser = argparse.ArgumentParser( + prog='paddlespeech_client.text', add_help=True) + self.parser.add_argument( + '--server_ip', type=str, default='127.0.0.1', help='server ip') + self.parser.add_argument( + '--port', type=int, default=8090, help='server port') + self.parser.add_argument( + '--input', + type=str, + default=None, + help='sentence to be process by text server.', + required=True) + + def execute(self, argv: List[str]) -> bool: + """Execute the request from the argv. + + Args: + argv (List): the request arguments + + Returns: + str: the request flag + """ + args = self.parser.parse_args(argv) + input_ = args.input + server_ip = args.server_ip + port = args.port + + try: + time_start = time.time() + res = self(input=input_, server_ip=server_ip, port=port) + time_end = time.time() + logger.info(f"The punc text: {res}") + logger.info("Response time %f s." % (time_end - time_start)) + return True + except Exception as e: + logger.error("Failed to Text punctuation.") + return False + + @stats_wrapper + def __call__(self, input: str, server_ip: str="127.0.0.1", port: int=8090): + """ + Python API to call text executor. + + Args: + input (str): the request sentence text + server_ip (str, optional): the server ip. Defaults to "127.0.0.1". + port (int, optional): the server port. Defaults to 8090. + + Returns: + str: the punctuation text + """ + + url = 'http://' + server_ip + ":" + str(port) + '/paddlespeech/text' + request = { + "text": input, + } + + res = requests.post(url=url, data=json.dumps(request)) + response_dict = res.json() + punc_text = response_dict["result"]["punc_text"] + return punc_text diff --git a/paddlespeech/server/conf/application.yaml b/paddlespeech/server/conf/application.yaml index 849349c2d..c87530595 100644 --- a/paddlespeech/server/conf/application.yaml +++ b/paddlespeech/server/conf/application.yaml @@ -11,7 +11,7 @@ port: 8090 # protocol = ['websocket', 'http'] (only one can be selected). # http only support offline engine type. protocol: 'http' -engine_list: ['asr_python', 'tts_python', 'cls_python'] +engine_list: ['asr_python', 'tts_python', 'cls_python', 'text_python'] ################################################################################# @@ -155,3 +155,15 @@ cls_inference: glog_info: False # True -> print glog summary: True # False -> do not show predictor config + +################################### Text ######################################### +################### text task: punc; engine_type: python ####################### +text_python: + task: punc + model_type: 'ernie_linear_p3_wudao' + lang: 'zh' + sample_rate: 16000 + cfg_path: # [optional] + ckpt_path: # [optional] + vocab_file: # [optional] + device: # set 'gpu:id' or 'cpu' \ No newline at end of file diff --git a/paddlespeech/server/conf/tts_online_application.yaml b/paddlespeech/server/conf/tts_online_application.yaml index a80b3ecec..67d4641a0 100644 --- a/paddlespeech/server/conf/tts_online_application.yaml +++ b/paddlespeech/server/conf/tts_online_application.yaml @@ -1,4 +1,4 @@ -# This is the parameter configuration file for PaddleSpeech Serving. +# This is the parameter configuration file for streaming tts server. ################################################################################# # SERVER SETTING # @@ -7,10 +7,10 @@ host: 127.0.0.1 port: 8092 # The task format in the engin_list is: _ -# task choices = ['asr_online', 'tts_online'] -# protocol = ['websocket', 'http'] (only one can be selected). +# engine_list choices = ['tts_online', 'tts_online-onnx'], the inference speed of tts_online-onnx is faster than tts_online. +# protocol choices = ['websocket', 'http'] protocol: 'http' -engine_list: ['tts_online'] +engine_list: ['tts_online-onnx'] ################################################################################# @@ -20,7 +20,8 @@ engine_list: ['tts_online'] ################################### TTS ######################################### ################### speech task: tts; engine_type: online ####################### tts_online: - # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc'] + # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc', 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc'] + # fastspeech2_cnndecoder_csmsc support streaming am infer. am: 'fastspeech2_csmsc' am_config: am_ckpt: @@ -30,7 +31,8 @@ tts_online: speaker_dict: spk_id: 0 - # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc'] + # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc, hifigan_csmsc'] + # Both mb_melgan_csmsc and hifigan_csmsc support streaming voc inference voc: 'mb_melgan_csmsc' voc_config: voc_ckpt: @@ -38,9 +40,64 @@ tts_online: # others lang: 'zh' - device: # set 'gpu:id' or 'cpu' + device: 'cpu' # set 'gpu:id' or 'cpu' + # am_block and am_pad only for fastspeech2_cnndecoder_onnx model to streaming am infer, + # when am_pad set 12, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio am_block: 42 am_pad: 12 + # voc_pad and voc_block voc model to streaming voc infer, + # when voc model is mb_melgan_csmsc, voc_pad set 14, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio; The minimum value of pad can be set to 7, streaming synthetic audio sounds normal + # when voc model is hifigan_csmsc, voc_pad set 20, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio; voc_pad set 14, streaming synthetic audio sounds normal voc_block: 14 voc_pad: 14 + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### TTS ######################################### +################### speech task: tts; engine_type: online-onnx ####################### +tts_online-onnx: + # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc_onnx', 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx'] + # fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx support streaming am infer. + am: 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx' + # am_ckpt is a list, if am is fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx, am_ckpt = [encoder model, decoder model, postnet model]; + # if am is fastspeech2_csmsc_onnx, am_ckpt = [ckpt model]; + am_ckpt: # list + am_stat: + phones_dict: + tones_dict: + speaker_dict: + spk_id: 0 + am_sample_rate: 24000 + am_sess_conf: + device: "cpu" # set 'gpu:id' or 'cpu' + use_trt: False + cpu_threads: 4 + + # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc_onnx, hifigan_csmsc_onnx'] + # Both mb_melgan_csmsc_onnx and hifigan_csmsc_onnx support streaming voc inference + voc: 'hifigan_csmsc_onnx' + voc_ckpt: + voc_sample_rate: 24000 + voc_sess_conf: + device: "cpu" # set 'gpu:id' or 'cpu' + use_trt: False + cpu_threads: 4 + + # others + lang: 'zh' + # am_block and am_pad only for fastspeech2_cnndecoder_onnx model to streaming am infer, + # when am_pad set 12, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio + am_block: 42 + am_pad: 12 + # voc_pad and voc_block voc model to streaming voc infer, + # when voc model is mb_melgan_csmsc_onnx, voc_pad set 14, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio; The minimum value of pad can be set to 7, streaming synthetic audio sounds normal + # when voc model is hifigan_csmsc_onnx, voc_pad set 20, streaming synthetic audio is the same as non-streaming synthetic audio; voc_pad set 14, streaming synthetic audio sounds normal + voc_block: 14 + voc_pad: 14 + # voc_upsample should be same as n_shift on voc config. + voc_upsample: 300 + diff --git a/paddlespeech/server/conf/ws_conformer_application.yaml b/paddlespeech/server/conf/ws_conformer_application.yaml index e14833dea..9c0425345 100644 --- a/paddlespeech/server/conf/ws_conformer_application.yaml +++ b/paddlespeech/server/conf/ws_conformer_application.yaml @@ -29,7 +29,7 @@ asr_online: cfg_path: decode_method: force_yes: True - + device: # cpu or gpu:id am_predictor_conf: device: # set 'gpu:id' or 'cpu' switch_ir_optim: True diff --git a/paddlespeech/server/engine/asr/online/asr_engine.py b/paddlespeech/server/engine/asr/online/asr_engine.py index 758cbaabe..990590b46 100644 --- a/paddlespeech/server/engine/asr/online/asr_engine.py +++ b/paddlespeech/server/engine/asr/online/asr_engine.py @@ -43,9 +43,9 @@ __all__ = ['ASREngine'] pretrained_models = { "deepspeech2online_aishell-zh-16k": { 'url': - 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz', + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_fbank161_ckpt_0.2.1.model.tar.gz', 'md5': - '23e16c69730a1cb5d735c98c83c21e16', + '98b87b171b7240b7cae6e07d8d0bc9be', 'cfg_path': 'model.yaml', 'ckpt_path': @@ -1028,6 +1028,17 @@ class ASREngine(BaseEngine): self.output = "" self.executor = ASRServerExecutor() self.config = config + try: + if self.config.get("device", None): + self.device = self.config.device + else: + self.device = paddle.get_device() + logger.info(f"paddlespeech_server set the device: {self.device}") + paddle.set_device(self.device) + except BaseException: + logger.error( + "Set device failed, please check if device is already used and the parameter 'device' in the yaml file" + ) self.executor._init_from_path( model_type=self.config.model_type, diff --git a/paddlespeech/server/engine/asr/online/ctc_search.py b/paddlespeech/server/engine/asr/online/ctc_search.py index 8aee0a503..be5fb15bd 100644 --- a/paddlespeech/server/engine/asr/online/ctc_search.py +++ b/paddlespeech/server/engine/asr/online/ctc_search.py @@ -12,7 +12,9 @@ # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. from collections import defaultdict + import paddle + from paddlespeech.cli.log import logger from paddlespeech.s2t.utils.utility import log_add diff --git a/paddlespeech/server/engine/engine_factory.py b/paddlespeech/server/engine/engine_factory.py index e147a29a6..30e48de77 100644 --- a/paddlespeech/server/engine/engine_factory.py +++ b/paddlespeech/server/engine/engine_factory.py @@ -35,7 +35,10 @@ class EngineFactory(object): from paddlespeech.server.engine.tts.python.tts_engine import TTSEngine return TTSEngine() elif engine_name == 'tts' and engine_type == 'online': - from paddlespeech.server.engine.tts.online.tts_engine import TTSEngine + from paddlespeech.server.engine.tts.online.python.tts_engine import TTSEngine + return TTSEngine() + elif engine_name == 'tts' and engine_type == 'online-onnx': + from paddlespeech.server.engine.tts.online.onnx.tts_engine import TTSEngine return TTSEngine() elif engine_name == 'cls' and engine_type == 'inference': from paddlespeech.server.engine.cls.paddleinference.cls_engine import CLSEngine @@ -43,5 +46,8 @@ class EngineFactory(object): elif engine_name == 'cls' and engine_type == 'python': from paddlespeech.server.engine.cls.python.cls_engine import CLSEngine return CLSEngine() + elif engine_name.lower() == 'text' and engine_type.lower() == 'python': + from paddlespeech.server.engine.text.python.text_engine import TextEngine + return TextEngine() else: return None diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/__init__.py b/paddlespeech/server/engine/text/__init__.py similarity index 100% rename from paddlespeech/server/tests/asr/online/__init__.py rename to paddlespeech/server/engine/text/__init__.py diff --git a/paddlespeech/server/engine/text/python/__init__.py b/paddlespeech/server/engine/text/python/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..97043fd7b --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/engine/text/python/__init__.py @@ -0,0 +1,13 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. diff --git a/paddlespeech/server/engine/text/python/text_engine.py b/paddlespeech/server/engine/text/python/text_engine.py new file mode 100644 index 000000000..73cf8737b --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/engine/text/python/text_engine.py @@ -0,0 +1,172 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +from collections import OrderedDict + +import paddle + +from paddlespeech.cli.log import logger +from paddlespeech.cli.text.infer import TextExecutor +from paddlespeech.server.engine.base_engine import BaseEngine + + +class PaddleTextConnectionHandler: + def __init__(self, text_engine): + """The PaddleSpeech Text Server Connection Handler + This connection process every server request + Args: + text_engine (TextEngine): The Text engine + """ + super().__init__() + logger.info( + "Create PaddleTextConnectionHandler to process the text request") + self.text_engine = text_engine + self.task = self.text_engine.executor.task + self.model = self.text_engine.executor.model + self.tokenizer = self.text_engine.executor.tokenizer + self._punc_list = self.text_engine.executor._punc_list + self._inputs = OrderedDict() + self._outputs = OrderedDict() + + @paddle.no_grad() + def run(self, text): + """The connection process the request text + + Args: + text (str): the request text + + Returns: + str: the punctuation text + """ + self.preprocess(text) + self.infer() + res = self.postprocess() + + return res + + @paddle.no_grad() + def preprocess(self, text): + """ + Input preprocess and return paddle.Tensor stored in self.input. + Input content can be a text(tts), a file(asr, cls) or a streaming(not supported yet). + + Args: + text (str): the request text + """ + if self.task == 'punc': + clean_text = self.text_engine.executor._clean_text(text) + assert len(clean_text) > 0, f'Invalid input string: {text}' + + tokenized_input = self.tokenizer( + list(clean_text), return_length=True, is_split_into_words=True) + + self._inputs['input_ids'] = tokenized_input['input_ids'] + self._inputs['seg_ids'] = tokenized_input['token_type_ids'] + self._inputs['seq_len'] = tokenized_input['seq_len'] + else: + raise NotImplementedError + + @paddle.no_grad() + def infer(self): + """Model inference and result stored in self.output. + """ + if self.task == 'punc': + input_ids = paddle.to_tensor(self._inputs['input_ids']).unsqueeze(0) + seg_ids = paddle.to_tensor(self._inputs['seg_ids']).unsqueeze(0) + logits, _ = self.model(input_ids, seg_ids) + preds = paddle.argmax(logits, axis=-1).squeeze(0) + + self._outputs['preds'] = preds + else: + raise NotImplementedError + + def postprocess(self): + """Output postprocess and return human-readable results such as texts and audio files. + + Returns: + str: The punctuation text + """ + if self.task == 'punc': + input_ids = self._inputs['input_ids'] + seq_len = self._inputs['seq_len'] + preds = self._outputs['preds'] + + tokens = self.tokenizer.convert_ids_to_tokens( + input_ids[1:seq_len - 1]) + labels = preds[1:seq_len - 1].tolist() + assert len(tokens) == len(labels) + + text = '' + for t, l in zip(tokens, labels): + text += t + if l != 0: # Non punc. + text += self._punc_list[l] + + return text + else: + raise NotImplementedError + + +class TextServerExecutor(TextExecutor): + def __init__(self): + """The wrapper for TextEcutor + """ + super().__init__() + pass + + +class TextEngine(BaseEngine): + def __init__(self): + """The Text Engine + """ + super(TextEngine, self).__init__() + logger.info("Create the TextEngine Instance") + + def init(self, config: dict): + """Init the Text Engine + + Args: + config (dict): The server configuation + + Returns: + bool: The engine instance flag + """ + logger.info("Init the text engine") + try: + self.config = config + if self.config.device: + self.device = self.config.device + else: + self.device = paddle.get_device() + + paddle.set_device(self.device) + logger.info(f"Text Engine set the device: {self.device}") + except BaseException as e: + logger.error( + "Set device failed, please check if device is already used and the parameter 'device' in the yaml file" + ) + logger.error("Initialize Text server engine Failed on device: %s." % + (self.device)) + return False + + self.executor = TextServerExecutor() + self.executor._init_from_path( + task=config.task, + model_type=config.model_type, + lang=config.lang, + cfg_path=config.cfg_path, + ckpt_path=config.ckpt_path, + vocab_file=config.vocab_file) + + logger.info("Init the text engine successfully") + return True diff --git a/paddlespeech/server/engine/tts/online/onnx/__init__.py b/paddlespeech/server/engine/tts/online/onnx/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..97043fd7b --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/engine/tts/online/onnx/__init__.py @@ -0,0 +1,13 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. diff --git a/paddlespeech/server/engine/tts/online/onnx/tts_engine.py b/paddlespeech/server/engine/tts/online/onnx/tts_engine.py new file mode 100644 index 000000000..22c1c9607 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/engine/tts/online/onnx/tts_engine.py @@ -0,0 +1,576 @@ +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import base64 +import math +import os +import time +from typing import Optional + +import numpy as np +import paddle + +from paddlespeech.cli.log import logger +from paddlespeech.cli.tts.infer import TTSExecutor +from paddlespeech.cli.utils import download_and_decompress +from paddlespeech.cli.utils import MODEL_HOME +from paddlespeech.server.engine.base_engine import BaseEngine +from paddlespeech.server.utils.audio_process import float2pcm +from paddlespeech.server.utils.onnx_infer import get_sess +from paddlespeech.server.utils.util import denorm +from paddlespeech.server.utils.util import get_chunks +from paddlespeech.t2s.frontend import English +from paddlespeech.t2s.frontend.zh_frontend import Frontend + +__all__ = ['TTSEngine'] + +# support online model +pretrained_models = { + # fastspeech2 + "fastspeech2_csmsc_onnx-zh": { + 'url': + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/fastspeech2/fastspeech2_csmsc_onnx_0.2.0.zip', + 'md5': + 'fd3ad38d83273ad51f0ea4f4abf3ab4e', + 'ckpt': ['fastspeech2_csmsc.onnx'], + 'phones_dict': + 'phone_id_map.txt', + 'sample_rate': + 24000, + }, + "fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx-zh": { + 'url': + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/fastspeech2/fastspeech2_cnndecoder_csmsc_streaming_onnx_1.0.0.zip', + 'md5': + '5f70e1a6bcd29d72d54e7931aa86f266', + 'ckpt': [ + 'fastspeech2_csmsc_am_encoder_infer.onnx', + 'fastspeech2_csmsc_am_decoder.onnx', + 'fastspeech2_csmsc_am_postnet.onnx', + ], + 'speech_stats': + 'speech_stats.npy', + 'phones_dict': + 'phone_id_map.txt', + 'sample_rate': + 24000, + }, + + # mb_melgan + "mb_melgan_csmsc_onnx-zh": { + 'url': + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/mb_melgan/mb_melgan_csmsc_onnx_0.2.0.zip', + 'md5': + '5b83ec746e8414bc29032d954ffd07ec', + 'ckpt': + 'mb_melgan_csmsc.onnx', + 'sample_rate': + 24000, + }, + + # hifigan + "hifigan_csmsc_onnx-zh": { + 'url': + 'https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/hifigan/hifigan_csmsc_onnx_0.2.0.zip', + 'md5': + '1a7dc0385875889e46952e50c0994a6b', + 'ckpt': + 'hifigan_csmsc.onnx', + 'sample_rate': + 24000, + }, +} + +model_alias = { + # acoustic model + "fastspeech2": + "paddlespeech.t2s.models.fastspeech2:FastSpeech2", + "fastspeech2_inference": + "paddlespeech.t2s.models.fastspeech2:FastSpeech2Inference", + + # voc + "mb_melgan": + "paddlespeech.t2s.models.melgan:MelGANGenerator", + "mb_melgan_inference": + "paddlespeech.t2s.models.melgan:MelGANInference", + "hifigan": + "paddlespeech.t2s.models.hifigan:HiFiGANGenerator", + "hifigan_inference": + "paddlespeech.t2s.models.hifigan:HiFiGANInference", +} + +__all__ = ['TTSEngine'] + + +class TTSServerExecutor(TTSExecutor): + def __init__(self, am_block, am_pad, voc_block, voc_pad, voc_upsample): + super().__init__() + self.am_block = am_block + self.am_pad = am_pad + self.voc_block = voc_block + self.voc_pad = voc_pad + self.voc_upsample = voc_upsample + + self.pretrained_models = pretrained_models + self.model_alias = model_alias + + def _get_pretrained_path(self, tag: str) -> os.PathLike: + """ + #Download and returns pretrained resources path of current task. + """ + support_models = list(pretrained_models.keys()) + assert tag in pretrained_models, 'The model "{}" you want to use has not been supported, please choose other models.\nThe support models includes:\n\t\t{}\n'.format( + tag, '\n\t\t'.join(support_models)) + + res_path = os.path.join(MODEL_HOME, tag) + decompressed_path = download_and_decompress(pretrained_models[tag], + res_path) + decompressed_path = os.path.abspath(decompressed_path) + logger.info( + 'Use pretrained model stored in: {}'.format(decompressed_path)) + return decompressed_path + + def _init_from_path( + self, + am: str='fastspeech2_csmsc_onnx', + am_ckpt: Optional[list]=None, + am_stat: Optional[os.PathLike]=None, + phones_dict: Optional[os.PathLike]=None, + tones_dict: Optional[os.PathLike]=None, + speaker_dict: Optional[os.PathLike]=None, + am_sample_rate: int=24000, + am_sess_conf: dict=None, + voc: str='mb_melgan_csmsc_onnx', + voc_ckpt: Optional[os.PathLike]=None, + voc_sample_rate: int=24000, + voc_sess_conf: dict=None, + lang: str='zh', ): + """ + Init model and other resources from a specific path. + """ + + if (hasattr(self, 'am_sess') or + (hasattr(self, 'am_encoder_infer_sess') and + hasattr(self, 'am_decoder_sess') and hasattr( + self, 'am_postnet_sess'))) and hasattr(self, 'voc_inference'): + logger.info('Models had been initialized.') + return + # am + am_tag = am + '-' + lang + if am == "fastspeech2_csmsc_onnx": + # get model info + if am_ckpt is None or phones_dict is None: + am_res_path = self._get_pretrained_path(am_tag) + self.am_res_path = am_res_path + self.am_ckpt = os.path.join( + am_res_path, pretrained_models[am_tag]['ckpt'][0]) + # must have phones_dict in acoustic + self.phones_dict = os.path.join( + am_res_path, pretrained_models[am_tag]['phones_dict']) + + else: + self.am_ckpt = os.path.abspath(am_ckpt[0]) + self.phones_dict = os.path.abspath(phones_dict) + self.am_res_path = os.path.dirname( + os.path.abspath(self.am_ckpt)) + + # create am sess + self.am_sess = get_sess(self.am_ckpt, am_sess_conf) + + elif am == "fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx": + if am_ckpt is None or am_stat is None or phones_dict is None: + am_res_path = self._get_pretrained_path(am_tag) + self.am_res_path = am_res_path + self.am_encoder_infer = os.path.join( + am_res_path, pretrained_models[am_tag]['ckpt'][0]) + self.am_decoder = os.path.join( + am_res_path, pretrained_models[am_tag]['ckpt'][1]) + self.am_postnet = os.path.join( + am_res_path, pretrained_models[am_tag]['ckpt'][2]) + # must have phones_dict in acoustic + self.phones_dict = os.path.join( + am_res_path, pretrained_models[am_tag]['phones_dict']) + self.am_stat = os.path.join( + am_res_path, pretrained_models[am_tag]['speech_stats']) + + else: + self.am_encoder_infer = os.path.abspath(am_ckpt[0]) + self.am_decoder = os.path.abspath(am_ckpt[1]) + self.am_postnet = os.path.abspath(am_ckpt[2]) + self.phones_dict = os.path.abspath(phones_dict) + self.am_stat = os.path.abspath(am_stat) + self.am_res_path = os.path.dirname( + os.path.abspath(self.am_ckpt)) + + # create am sess + self.am_encoder_infer_sess = get_sess(self.am_encoder_infer, + am_sess_conf) + self.am_decoder_sess = get_sess(self.am_decoder, am_sess_conf) + self.am_postnet_sess = get_sess(self.am_postnet, am_sess_conf) + + self.am_mu, self.am_std = np.load(self.am_stat) + + logger.info(f"self.phones_dict: {self.phones_dict}") + logger.info(f"am model dir: {self.am_res_path}") + logger.info("Create am sess successfully.") + + # voc model info + voc_tag = voc + '-' + lang + if voc_ckpt is None: + voc_res_path = self._get_pretrained_path(voc_tag) + self.voc_res_path = voc_res_path + self.voc_ckpt = os.path.join(voc_res_path, + pretrained_models[voc_tag]['ckpt']) + else: + self.voc_ckpt = os.path.abspath(voc_ckpt) + self.voc_res_path = os.path.dirname(os.path.abspath(self.voc_ckpt)) + logger.info(self.voc_res_path) + + # create voc sess + self.voc_sess = get_sess(self.voc_ckpt, voc_sess_conf) + logger.info("Create voc sess successfully.") + + with open(self.phones_dict, "r") as f: + phn_id = [line.strip().split() for line in f.readlines()] + self.vocab_size = len(phn_id) + logger.info(f"vocab_size: {self.vocab_size}") + + # frontend + self.tones_dict = None + if lang == 'zh': + self.frontend = Frontend( + phone_vocab_path=self.phones_dict, + tone_vocab_path=self.tones_dict) + + elif lang == 'en': + self.frontend = English(phone_vocab_path=self.phones_dict) + logger.info("frontend done!") + + def depadding(self, data, chunk_num, chunk_id, block, pad, upsample): + """ + Streaming inference removes the result of pad inference + """ + front_pad = min(chunk_id * block, pad) + # first chunk + if chunk_id == 0: + data = data[:block * upsample] + # last chunk + elif chunk_id == chunk_num - 1: + data = data[front_pad * upsample:] + # middle chunk + else: + data = data[front_pad * upsample:(front_pad + block) * upsample] + + return data + + @paddle.no_grad() + def infer( + self, + text: str, + lang: str='zh', + am: str='fastspeech2_csmsc_onnx', + spk_id: int=0, ): + """ + Model inference and result stored in self.output. + """ + #import pdb;pdb.set_trace() + + am_block = self.am_block + am_pad = self.am_pad + am_upsample = 1 + voc_block = self.voc_block + voc_pad = self.voc_pad + voc_upsample = self.voc_upsample + # first_flag 用于标记首包 + first_flag = 1 + get_tone_ids = False + merge_sentences = False + + # front + frontend_st = time.time() + if lang == 'zh': + input_ids = self.frontend.get_input_ids( + text, + merge_sentences=merge_sentences, + get_tone_ids=get_tone_ids) + phone_ids = input_ids["phone_ids"] + if get_tone_ids: + tone_ids = input_ids["tone_ids"] + elif lang == 'en': + input_ids = self.frontend.get_input_ids( + text, merge_sentences=merge_sentences) + phone_ids = input_ids["phone_ids"] + else: + logger.error("lang should in {'zh', 'en'}!") + frontend_et = time.time() + self.frontend_time = frontend_et - frontend_st + + for i in range(len(phone_ids)): + part_phone_ids = phone_ids[i].numpy() + voc_chunk_id = 0 + + # fastspeech2_csmsc + if am == "fastspeech2_csmsc_onnx": + # am + mel = self.am_sess.run( + output_names=None, input_feed={'text': part_phone_ids}) + mel = mel[0] + if first_flag == 1: + first_am_et = time.time() + self.first_am_infer = first_am_et - frontend_et + + # voc streaming + mel_chunks = get_chunks(mel, voc_block, voc_pad, "voc") + voc_chunk_num = len(mel_chunks) + voc_st = time.time() + for i, mel_chunk in enumerate(mel_chunks): + sub_wav = self.voc_sess.run( + output_names=None, input_feed={'logmel': mel_chunk}) + sub_wav = self.depadding(sub_wav[0], voc_chunk_num, i, + voc_block, voc_pad, voc_upsample) + if first_flag == 1: + first_voc_et = time.time() + self.first_voc_infer = first_voc_et - first_am_et + self.first_response_time = first_voc_et - frontend_st + first_flag = 0 + + yield sub_wav + + # fastspeech2_cnndecoder_csmsc + elif am == "fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx": + # am + orig_hs = self.am_encoder_infer_sess.run( + None, input_feed={'text': part_phone_ids}) + orig_hs = orig_hs[0] + + # streaming voc chunk info + mel_len = orig_hs.shape[1] + voc_chunk_num = math.ceil(mel_len / self.voc_block) + start = 0 + end = min(self.voc_block + self.voc_pad, mel_len) + + # streaming am + hss = get_chunks(orig_hs, self.am_block, self.am_pad, "am") + am_chunk_num = len(hss) + for i, hs in enumerate(hss): + am_decoder_output = self.am_decoder_sess.run( + None, input_feed={'xs': hs}) + am_postnet_output = self.am_postnet_sess.run( + None, + input_feed={ + 'xs': np.transpose(am_decoder_output[0], (0, 2, 1)) + }) + am_output_data = am_decoder_output + np.transpose( + am_postnet_output[0], (0, 2, 1)) + normalized_mel = am_output_data[0][0] + + sub_mel = denorm(normalized_mel, self.am_mu, self.am_std) + sub_mel = self.depadding(sub_mel, am_chunk_num, i, am_block, + am_pad, am_upsample) + + if i == 0: + mel_streaming = sub_mel + else: + mel_streaming = np.concatenate( + (mel_streaming, sub_mel), axis=0) + + # streaming voc + # 当流式AM推理的mel帧数大于流式voc推理的chunk size,开始进行流式voc 推理 + while (mel_streaming.shape[0] >= end and + voc_chunk_id < voc_chunk_num): + if first_flag == 1: + first_am_et = time.time() + self.first_am_infer = first_am_et - frontend_et + voc_chunk = mel_streaming[start:end, :] + + sub_wav = self.voc_sess.run( + output_names=None, input_feed={'logmel': voc_chunk}) + sub_wav = self.depadding(sub_wav[0], voc_chunk_num, + voc_chunk_id, voc_block, + voc_pad, voc_upsample) + if first_flag == 1: + first_voc_et = time.time() + self.first_voc_infer = first_voc_et - first_am_et + self.first_response_time = first_voc_et - frontend_st + first_flag = 0 + + yield sub_wav + + voc_chunk_id += 1 + start = max(0, voc_chunk_id * voc_block - voc_pad) + end = min((voc_chunk_id + 1) * voc_block + voc_pad, + mel_len) + + else: + logger.error( + "Only support fastspeech2_csmsc or fastspeech2_cnndecoder_csmsc on streaming tts." + ) + + self.final_response_time = time.time() - frontend_st + + +class TTSEngine(BaseEngine): + """TTS server engine + + Args: + metaclass: Defaults to Singleton. + """ + + def __init__(self, name=None): + """Initialize TTS server engine + """ + super().__init__() + + def init(self, config: dict) -> bool: + self.config = config + assert ( + self.config.am == "fastspeech2_csmsc_onnx" or + self.config.am == "fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx" + ) and ( + self.config.voc == "hifigan_csmsc_onnx" or + self.config.voc == "mb_melgan_csmsc_onnx" + ), 'Please check config, am support: fastspeech2, voc support: hifigan_csmsc-zh or mb_melgan_csmsc.' + + assert ( + self.config.voc_block > 0 and self.config.voc_pad > 0 + ), "Please set correct voc_block and voc_pad, they should be more than 0." + + assert ( + self.config.voc_sample_rate == self.config.am_sample_rate + ), "The sample rate of AM and Vocoder model are different, please check model." + + self.executor = TTSServerExecutor( + self.config.am_block, self.config.am_pad, self.config.voc_block, + self.config.voc_pad, self.config.voc_upsample) + + if "cpu" in self.config.am_sess_conf.device or "cpu" in self.config.voc_sess_conf.device: + paddle.set_device("cpu") + else: + paddle.set_device(self.config.am_sess_conf.device) + + try: + self.executor._init_from_path( + am=self.config.am, + am_ckpt=self.config.am_ckpt, + am_stat=self.config.am_stat, + phones_dict=self.config.phones_dict, + tones_dict=self.config.tones_dict, + speaker_dict=self.config.speaker_dict, + am_sample_rate=self.config.am_sample_rate, + am_sess_conf=self.config.am_sess_conf, + voc=self.config.voc, + voc_ckpt=self.config.voc_ckpt, + voc_sample_rate=self.config.voc_sample_rate, + voc_sess_conf=self.config.voc_sess_conf, + lang=self.config.lang) + + except Exception as e: + logger.error("Failed to get model related files.") + logger.error("Initialize TTS server engine Failed on device: %s." % + (self.config.voc_sess_conf.device)) + return False + + logger.info("Initialize TTS server engine successfully on device: %s." % + (self.config.voc_sess_conf.device)) + + # warm up + try: + self.warm_up() + except Exception as e: + logger.error("Failed to warm up on tts engine.") + return False + + return True + + def warm_up(self): + """warm up + """ + if self.config.lang == 'zh': + sentence = "您好,欢迎使用语音合成服务。" + if self.config.lang == 'en': + sentence = "Hello and welcome to the speech synthesis service." + logger.info( + "*******************************warm up ********************************" + ) + for i in range(3): + for wav in self.executor.infer( + text=sentence, + lang=self.config.lang, + am=self.config.am, + spk_id=0, ): + logger.info( + f"The first response time of the {i} warm up: {self.executor.first_response_time} s" + ) + break + logger.info( + "**********************************************************************" + ) + + def preprocess(self, text_bese64: str=None, text_bytes: bytes=None): + # Convert byte to text + if text_bese64: + text_bytes = base64.b64decode(text_bese64) # base64 to bytes + text = text_bytes.decode('utf-8') # bytes to text + + return text + + def run(self, + sentence: str, + spk_id: int=0, + speed: float=1.0, + volume: float=1.0, + sample_rate: int=0, + save_path: str=None): + """ run include inference and postprocess. + + Args: + sentence (str): text to be synthesized + spk_id (int, optional): speaker id for multi-speaker speech synthesis. Defaults to 0. + speed (float, optional): speed. Defaults to 1.0. + volume (float, optional): volume. Defaults to 1.0. + sample_rate (int, optional): target sample rate for synthesized audio, + 0 means the same as the model sampling rate. Defaults to 0. + save_path (str, optional): The save path of the synthesized audio. + None means do not save audio. Defaults to None. + + Returns: + wav_base64: The base64 format of the synthesized audio. + """ + wav_list = [] + + for wav in self.executor.infer( + text=sentence, + lang=self.config.lang, + am=self.config.am, + spk_id=spk_id, ): + + # wav type: float32, convert to pcm (base64) + wav = float2pcm(wav) # float32 to int16 + wav_bytes = wav.tobytes() # to bytes + wav_base64 = base64.b64encode(wav_bytes).decode('utf8') # to base64 + wav_list.append(wav) + + yield wav_base64 + + wav_all = np.concatenate(wav_list, axis=0) + duration = len(wav_all) / self.config.voc_sample_rate + logger.info(f"sentence: {sentence}") + logger.info(f"The durations of audio is: {duration} s") + logger.info( + f"first response time: {self.executor.first_response_time} s") + logger.info( + f"final response time: {self.executor.final_response_time} s") + logger.info(f"RTF: {self.executor.final_response_time / duration}") + logger.info( + f"Other info: front time: {self.executor.frontend_time} s, first am infer time: {self.executor.first_am_infer} s, first voc infer time: {self.executor.first_voc_infer} s," + ) diff --git a/paddlespeech/server/engine/tts/online/python/__init__.py b/paddlespeech/server/engine/tts/online/python/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..97043fd7b --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/engine/tts/online/python/__init__.py @@ -0,0 +1,13 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. diff --git a/paddlespeech/server/engine/tts/online/tts_engine.py b/paddlespeech/server/engine/tts/online/python/tts_engine.py similarity index 96% rename from paddlespeech/server/engine/tts/online/tts_engine.py rename to paddlespeech/server/engine/tts/online/python/tts_engine.py index c9135b884..1f51586bc 100644 --- a/paddlespeech/server/engine/tts/online/tts_engine.py +++ b/paddlespeech/server/engine/tts/online/python/tts_engine.py @@ -302,23 +302,6 @@ class TTSServerExecutor(TTSExecutor): self.voc_inference.eval() print("voc done!") - def get_phone(self, sentence, lang, merge_sentences, get_tone_ids): - tone_ids = None - if lang == 'zh': - input_ids = self.frontend.get_input_ids( - sentence, - merge_sentences=merge_sentences, - get_tone_ids=get_tone_ids) - phone_ids = input_ids["phone_ids"] - if get_tone_ids: - tone_ids = input_ids["tone_ids"] - elif lang == 'en': - input_ids = self.frontend.get_input_ids( - sentence, merge_sentences=merge_sentences) - phone_ids = input_ids["phone_ids"] - else: - print("lang should in {'zh', 'en'}!") - def depadding(self, data, chunk_num, chunk_id, block, pad, upsample): """ Streaming inference removes the result of pad inference @@ -407,8 +390,7 @@ class TTSServerExecutor(TTSExecutor): # fastspeech2_cnndecoder_csmsc elif am == "fastspeech2_cnndecoder_csmsc": # am - orig_hs, h_masks = self.am_inference.encoder_infer( - part_phone_ids) + orig_hs = self.am_inference.encoder_infer(part_phone_ids) # streaming voc chunk info mel_len = orig_hs.shape[1] @@ -420,7 +402,7 @@ class TTSServerExecutor(TTSExecutor): hss = get_chunks(orig_hs, self.am_block, self.am_pad, "am") am_chunk_num = len(hss) for i, hs in enumerate(hss): - before_outs, _ = self.am_inference.decoder(hs) + before_outs = self.am_inference.decoder(hs) after_outs = before_outs + self.am_inference.postnet( before_outs.transpose((0, 2, 1))).transpose((0, 2, 1)) normalized_mel = after_outs[0] diff --git a/paddlespeech/server/restful/api.py b/paddlespeech/server/restful/api.py index 3f91a03b6..d5e422e33 100644 --- a/paddlespeech/server/restful/api.py +++ b/paddlespeech/server/restful/api.py @@ -11,12 +11,15 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. +import sys from typing import List from fastapi import APIRouter +from paddlespeech.cli.log import logger from paddlespeech.server.restful.asr_api import router as asr_router from paddlespeech.server.restful.cls_api import router as cls_router +from paddlespeech.server.restful.text_api import router as text_router from paddlespeech.server.restful.tts_api import router as tts_router _router = APIRouter() @@ -38,7 +41,11 @@ def setup_router(api_list: List): _router.include_router(tts_router) elif api_name == 'cls': _router.include_router(cls_router) + elif api_name == 'text': + _router.include_router(text_router) else: - pass + logger.error( + f"PaddleSpeech has not support such service: {api_name}") + sys.exit(-1) return _router diff --git a/paddlespeech/server/restful/request.py b/paddlespeech/server/restful/request.py index dbac9dac8..504166270 100644 --- a/paddlespeech/server/restful/request.py +++ b/paddlespeech/server/restful/request.py @@ -78,3 +78,10 @@ class CLSRequest(BaseModel): """ audio: str topk: int = 1 + + +#****************************************************************************************/ +#************************************ Text request **************************************/ +#****************************************************************************************/ +class TextRequest(BaseModel): + text: str diff --git a/paddlespeech/server/restful/response.py b/paddlespeech/server/restful/response.py index a2a207e4f..5792959ea 100644 --- a/paddlespeech/server/restful/response.py +++ b/paddlespeech/server/restful/response.py @@ -129,6 +129,30 @@ class CLSResponse(BaseModel): result: CLSResult +class TextResult(BaseModel): + punc_text: str + + +class TextResponse(BaseModel): + """ + response example + { + "success": true, + "code": 0, + "message": { + "description": "success" + }, + "result": { + "punc_text": "你好,飞桨" + } + } + """ + success: bool + code: int + message: Message + result: TextResult + + #****************************************************************************************/ #********************************** Error response **************************************/ #****************************************************************************************/ diff --git a/paddlespeech/server/restful/text_api.py b/paddlespeech/server/restful/text_api.py new file mode 100644 index 000000000..696630fbf --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/restful/text_api.py @@ -0,0 +1,96 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import traceback +from typing import Union + +from fastapi import APIRouter + +from paddlespeech.cli.log import logger +from paddlespeech.server.engine.engine_pool import get_engine_pool +from paddlespeech.server.engine.text.python.text_engine import PaddleTextConnectionHandler +from paddlespeech.server.restful.request import TextRequest +from paddlespeech.server.restful.response import ErrorResponse +from paddlespeech.server.restful.response import TextResponse +from paddlespeech.server.utils.errors import ErrorCode +from paddlespeech.server.utils.errors import failed_response +from paddlespeech.server.utils.exception import ServerBaseException +router = APIRouter() + + +@router.get('/paddlespeech/text/help') +def help(): + """help + + Returns: + json: The /paddlespeech/text api response content + """ + response = { + "success": "True", + "code": 200, + "message": { + "global": "success" + }, + "result": { + "punc_text": "The punctuation text content" + } + } + return response + + +@router.post( + "/paddlespeech/text", response_model=Union[TextResponse, ErrorResponse]) +def asr(request_body: TextRequest): + """asr api + + Args: + request_body (TextRequest): the punctuation request body + + Returns: + json: the punctuation response body + """ + try: + # 1. we get the sentence content from the request + text = request_body.text + logger.info(f"Text service receive the {text}") + + # 2. get single engine from engine pool + # and each request has its own connection to process the text + engine_pool = get_engine_pool() + text_engine = engine_pool['text'] + connection_handler = PaddleTextConnectionHandler(text_engine) + punc_text = connection_handler.run(text) + logger.info(f"Get the Text Connection result {punc_text}") + + # 3. create the response + if punc_text is None: + punc_text = text + response = { + "success": True, + "code": 200, + "message": { + "description": "success" + }, + "result": { + "punc_text": punc_text + } + } + + logger.info(f"The Text Service final response: {response}") + except ServerBaseException as e: + response = failed_response(e.error_code, e.msg) + except BaseException: + response = failed_response(ErrorCode.SERVER_UNKOWN_ERR) + traceback.print_exc() + + return response diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/README.md b/paddlespeech/server/tests/asr/online/README.md new file mode 100644 index 000000000..e1e4d9506 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/tests/asr/online/README.md @@ -0,0 +1,35 @@ +([简体中文](./README_cn.md)|English) + +# Speech Service + +## Introduction + +This document introduces a client for streaming asr service: microphone + + +## Usage +### 1. Install +Refer [Install](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md). + + **paddlepaddle 2.2.1** 或以上版本。 +It is recommended to use **paddlepaddle 2.2.1** or above. +You can choose one way from meduim and hard to install paddlespeech. + + +### 2. Prepare config File + + +The input of ASR client demo should be a WAV file(`.wav`), and the sample rate must be the same as the model. + +Here are sample files for thisASR client demo that can be downloaded: +```bash +wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav +``` + +### 2. Streaming ASR Client Usage + +- microphone + ``` + python microphone_client.py + + ``` diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/README_cn.md b/paddlespeech/server/tests/asr/online/README_cn.md index 3e7d7a15c..46dff250e 100644 --- a/paddlespeech/server/tests/asr/online/README_cn.md +++ b/paddlespeech/server/tests/asr/online/README_cn.md @@ -1,9 +1,9 @@ -([简体中文](./README_cn.md)|English) +([English](./README.md)|中文) # 语音服务 ## 介绍 -本文档介绍如何使用流式ASR的三种不同客户端:网页、麦克风、Python模拟流式服务。 +本文档介绍如何使用流式ASR的一种不同客户端:麦克风。 ## 使用方法 @@ -20,7 +20,7 @@ 可以下载此 ASR client的示例音频: ```bash -wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav +wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav ``` ### 2. 流式 ASR 客户端使用方法 @@ -40,10 +40,3 @@ wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespee python microphone_client.py ``` - - -- 网页 - ``` - # 进入web目录后参考相关readme.md - - ``` diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/microphone_client.py b/paddlespeech/server/tests/asr/online/microphone_client.py index 2ceaf6d03..bb27e5480 100644 --- a/paddlespeech/server/tests/asr/online/microphone_client.py +++ b/paddlespeech/server/tests/asr/online/microphone_client.py @@ -26,7 +26,7 @@ import pyaudio import websockets -class ASRAudioHandler(threading.Thread): +class ASRWsAudioHandler(threading.Thread): def __init__(self, url="127.0.0.1", port=8091): threading.Thread.__init__(self) self.url = url @@ -148,7 +148,7 @@ if __name__ == "__main__": logging.basicConfig(level=logging.INFO) logging.info("asr websocket client start") - handler = ASRAudioHandler("127.0.0.1", 8091) + handler = ASRWsAudioHandler("127.0.0.1", 8091) loop = asyncio.get_event_loop() main_task = asyncio.ensure_future(handler.run()) for signal in [SIGINT, SIGTERM]: diff --git a/paddlespeech/server/tests/asr/online/websocket_client.py b/paddlespeech/server/tests/asr/online/websocket_client.py deleted file mode 100644 index 49cbd7033..000000000 --- a/paddlespeech/server/tests/asr/online/websocket_client.py +++ /dev/null @@ -1,139 +0,0 @@ -# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -#!/usr/bin/python -# -*- coding: UTF-8 -*- -import argparse -import asyncio -import codecs -import json -import logging -import os - -import numpy as np -import soundfile -import websockets - - -class ASRAudioHandler: - def __init__(self, url="127.0.0.1", port=8090): - self.url = url - self.port = port - self.url = "ws://" + self.url + ":" + str(self.port) + "/ws/asr" - - def read_wave(self, wavfile_path: str): - samples, sample_rate = soundfile.read(wavfile_path, dtype='int16') - x_len = len(samples) - - chunk_size = 85 * 16 #80ms, sample_rate = 16kHz - if x_len % chunk_size!= 0: - padding_len_x = chunk_size - x_len % chunk_size - else: - padding_len_x = 0 - - padding = np.zeros((padding_len_x), dtype=samples.dtype) - padded_x = np.concatenate([samples, padding], axis=0) - - assert (x_len + padding_len_x) % chunk_size == 0 - num_chunk = (x_len + padding_len_x) / chunk_size - num_chunk = int(num_chunk) - for i in range(0, num_chunk): - start = i * chunk_size - end = start + chunk_size - x_chunk = padded_x[start:end] - yield x_chunk - - async def run(self, wavfile_path: str): - logging.info("send a message to the server") - # self.read_wave() - # send websocket handshake protocal - async with websockets.connect(self.url) as ws: - # server has already received handshake protocal - # client start to send the command - audio_info = json.dumps( - { - "name": "test.wav", - "signal": "start", - "nbest": 5 - }, - sort_keys=True, - indent=4, - separators=(',', ': ')) - await ws.send(audio_info) - msg = await ws.recv() - logging.info("receive msg={}".format(msg)) - - # send chunk audio data to engine - for chunk_data in self.read_wave(wavfile_path): - await ws.send(chunk_data.tobytes()) - msg = await ws.recv() - msg = json.loads(msg) - logging.info("receive msg={}".format(msg)) - - # finished - audio_info = json.dumps( - { - "name": "test.wav", - "signal": "end", - "nbest": 5 - }, - sort_keys=True, - indent=4, - separators=(',', ': ')) - await ws.send(audio_info) - msg = await ws.recv() - - # decode the bytes to str - msg = json.loads(msg) - logging.info("final receive msg={}".format(msg)) - result = msg - return result - - -def main(args): - logging.basicConfig(level=logging.INFO) - logging.info("asr websocket client start") - handler = ASRAudioHandler("127.0.0.1", 8090) - loop = asyncio.get_event_loop() - - # support to process single audio file - if args.wavfile and os.path.exists(args.wavfile): - logging.info(f"start to process the wavscp: {args.wavfile}") - result = loop.run_until_complete(handler.run(args.wavfile)) - result = result["asr_results"] - logging.info(f"asr websocket client finished : {result}") - - # support to process batch audios from wav.scp - if args.wavscp and os.path.exists(args.wavscp): - logging.info(f"start to process the wavscp: {args.wavscp}") - with codecs.open(args.wavscp, 'r', encoding='utf-8') as f,\ - codecs.open("result.txt", 'w', encoding='utf-8') as w: - for line in f: - utt_name, utt_path = line.strip().split() - result = loop.run_until_complete(handler.run(utt_path)) - result = result["asr_results"] - w.write(f"{utt_name} {result}\n") - - -if __name__ == "__main__": - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument( - "--wavfile", - action="store", - help="wav file path ", - default="./16_audio.wav") - parser.add_argument( - "--wavscp", type=str, default=None, help="The batch audios dict text") - args = parser.parse_args() - - main(args) diff --git a/paddlespeech/server/tests/text/http_client.py b/paddlespeech/server/tests/text/http_client.py new file mode 100644 index 000000000..c2eb3eb10 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/tests/text/http_client.py @@ -0,0 +1,75 @@ +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import argparse +import json +import time + +import requests + +from paddlespeech.cli.log import logger + + +# Request and response +def text_client(args): + """ Request and response + Args: + text: A sentence to be processed by PaddleSpeech Text Server + outfile: The punctuation text + """ + url = "http://" + str(args.server) + ":" + str( + args.port) + "/paddlespeech/text" + request = { + "text": args.text, + } + + response = requests.post(url, json.dumps(request)) + response_dict = response.json() + punc_text = response_dict["result"]["punc_text"] + + # transform audio + outfile = args.output + if outfile: + with open(outfile, 'w') as w: + w.write(punc_text + "\n") + + logger.info(f"The punc text is: {punc_text}") + return punc_text + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + '--text', + type=str, + default="今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约你一起去吃饭", + help='A sentence to be synthesized') + parser.add_argument( + '--output', type=str, default="./punc_text", help='Punc text file') + parser.add_argument( + "--server", type=str, help="server ip", default="127.0.0.1") + parser.add_argument("--port", type=int, help="server port", default=8090) + args = parser.parse_args() + + st = time.time() + try: + punc_text = text_client(args) + time_consume = time.time() - st + time_per_word = time_consume / len(args.text) + print("Text Process successfully.") + print("Inference time: %f" % (time_consume)) + print("The text length: %f" % (len(args.text))) + print("The time per work is: %f" % (time_per_word)) + except BaseException as e: + logger.info("Failed to Process text.") + logger.info(e) diff --git a/paddlespeech/server/tests/tts/online/http_client.py b/paddlespeech/server/tests/tts/online/http_client.py index cbc1f5c02..756f7b5be 100644 --- a/paddlespeech/server/tests/tts/online/http_client.py +++ b/paddlespeech/server/tests/tts/online/http_client.py @@ -1,4 +1,4 @@ -# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -12,75 +12,19 @@ # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. import argparse -import base64 -import json -import os -import time - -import requests - -from paddlespeech.server.utils.audio_process import pcm2wav - - -def save_audio(buffer, audio_path) -> bool: - if args.save_path.endswith("pcm"): - with open(args.save_path, "wb") as f: - f.write(buffer) - elif args.save_path.endswith("wav"): - with open("./tmp.pcm", "wb") as f: - f.write(buffer) - pcm2wav("./tmp.pcm", audio_path, channels=1, bits=16, sample_rate=24000) - os.system("rm ./tmp.pcm") - else: - print("Only supports saved audio format is pcm or wav") - return False - - return True - - -def test(args): - params = { - "text": args.text, - "spk_id": args.spk_id, - "speed": args.speed, - "volume": args.volume, - "sample_rate": args.sample_rate, - "save_path": '' - } - - buffer = b'' - flag = 1 - url = "http://" + str(args.server) + ":" + str( - args.port) + "/paddlespeech/streaming/tts" - st = time.time() - html = requests.post(url, json.dumps(params), stream=True) - for chunk in html.iter_content(chunk_size=1024): - chunk = base64.b64decode(chunk) # bytes - if flag: - first_response = time.time() - st - print(f"首包响应:{first_response} s") - flag = 0 - buffer += chunk - - final_response = time.time() - st - duration = len(buffer) / 2.0 / 24000 - - print(f"尾包响应:{final_response} s") - print(f"音频时长:{duration} s") - print(f"RTF: {final_response / duration}") - - if args.save_path is not None: - if save_audio(buffer, args.save_path): - print("音频保存至:", args.save_path) +from paddlespeech.server.utils.audio_handler import TTSHttpHandler if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument( - '--text', + "--text", type=str, - default="您好,欢迎使用语音合成服务。", - help='A sentence to be synthesized') + help="A sentence to be synthesized", + default="您好,欢迎使用语音合成服务。") + parser.add_argument( + "--server", type=str, help="server ip", default="127.0.0.1") + parser.add_argument("--port", type=int, help="server port", default=8092) parser.add_argument('--spk_id', type=int, default=0, help='Speaker id') parser.add_argument('--speed', type=float, default=1.0, help='Audio speed') parser.add_argument( @@ -89,12 +33,15 @@ if __name__ == "__main__": '--sample_rate', type=int, default=0, + choices=[0, 8000, 16000], help='Sampling rate, the default is the same as the model') parser.add_argument( - "--server", type=str, help="server ip", default="127.0.0.1") - parser.add_argument("--port", type=int, help="server port", default=8092) + "--output", type=str, help="save audio path", default=None) parser.add_argument( - "--save_path", type=str, help="save audio path", default=None) - + "--play", type=bool, help="whether to play audio", default=False) args = parser.parse_args() - test(args) + + print("tts http client start") + handler = TTSHttpHandler(args.server, args.port, args.play) + handler.run(args.text, args.spk_id, args.speed, args.volume, + args.sample_rate, args.output) diff --git a/paddlespeech/server/tests/tts/online/ws_client.py b/paddlespeech/server/tests/tts/online/ws_client.py index eef010cf2..821d82a9a 100644 --- a/paddlespeech/server/tests/tts/online/ws_client.py +++ b/paddlespeech/server/tests/tts/online/ws_client.py @@ -11,92 +11,10 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. -import _thread as thread import argparse -import base64 -import json -import ssl -import time - -import websocket - -flag = 1 -st = 0.0 -all_bytes = b'' - - -class WsParam(object): - # 初始化 - def __init__(self, text, server="127.0.0.1", port=8090): - self.server = server - self.port = port - self.url = "ws://" + self.server + ":" + str(self.port) + "/ws/tts" - self.text = text - - # 生成url - def create_url(self): - return self.url - - -def on_message(ws, message): - global flag - global st - global all_bytes - - try: - message = json.loads(message) - audio = message["audio"] - audio = base64.b64decode(audio) # bytes - status = message["status"] - all_bytes += audio - - if status == 0: - print("create successfully.") - elif status == 1: - if flag: - print(f"首包响应:{time.time() - st} s") - flag = 0 - elif status == 2: - final_response = time.time() - st - duration = len(all_bytes) / 2.0 / 24000 - print(f"尾包响应:{final_response} s") - print(f"音频时长:{duration} s") - print(f"RTF: {final_response / duration}") - with open("./out.pcm", "wb") as f: - f.write(all_bytes) - print("ws is closed") - ws.close() - else: - print("infer error") - - except Exception as e: - print("receive msg,but parse exception:", e) - - -# 收到websocket错误的处理 -def on_error(ws, error): - print("### error:", error) - - -# 收到websocket关闭的处理 -def on_close(ws): - print("### closed ###") - - -# 收到websocket连接建立的处理 -def on_open(ws): - def run(*args): - global st - text_base64 = str( - base64.b64encode((wsParam.text).encode('utf-8')), "UTF8") - d = {"text": text_base64} - d = json.dumps(d) - print("Start sending text data") - st = time.time() - ws.send(d) - - thread.start_new_thread(run, ()) +import asyncio +from paddlespeech.server.utils.audio_handler import TTSWsHandler if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() @@ -108,19 +26,13 @@ if __name__ == "__main__": parser.add_argument( "--server", type=str, help="server ip", default="127.0.0.1") parser.add_argument("--port", type=int, help="server port", default=8092) + parser.add_argument( + "--output", type=str, help="save audio path", default=None) + parser.add_argument( + "--play", type=bool, help="whether to play audio", default=False) args = parser.parse_args() - print("***************************************") - print("Server ip: ", args.server) - print("Server port: ", args.port) - print("Sentence to be synthesized: ", args.text) - print("***************************************") - - wsParam = WsParam(text=args.text, server=args.server, port=args.port) - - websocket.enableTrace(False) - wsUrl = wsParam.create_url() - ws = websocket.WebSocketApp( - wsUrl, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close) - ws.on_open = on_open - ws.run_forever(sslopt={"cert_reqs": ssl.CERT_NONE}) + print("tts websocket client start") + handler = TTSWsHandler(args.server, args.port, args.play) + loop = asyncio.get_event_loop() + loop.run_until_complete(handler.run(args.text, args.output)) diff --git a/paddlespeech/server/util.py b/paddlespeech/server/util.py index 1f1b0be1b..ae3e9c6aa 100644 --- a/paddlespeech/server/util.py +++ b/paddlespeech/server/util.py @@ -24,11 +24,11 @@ from typing import Any from typing import Dict import paddle +import paddleaudio import requests import yaml from paddle.framework import load -import paddleaudio from . import download from .entry import client_commands from .entry import server_commands diff --git a/paddlespeech/server/utils/audio_handler.py b/paddlespeech/server/utils/audio_handler.py new file mode 100644 index 000000000..f0ec0eaa1 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/utils/audio_handler.py @@ -0,0 +1,458 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import base64 +import json +import logging +import threading +import time + +import numpy as np +import requests +import soundfile +import websockets + +from paddlespeech.cli.log import logger +from paddlespeech.server.utils.audio_process import save_audio +from paddlespeech.server.utils.util import wav2base64 + + +class TextHttpHandler: + def __init__(self, server_ip="127.0.0.1", port=8090): + """Text http client request + + Args: + server_ip (str, optional): the text server ip. Defaults to "127.0.0.1". + port (int, optional): the text server port. Defaults to 8090. + """ + super().__init__() + self.server_ip = server_ip + self.port = port + if server_ip is None or port is None: + self.url = None + else: + self.url = 'http://' + self.server_ip + ":" + str( + self.port) + '/paddlespeech/text' + + def run(self, text): + """Call the text server to process the specific text + + Args: + text (str): the text to be processed + + Returns: + str: punctuation text + """ + if self.server_ip is None or self.port is None: + return text + request = { + "text": text, + } + try: + res = requests.post(url=self.url, data=json.dumps(request)) + response_dict = res.json() + punc_text = response_dict["result"]["punc_text"] + except Exception as e: + logger.error(f"Call punctuation {self.url} occurs error") + logger.error(e) + punc_text = text + + return punc_text + + +class ASRWsAudioHandler: + def __init__(self, + url=None, + port=None, + endpoint="/paddlespeech/asr/streaming", + punc_server_ip=None, + punc_server_port=None): + """PaddleSpeech Online ASR Server Client audio handler + Online asr server use the websocket protocal + Args: + url (str, optional): the server ip. Defaults to None. + port (int, optional): the server port. Defaults to None. + endpoint(str, optional): to compatiable with python server and c++ server. + punc_server_ip(str, optional): the punctuation server ip. Defaults to None. + punc_server_port(int, optional): the punctuation port. Defaults to None + """ + self.url = url + self.port = port + if url is None or port is None or endpoint is None: + self.url = None + else: + self.url = "ws://" + self.url + ":" + str(self.port) + endpoint + self.punc_server = TextHttpHandler(punc_server_ip, punc_server_port) + logger.info(f"endpoint: {self.url}") + + def read_wave(self, wavfile_path: str): + """read the audio file from specific wavfile path + + Args: + wavfile_path (str): the audio wavfile, + we assume that audio sample rate matches the model + + Yields: + numpy.array: the samall package audio pcm data + """ + samples, sample_rate = soundfile.read(wavfile_path, dtype='int16') + x_len = len(samples) + + chunk_size = 85 * 16 #80ms, sample_rate = 16kHz + if x_len % chunk_size != 0: + padding_len_x = chunk_size - x_len % chunk_size + else: + padding_len_x = 0 + + padding = np.zeros((padding_len_x), dtype=samples.dtype) + padded_x = np.concatenate([samples, padding], axis=0) + + assert (x_len + padding_len_x) % chunk_size == 0 + num_chunk = (x_len + padding_len_x) / chunk_size + num_chunk = int(num_chunk) + for i in range(0, num_chunk): + start = i * chunk_size + end = start + chunk_size + x_chunk = padded_x[start:end] + yield x_chunk + + async def run(self, wavfile_path: str): + """Send a audio file to online server + + Args: + wavfile_path (str): audio path + + Returns: + str: the final asr result + """ + logging.info("send a message to the server") + + if self.url is None: + logger.error("No asr server, please input valid ip and port") + return "" + + # 1. send websocket handshake protocal + async with websockets.connect(self.url) as ws: + # 2. server has already received handshake protocal + # client start to send the command + audio_info = json.dumps( + { + "name": "test.wav", + "signal": "start", + "nbest": 1 + }, + sort_keys=True, + indent=4, + separators=(',', ': ')) + await ws.send(audio_info) + msg = await ws.recv() + logger.info("client receive msg={}".format(msg)) + + # 3. send chunk audio data to engine + for chunk_data in self.read_wave(wavfile_path): + await ws.send(chunk_data.tobytes()) + msg = await ws.recv() + msg = json.loads(msg) + + if self.punc_server and len(msg["result"]) > 0: + msg["result"] = self.punc_server.run(msg["result"]) + logger.info("client receive msg={}".format(msg)) + + # 4. we must send finished signal to the server + audio_info = json.dumps( + { + "name": "test.wav", + "signal": "end", + "nbest": 1 + }, + sort_keys=True, + indent=4, + separators=(',', ': ')) + await ws.send(audio_info) + msg = await ws.recv() + + # 5. decode the bytes to str + msg = json.loads(msg) + + if self.punc_server: + msg["result"] = self.punc_server.run(msg["result"]) + + logger.info("client final receive msg={}".format(msg)) + result = msg + + return result + + +class ASRHttpHandler: + def __init__(self, server_ip=None, port=None): + """The ASR client http request + + Args: + server_ip (str, optional): the http asr server ip. Defaults to "127.0.0.1". + port (int, optional): the http asr server port. Defaults to 8090. + """ + super().__init__() + self.server_ip = server_ip + self.port = port + if server_ip is None or port is None: + self.url = None + else: + self.url = 'http://' + self.server_ip + ":" + str( + self.port) + '/paddlespeech/asr' + + def run(self, input, audio_format, sample_rate, lang): + """Call the http asr to process the audio + + Args: + input (str): the audio file path + audio_format (str): the audio format + sample_rate (str): the audio sample rate + lang (str): the audio language type + + Returns: + str: the final asr result + """ + if self.url is None: + logger.error( + "No punctuation server, please input valid ip and port") + return "" + + audio = wav2base64(input) + data = { + "audio": audio, + "audio_format": audio_format, + "sample_rate": sample_rate, + "lang": lang, + } + + res = requests.post(url=self.url, data=json.dumps(data)) + + return res.json() + + +class TTSWsHandler: + def __init__(self, server="127.0.0.1", port=8092, play: bool=False): + """PaddleSpeech Online TTS Server Client audio handler + Online tts server use the websocket protocal + Args: + server (str, optional): the server ip. Defaults to "127.0.0.1". + port (int, optional): the server port. Defaults to 8092. + play (bool, optional): whether to play audio. Defaults False + """ + self.server = server + self.port = port + self.url = "ws://" + self.server + ":" + str(self.port) + "/ws/tts" + self.play = play + if self.play: + import pyaudio + self.buffer = b'' + self.p = pyaudio.PyAudio() + self.stream = self.p.open( + format=self.p.get_format_from_width(2), + channels=1, + rate=24000, + output=True) + self.mutex = threading.Lock() + self.start_play = True + self.t = threading.Thread(target=self.play_audio) + self.max_fail = 50 + + def play_audio(self): + while True: + if not self.buffer: + self.max_fail -= 1 + time.sleep(0.05) + if self.max_fail < 0: + break + self.mutex.acquire() + self.stream.write(self.buffer) + self.buffer = b'' + self.mutex.release() + + async def run(self, text: str, output: str=None): + """Send a text to online server + + Args: + text (str): sentence to be synthesized + output (str): save audio path + """ + all_bytes = b'' + + # 1. Send websocket handshake protocal + async with websockets.connect(self.url) as ws: + # 2. Server has already received handshake protocal + # send text to engine + text_base64 = str(base64.b64encode((text).encode('utf-8')), "UTF8") + d = {"text": text_base64} + d = json.dumps(d) + st = time.time() + await ws.send(d) + logging.info("send a message to the server") + + # 3. Process the received response + message = await ws.recv() + logger.info(f"句子:{text}") + logger.info(f"首包响应:{time.time() - st} s") + message = json.loads(message) + status = message["status"] + + while (status == 1): + audio = message["audio"] + audio = base64.b64decode(audio) # bytes + all_bytes += audio + if self.play: + self.mutex.acquire() + self.buffer += audio + self.mutex.release() + if self.start_play: + self.t.start() + self.start_play = False + + message = await ws.recv() + message = json.loads(message) + status = message["status"] + + # 4. Last packet, no audio information + if status == 2: + final_response = time.time() - st + duration = len(all_bytes) / 2.0 / 24000 + logger.info(f"尾包响应:{final_response} s") + logger.info(f"音频时长:{duration} s") + logger.info(f"RTF: {final_response / duration}") + + if output is not None: + if save_audio(all_bytes, output): + logger.info(f"音频保存至:{output}") + else: + logger.error("save audio error") + else: + logger.error("infer error") + + if self.play: + self.t.join() + self.stream.stop_stream() + self.stream.close() + self.p.terminate() + + +class TTSHttpHandler: + def __init__(self, server="127.0.0.1", port=8092, play: bool=False): + """PaddleSpeech Online TTS Server Client audio handler + Online tts server use the websocket protocal + Args: + server (str, optional): the server ip. Defaults to "127.0.0.1". + port (int, optional): the server port. Defaults to 8092. + play (bool, optional): whether to play audio. Defaults False + """ + self.server = server + self.port = port + self.url = "http://" + str(self.server) + ":" + str( + self.port) + "/paddlespeech/streaming/tts" + self.play = play + + if self.play: + import pyaudio + self.buffer = b'' + self.p = pyaudio.PyAudio() + self.stream = self.p.open( + format=self.p.get_format_from_width(2), + channels=1, + rate=24000, + output=True) + self.mutex = threading.Lock() + self.start_play = True + self.t = threading.Thread(target=self.play_audio) + self.max_fail = 50 + + def play_audio(self): + while True: + if not self.buffer: + self.max_fail -= 1 + time.sleep(0.05) + if self.max_fail < 0: + break + self.mutex.acquire() + self.stream.write(self.buffer) + self.buffer = b'' + self.mutex.release() + + def run(self, + text: str, + spk_id=0, + speed=1.0, + volume=1.0, + sample_rate=0, + output: str=None): + """Send a text to tts online server + + Args: + text (str): sentence to be synthesized. + spk_id (int, optional): speaker id. Defaults to 0. + speed (float, optional): audio speed. Defaults to 1.0. + volume (float, optional): audio volume. Defaults to 1.0. + sample_rate (int, optional): audio sample rate, 0 means the same as model. Defaults to 0. + output (str, optional): save audio path. Defaults to None. + """ + # 1. Create request + params = { + "text": text, + "spk_id": spk_id, + "speed": speed, + "volume": volume, + "sample_rate": sample_rate, + "save_path": output + } + + all_bytes = b'' + first_flag = 1 + + # 2. Send request + st = time.time() + html = requests.post(self.url, json.dumps(params), stream=True) + + # 3. Process the received response + for chunk in html.iter_content(chunk_size=1024): + audio = base64.b64decode(chunk) # bytes + if first_flag: + first_response = time.time() - st + first_flag = 0 + + if self.play: + self.mutex.acquire() + self.buffer += audio + self.mutex.release() + if self.start_play: + self.t.start() + self.start_play = False + all_bytes += audio + + final_response = time.time() - st + duration = len(all_bytes) / 2.0 / 24000 + + logger.info(f"句子:{text}") + logger.info(f"首包响应:{first_response} s") + logger.info(f"尾包响应:{final_response} s") + logger.info(f"音频时长:{duration} s") + logger.info(f"RTF: {final_response / duration}") + + if output is not None: + if save_audio(all_bytes, output): + logger.info(f"音频保存至:{output}") + else: + logger.error("save audio error") + + if self.play: + self.t.join() + self.stream.stop_stream() + self.stream.close() + self.p.terminate() diff --git a/paddlespeech/server/utils/audio_process.py b/paddlespeech/server/utils/audio_process.py index e85b9a27e..6fb5bb832 100644 --- a/paddlespeech/server/utils/audio_process.py +++ b/paddlespeech/server/utils/audio_process.py @@ -11,6 +11,7 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. +import os import wave import numpy as np @@ -140,3 +141,35 @@ def pcm2float(data): bits = np.iinfo(np.int16).bits data = data / (2**(bits - 1)) return data + + +def save_audio(bytes_data, audio_path, sample_rate: int=24000) -> bool: + """save byte to audio file. + + Args: + bytes_data (bytes): audio samples, bytes format + audio_path (str): save audio path + sample_rate (int, optional): audio sample rate. Defaults to 24000. + + Returns: + bool: Whether the audio was saved successfully + """ + + if audio_path.endswith("pcm"): + with open(audio_path, "wb") as f: + f.write(bytes_data) + elif audio_path.endswith("wav"): + with open("./tmp.pcm", "wb") as f: + f.write(bytes_data) + pcm2wav( + "./tmp.pcm", + audio_path, + channels=1, + bits=16, + sample_rate=sample_rate) + os.system("rm ./tmp.pcm") + else: + print("Only supports saved audio format is pcm or wav") + return False + + return True diff --git a/paddlespeech/server/utils/onnx_infer.py b/paddlespeech/server/utils/onnx_infer.py new file mode 100644 index 000000000..ac11c534b --- /dev/null +++ b/paddlespeech/server/utils/onnx_infer.py @@ -0,0 +1,36 @@ +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import os +from typing import Optional + +import onnxruntime as ort + + +def get_sess(model_path: Optional[os.PathLike]=None, sess_conf: dict=None): + sess_options = ort.SessionOptions() + sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL + sess_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL + + if "gpu" in sess_conf["device"]: + # fastspeech2/mb_melgan can't use trt now! + if sess_conf["use_trt"]: + providers = ['TensorrtExecutionProvider'] + else: + providers = ['CUDAExecutionProvider'] + elif sess_conf["device"] == "cpu": + providers = ['CPUExecutionProvider'] + sess_options.intra_op_num_threads = sess_conf["cpu_threads"] + sess = ort.InferenceSession( + model_path, providers=providers, sess_options=sess_options) + return sess diff --git a/paddlespeech/server/ws/asr_socket.py b/paddlespeech/server/ws/asr_socket.py index a865703dd..68686d3dd 100644 --- a/paddlespeech/server/ws/asr_socket.py +++ b/paddlespeech/server/ws/asr_socket.py @@ -20,50 +20,52 @@ from starlette.websockets import WebSocketState as WebSocketState from paddlespeech.server.engine.asr.online.asr_engine import PaddleASRConnectionHanddler from paddlespeech.server.engine.engine_pool import get_engine_pool -from paddlespeech.server.utils.buffer import ChunkBuffer -from paddlespeech.server.utils.vad import VADAudio router = APIRouter() -@router.websocket('/ws/asr') +@router.websocket('/paddlespeech/asr/streaming') async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): + """PaddleSpeech Online ASR Server api + + Args: + websocket (WebSocket): the websocket instance + """ + + #1. the interface wait to accept the websocket protocal header + # and only we receive the header, it establish the connection with specific thread await websocket.accept() + #2. if we accept the websocket headers, we will get the online asr engine instance engine_pool = get_engine_pool() asr_engine = engine_pool['asr'] - connection_handler = None - # init buffer - # each websocekt connection has its own chunk buffer - chunk_buffer_conf = asr_engine.config.chunk_buffer_conf - chunk_buffer = ChunkBuffer( - window_n=chunk_buffer_conf.window_n, - shift_n=chunk_buffer_conf.shift_n, - window_ms=chunk_buffer_conf.window_ms, - shift_ms=chunk_buffer_conf.shift_ms, - sample_rate=chunk_buffer_conf.sample_rate, - sample_width=chunk_buffer_conf.sample_width) - # init vad - vad_conf = asr_engine.config.get('vad_conf', None) - if vad_conf: - vad = VADAudio( - aggressiveness=vad_conf['aggressiveness'], - rate=vad_conf['sample_rate'], - frame_duration_ms=vad_conf['frame_duration_ms']) + #3. each websocket connection, we will create an PaddleASRConnectionHanddler to process such audio + # and each connection has its own connection instance to process the request + # and only if client send the start signal, we create the PaddleASRConnectionHanddler instance + connection_handler = None try: + #4. we do a loop to process the audio package by package according the protocal + # and only if the client send finished signal, we will break the loop while True: # careful here, changed the source code from starlette.websockets + # 4.1 we wait for the client signal for the specific action assert websocket.application_state == WebSocketState.CONNECTED message = await websocket.receive() websocket._raise_on_disconnect(message) + + #4.2 text for the action command and bytes for pcm data if "text" in message: + # we first parse the specific command message = json.loads(message["text"]) if 'signal' not in message: resp = {"status": "ok", "message": "no valid json data"} await websocket.send_json(resp) + # start command, we create the PaddleASRConnectionHanddler instance to process the audio data + # end command, we process the all the last audio pcm and return the final result + # and we break the loop if message['signal'] == 'start': resp = {"status": "ok", "signal": "server_ready"} # do something at begining here @@ -72,6 +74,7 @@ async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): await websocket.send_json(resp) elif message['signal'] == 'end': # reset single engine for an new connection + # and we will destroy the connection connection_handler.decode(is_finished=True) connection_handler.rescoring() asr_results = connection_handler.get_result() @@ -80,7 +83,7 @@ async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): resp = { "status": "ok", "signal": "finished", - 'asr_results': asr_results + 'result': asr_results } await websocket.send_json(resp) break @@ -88,13 +91,18 @@ async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): resp = {"status": "ok", "message": "no valid json data"} await websocket.send_json(resp) elif "bytes" in message: + # bytes for the pcm data message = message["bytes"] + # we extract the remained audio pcm + # and decode for the result in this package data connection_handler.extract_feat(message) connection_handler.decode(is_finished=False) asr_results = connection_handler.get_result() - resp = {'asr_results': asr_results} + # return the current period result + # if the engine create the vad instance, this connection will have many period results + resp = {'result': asr_results} await websocket.send_json(resp) except WebSocketDisconnect: pass diff --git a/paddlespeech/server/ws/tts_socket.py b/paddlespeech/server/ws/tts_socket.py index 11458b3cf..699ee412b 100644 --- a/paddlespeech/server/ws/tts_socket.py +++ b/paddlespeech/server/ws/tts_socket.py @@ -51,7 +51,6 @@ async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): tts_results = next(wav_generator) resp = {"status": 1, "audio": tts_results} await websocket.send_json(resp) - logger.info("streaming audio...") except StopIteration as e: resp = {"status": 2, "audio": ''} await websocket.send_json(resp) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/inference.py b/paddlespeech/t2s/exps/inference.py index 3e7c11f22..98e73e102 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/inference.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/inference.py @@ -14,6 +14,7 @@ import argparse from pathlib import Path +import paddle import soundfile as sf from timer import timer @@ -101,21 +102,35 @@ def parse_args(): # only inference for models trained with csmsc now def main(): args = parse_args() + + paddle.set_device(args.device) + # frontend - frontend = get_frontend(args) + frontend = get_frontend( + lang=args.lang, + phones_dict=args.phones_dict, + tones_dict=args.tones_dict) # am_predictor - am_predictor = get_predictor(args, filed='am') + am_predictor = get_predictor( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + ".pdmodel", + params_file=args.am + ".pdiparams", + device=args.device) # model: {model_name}_{dataset} am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] # voc_predictor - voc_predictor = get_predictor(args, filed='voc') + voc_predictor = get_predictor( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.voc + ".pdmodel", + params_file=args.voc + ".pdiparams", + device=args.device) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) - sentences = get_sentences(args) + sentences = get_sentences(text_file=args.text, lang=args.lang) merge_sentences = True fs = 24000 if am_dataset != 'ljspeech' else 22050 @@ -123,11 +138,13 @@ def main(): for utt_id, sentence in sentences[:3]: with timer() as t: am_output_data = get_am_output( - args, + input=sentence, am_predictor=am_predictor, + am=args.am, frontend=frontend, + lang=args.lang, merge_sentences=merge_sentences, - input=sentence) + speaker_dict=args.speaker_dict, ) wav = get_voc_output( voc_predictor=voc_predictor, input=am_output_data) speed = wav.size / t.elapse @@ -143,11 +160,13 @@ def main(): for utt_id, sentence in sentences: with timer() as t: am_output_data = get_am_output( - args, + input=sentence, am_predictor=am_predictor, + am=args.am, frontend=frontend, + lang=args.lang, merge_sentences=merge_sentences, - input=sentence) + speaker_dict=args.speaker_dict, ) wav = get_voc_output( voc_predictor=voc_predictor, input=am_output_data) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/inference_streaming.py b/paddlespeech/t2s/exps/inference_streaming.py index 0e58056c2..b680f19a9 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/inference_streaming.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/inference_streaming.py @@ -15,6 +15,7 @@ import argparse from pathlib import Path import numpy as np +import paddle import soundfile as sf from timer import timer @@ -25,7 +26,6 @@ from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_frontend from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_predictor from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_sentences from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_streaming_am_output -from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_streaming_am_predictor from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_voc_output from paddlespeech.t2s.utils import str2bool @@ -101,23 +101,47 @@ def parse_args(): # only inference for models trained with csmsc now def main(): args = parse_args() + + paddle.set_device(args.device) + # frontend - frontend = get_frontend(args) + frontend = get_frontend( + lang=args.lang, + phones_dict=args.phones_dict, + tones_dict=args.tones_dict) # am_predictor - am_encoder_infer_predictor, am_decoder_predictor, am_postnet_predictor = get_streaming_am_predictor( - args) + + am_encoder_infer_predictor = get_predictor( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + "_am_encoder_infer" + ".pdmodel", + params_file=args.am + "_am_encoder_infer" + ".pdiparams", + device=args.device) + am_decoder_predictor = get_predictor( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + "_am_decoder" + ".pdmodel", + params_file=args.am + "_am_decoder" + ".pdiparams", + device=args.device) + am_postnet_predictor = get_predictor( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + "_am_postnet" + ".pdmodel", + params_file=args.am + "_am_postnet" + ".pdiparams", + device=args.device) am_mu, am_std = np.load(args.am_stat) # model: {model_name}_{dataset} am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] # voc_predictor - voc_predictor = get_predictor(args, filed='voc') + voc_predictor = get_predictor( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.voc + ".pdmodel", + params_file=args.voc + ".pdiparams", + device=args.device) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) - sentences = get_sentences(args) + sentences = get_sentences(text_file=args.text, lang=args.lang) merge_sentences = True @@ -126,13 +150,13 @@ def main(): for utt_id, sentence in sentences[:3]: with timer() as t: normalized_mel = get_streaming_am_output( - args, + input=sentence, am_encoder_infer_predictor=am_encoder_infer_predictor, am_decoder_predictor=am_decoder_predictor, am_postnet_predictor=am_postnet_predictor, frontend=frontend, - merge_sentences=merge_sentences, - input=sentence) + lang=args.lang, + merge_sentences=merge_sentences, ) mel = denorm(normalized_mel, am_mu, am_std) wav = get_voc_output(voc_predictor=voc_predictor, input=mel) speed = wav.size / t.elapse diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict.py b/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict.py index d1f03710b..2e8596ded 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict.py @@ -16,6 +16,7 @@ from pathlib import Path import jsonlines import numpy as np +import paddle import soundfile as sf from timer import timer @@ -25,12 +26,13 @@ from paddlespeech.t2s.utils import str2bool def ort_predict(args): + # construct dataset for evaluation with jsonlines.open(args.test_metadata, 'r') as reader: test_metadata = list(reader) am_name = args.am[:args.am.rindex('_')] am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] - test_dataset = get_test_dataset(args, test_metadata, am_name, am_dataset) + test_dataset = get_test_dataset(test_metadata=test_metadata, am=args.am) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) @@ -38,10 +40,18 @@ def ort_predict(args): fs = 24000 if am_dataset != 'ljspeech' else 22050 # am - am_sess = get_sess(args, filed='am') + am_sess = get_sess( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + ".onnx", + device=args.device, + cpu_threads=args.cpu_threads) # vocoder - voc_sess = get_sess(args, filed='voc') + voc_sess = get_sess( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.voc + ".onnx", + device=args.device, + cpu_threads=args.cpu_threads) # am warmup for T in [27, 38, 54]: @@ -135,6 +145,8 @@ def parse_args(): def main(): args = parse_args() + paddle.set_device(args.device) + ort_predict(args) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict_e2e.py b/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict_e2e.py index 366a29027..a2ef8e4c6 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict_e2e.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict_e2e.py @@ -15,6 +15,7 @@ import argparse from pathlib import Path import numpy as np +import paddle import soundfile as sf from timer import timer @@ -27,21 +28,31 @@ from paddlespeech.t2s.utils import str2bool def ort_predict(args): # frontend - frontend = get_frontend(args) + frontend = get_frontend( + lang=args.lang, + phones_dict=args.phones_dict, + tones_dict=args.tones_dict) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) - sentences = get_sentences(args) + sentences = get_sentences(text_file=args.text, lang=args.lang) am_name = args.am[:args.am.rindex('_')] am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] fs = 24000 if am_dataset != 'ljspeech' else 22050 - # am - am_sess = get_sess(args, filed='am') + am_sess = get_sess( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + ".onnx", + device=args.device, + cpu_threads=args.cpu_threads) # vocoder - voc_sess = get_sess(args, filed='voc') + voc_sess = get_sess( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.voc + ".onnx", + device=args.device, + cpu_threads=args.cpu_threads) # frontend warmup # Loading model cost 0.5+ seconds @@ -168,6 +179,8 @@ def parse_args(): def main(): args = parse_args() + paddle.set_device(args.device) + ort_predict(args) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict_streaming.py b/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict_streaming.py index 1b486d19d..5d2c66bc9 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict_streaming.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/ort_predict_streaming.py @@ -15,6 +15,7 @@ import argparse from pathlib import Path import numpy as np +import paddle import soundfile as sf from timer import timer @@ -23,30 +24,50 @@ from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_chunks from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_frontend from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_sentences from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_sess -from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_streaming_am_sess from paddlespeech.t2s.utils import str2bool def ort_predict(args): # frontend - frontend = get_frontend(args) + frontend = get_frontend( + lang=args.lang, + phones_dict=args.phones_dict, + tones_dict=args.tones_dict) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) - sentences = get_sentences(args) + sentences = get_sentences(text_file=args.text, lang=args.lang) am_name = args.am[:args.am.rindex('_')] am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] fs = 24000 if am_dataset != 'ljspeech' else 22050 - # am - am_encoder_infer_sess, am_decoder_sess, am_postnet_sess = get_streaming_am_sess( - args) + # streaming acoustic model + am_encoder_infer_sess = get_sess( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + "_am_encoder_infer" + ".onnx", + device=args.device, + cpu_threads=args.cpu_threads) + am_decoder_sess = get_sess( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + "_am_decoder" + ".onnx", + device=args.device, + cpu_threads=args.cpu_threads) + + am_postnet_sess = get_sess( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.am + "_am_postnet" + ".onnx", + device=args.device, + cpu_threads=args.cpu_threads) am_mu, am_std = np.load(args.am_stat) # vocoder - voc_sess = get_sess(args, filed='voc') + voc_sess = get_sess( + model_dir=args.inference_dir, + model_file=args.voc + ".onnx", + device=args.device, + cpu_threads=args.cpu_threads) # frontend warmup # Loading model cost 0.5+ seconds @@ -226,6 +247,8 @@ def parse_args(): def main(): args = parse_args() + paddle.set_device(args.device) + ort_predict(args) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/syn_utils.py b/paddlespeech/t2s/exps/syn_utils.py index 21aa5bf8c..ce0aee05e 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/syn_utils.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/syn_utils.py @@ -14,6 +14,10 @@ import math import os from pathlib import Path +from typing import Any +from typing import Dict +from typing import List +from typing import Optional import numpy as np import onnxruntime as ort @@ -21,6 +25,7 @@ import paddle from paddle import inference from paddle import jit from paddle.static import InputSpec +from yacs.config import CfgNode from paddlespeech.s2t.utils.dynamic_import import dynamic_import from paddlespeech.t2s.datasets.data_table import DataTable @@ -70,7 +75,7 @@ def denorm(data, mean, std): return data * std + mean -def get_chunks(data, chunk_size, pad_size): +def get_chunks(data, chunk_size: int, pad_size: int): data_len = data.shape[1] chunks = [] n = math.ceil(data_len / chunk_size) @@ -82,28 +87,34 @@ def get_chunks(data, chunk_size, pad_size): # input -def get_sentences(args): +def get_sentences(text_file: Optional[os.PathLike], lang: str='zh'): # construct dataset for evaluation sentences = [] - with open(args.text, 'rt') as f: + with open(text_file, 'rt') as f: for line in f: items = line.strip().split() utt_id = items[0] - if 'lang' in args and args.lang == 'zh': + if lang == 'zh': sentence = "".join(items[1:]) - elif 'lang' in args and args.lang == 'en': + elif lang == 'en': sentence = " ".join(items[1:]) sentences.append((utt_id, sentence)) return sentences -def get_test_dataset(args, test_metadata, am_name, am_dataset): +def get_test_dataset(test_metadata: List[Dict[str, Any]], + am: str, + speaker_dict: Optional[os.PathLike]=None, + voice_cloning: bool=False): + # model: {model_name}_{dataset} + am_name = am[:am.rindex('_')] + am_dataset = am[am.rindex('_') + 1:] if am_name == 'fastspeech2': fields = ["utt_id", "text"] - if am_dataset in {"aishell3", "vctk"} and args.speaker_dict: + if am_dataset in {"aishell3", "vctk"} and speaker_dict is not None: print("multiple speaker fastspeech2!") fields += ["spk_id"] - elif 'voice_cloning' in args and args.voice_cloning: + elif voice_cloning: print("voice cloning!") fields += ["spk_emb"] else: @@ -112,7 +123,7 @@ def get_test_dataset(args, test_metadata, am_name, am_dataset): fields = ["utt_id", "phones", "tones"] elif am_name == 'tacotron2': fields = ["utt_id", "text"] - if 'voice_cloning' in args and args.voice_cloning: + if voice_cloning: print("voice cloning!") fields += ["spk_emb"] @@ -121,12 +132,14 @@ def get_test_dataset(args, test_metadata, am_name, am_dataset): # frontend -def get_frontend(args): - if 'lang' in args and args.lang == 'zh': +def get_frontend(lang: str='zh', + phones_dict: Optional[os.PathLike]=None, + tones_dict: Optional[os.PathLike]=None): + if lang == 'zh': frontend = Frontend( - phone_vocab_path=args.phones_dict, tone_vocab_path=args.tones_dict) - elif 'lang' in args and args.lang == 'en': - frontend = English(phone_vocab_path=args.phones_dict) + phone_vocab_path=phones_dict, tone_vocab_path=tones_dict) + elif lang == 'en': + frontend = English(phone_vocab_path=phones_dict) else: print("wrong lang!") print("frontend done!") @@ -134,30 +147,37 @@ def get_frontend(args): # dygraph -def get_am_inference(args, am_config): - with open(args.phones_dict, "r") as f: +def get_am_inference( + am: str='fastspeech2_csmsc', + am_config: CfgNode=None, + am_ckpt: Optional[os.PathLike]=None, + am_stat: Optional[os.PathLike]=None, + phones_dict: Optional[os.PathLike]=None, + tones_dict: Optional[os.PathLike]=None, + speaker_dict: Optional[os.PathLike]=None, ): + with open(phones_dict, "r") as f: phn_id = [line.strip().split() for line in f.readlines()] vocab_size = len(phn_id) print("vocab_size:", vocab_size) tone_size = None - if 'tones_dict' in args and args.tones_dict: - with open(args.tones_dict, "r") as f: + if tones_dict is not None: + with open(tones_dict, "r") as f: tone_id = [line.strip().split() for line in f.readlines()] tone_size = len(tone_id) print("tone_size:", tone_size) spk_num = None - if 'speaker_dict' in args and args.speaker_dict: - with open(args.speaker_dict, 'rt') as f: + if speaker_dict is not None: + with open(speaker_dict, 'rt') as f: spk_id = [line.strip().split() for line in f.readlines()] spk_num = len(spk_id) print("spk_num:", spk_num) odim = am_config.n_mels # model: {model_name}_{dataset} - am_name = args.am[:args.am.rindex('_')] - am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] + am_name = am[:am.rindex('_')] + am_dataset = am[am.rindex('_') + 1:] am_class = dynamic_import(am_name, model_alias) am_inference_class = dynamic_import(am_name + '_inference', model_alias) @@ -174,34 +194,38 @@ def get_am_inference(args, am_config): elif am_name == 'tacotron2': am = am_class(idim=vocab_size, odim=odim, **am_config["model"]) - am.set_state_dict(paddle.load(args.am_ckpt)["main_params"]) + am.set_state_dict(paddle.load(am_ckpt)["main_params"]) am.eval() - am_mu, am_std = np.load(args.am_stat) + am_mu, am_std = np.load(am_stat) am_mu = paddle.to_tensor(am_mu) am_std = paddle.to_tensor(am_std) am_normalizer = ZScore(am_mu, am_std) am_inference = am_inference_class(am_normalizer, am) am_inference.eval() print("acoustic model done!") - return am_inference, am_name, am_dataset + return am_inference -def get_voc_inference(args, voc_config): +def get_voc_inference( + voc: str='pwgan_csmsc', + voc_config: Optional[os.PathLike]=None, + voc_ckpt: Optional[os.PathLike]=None, + voc_stat: Optional[os.PathLike]=None, ): # model: {model_name}_{dataset} - voc_name = args.voc[:args.voc.rindex('_')] + voc_name = voc[:voc.rindex('_')] voc_class = dynamic_import(voc_name, model_alias) voc_inference_class = dynamic_import(voc_name + '_inference', model_alias) if voc_name != 'wavernn': voc = voc_class(**voc_config["generator_params"]) - voc.set_state_dict(paddle.load(args.voc_ckpt)["generator_params"]) + voc.set_state_dict(paddle.load(voc_ckpt)["generator_params"]) voc.remove_weight_norm() voc.eval() else: voc = voc_class(**voc_config["model"]) - voc.set_state_dict(paddle.load(args.voc_ckpt)["main_params"]) + voc.set_state_dict(paddle.load(voc_ckpt)["main_params"]) voc.eval() - voc_mu, voc_std = np.load(args.voc_stat) + voc_mu, voc_std = np.load(voc_stat) voc_mu = paddle.to_tensor(voc_mu) voc_std = paddle.to_tensor(voc_std) voc_normalizer = ZScore(voc_mu, voc_std) @@ -211,10 +235,16 @@ def get_voc_inference(args, voc_config): return voc_inference -# to static -def am_to_static(args, am_inference, am_name, am_dataset): +# dygraph to static graph +def am_to_static(am_inference, + am: str='fastspeech2_csmsc', + inference_dir=Optional[os.PathLike], + speaker_dict: Optional[os.PathLike]=None): + # model: {model_name}_{dataset} + am_name = am[:am.rindex('_')] + am_dataset = am[am.rindex('_') + 1:] if am_name == 'fastspeech2': - if am_dataset in {"aishell3", "vctk"} and args.speaker_dict: + if am_dataset in {"aishell3", "vctk"} and speaker_dict is not None: am_inference = jit.to_static( am_inference, input_spec=[ @@ -226,7 +256,7 @@ def am_to_static(args, am_inference, am_name, am_dataset): am_inference, input_spec=[InputSpec([-1], dtype=paddle.int64)]) elif am_name == 'speedyspeech': - if am_dataset in {"aishell3", "vctk"} and args.speaker_dict: + if am_dataset in {"aishell3", "vctk"} and speaker_dict is not None: am_inference = jit.to_static( am_inference, input_spec=[ @@ -247,56 +277,64 @@ def am_to_static(args, am_inference, am_name, am_dataset): am_inference = jit.to_static( am_inference, input_spec=[InputSpec([-1], dtype=paddle.int64)]) - paddle.jit.save(am_inference, os.path.join(args.inference_dir, args.am)) - am_inference = paddle.jit.load(os.path.join(args.inference_dir, args.am)) + paddle.jit.save(am_inference, os.path.join(inference_dir, am)) + am_inference = paddle.jit.load(os.path.join(inference_dir, am)) return am_inference -def voc_to_static(args, voc_inference): +def voc_to_static(voc_inference, + voc: str='pwgan_csmsc', + inference_dir=Optional[os.PathLike]): voc_inference = jit.to_static( voc_inference, input_spec=[ InputSpec([-1, 80], dtype=paddle.float32), ]) - paddle.jit.save(voc_inference, os.path.join(args.inference_dir, args.voc)) - voc_inference = paddle.jit.load(os.path.join(args.inference_dir, args.voc)) + paddle.jit.save(voc_inference, os.path.join(inference_dir, voc)) + voc_inference = paddle.jit.load(os.path.join(inference_dir, voc)) return voc_inference # inference -def get_predictor(args, filed='am'): - full_name = '' - if filed == 'am': - full_name = args.am - elif filed == 'voc': - full_name = args.voc +def get_predictor(model_dir: Optional[os.PathLike]=None, + model_file: Optional[os.PathLike]=None, + params_file: Optional[os.PathLike]=None, + device: str='cpu'): + config = inference.Config( - str(Path(args.inference_dir) / (full_name + ".pdmodel")), - str(Path(args.inference_dir) / (full_name + ".pdiparams"))) - if args.device == "gpu": + str(Path(model_dir) / model_file), str(Path(model_dir) / params_file)) + if device == "gpu": config.enable_use_gpu(100, 0) - elif args.device == "cpu": + elif device == "cpu": config.disable_gpu() config.enable_memory_optim() predictor = inference.create_predictor(config) return predictor -def get_am_output(args, am_predictor, frontend, merge_sentences, input): - am_name = args.am[:args.am.rindex('_')] - am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] +def get_am_output( + input: str, + am_predictor, + am, + frontend, + lang: str='zh', + merge_sentences: bool=True, + speaker_dict: Optional[os.PathLike]=None, + spk_id: int=0, ): + am_name = am[:am.rindex('_')] + am_dataset = am[am.rindex('_') + 1:] am_input_names = am_predictor.get_input_names() get_tone_ids = False get_spk_id = False if am_name == 'speedyspeech': get_tone_ids = True - if am_dataset in {"aishell3", "vctk"} and args.speaker_dict: + if am_dataset in {"aishell3", "vctk"} and speaker_dict: get_spk_id = True - spk_id = np.array([args.spk_id]) - if args.lang == 'zh': + spk_id = np.array([spk_id]) + if lang == 'zh': input_ids = frontend.get_input_ids( input, merge_sentences=merge_sentences, get_tone_ids=get_tone_ids) phone_ids = input_ids["phone_ids"] - elif args.lang == 'en': + elif lang == 'en': input_ids = frontend.get_input_ids( input, merge_sentences=merge_sentences) phone_ids = input_ids["phone_ids"] @@ -338,50 +376,6 @@ def get_voc_output(voc_predictor, input): return wav -# streaming am -def get_streaming_am_predictor(args): - full_name = args.am - am_encoder_infer_config = inference.Config( - str( - Path(args.inference_dir) / - (full_name + "_am_encoder_infer" + ".pdmodel")), - str( - Path(args.inference_dir) / - (full_name + "_am_encoder_infer" + ".pdiparams"))) - am_decoder_config = inference.Config( - str( - Path(args.inference_dir) / - (full_name + "_am_decoder" + ".pdmodel")), - str( - Path(args.inference_dir) / - (full_name + "_am_decoder" + ".pdiparams"))) - am_postnet_config = inference.Config( - str( - Path(args.inference_dir) / - (full_name + "_am_postnet" + ".pdmodel")), - str( - Path(args.inference_dir) / - (full_name + "_am_postnet" + ".pdiparams"))) - if args.device == "gpu": - am_encoder_infer_config.enable_use_gpu(100, 0) - am_decoder_config.enable_use_gpu(100, 0) - am_postnet_config.enable_use_gpu(100, 0) - elif args.device == "cpu": - am_encoder_infer_config.disable_gpu() - am_decoder_config.disable_gpu() - am_postnet_config.disable_gpu() - - am_encoder_infer_config.enable_memory_optim() - am_decoder_config.enable_memory_optim() - am_postnet_config.enable_memory_optim() - - am_encoder_infer_predictor = inference.create_predictor( - am_encoder_infer_config) - am_decoder_predictor = inference.create_predictor(am_decoder_config) - am_postnet_predictor = inference.create_predictor(am_postnet_config) - return am_encoder_infer_predictor, am_decoder_predictor, am_postnet_predictor - - def get_am_sublayer_output(am_sublayer_predictor, input): am_sublayer_input_names = am_sublayer_predictor.get_input_names() input_handle = am_sublayer_predictor.get_input_handle( @@ -397,11 +391,15 @@ def get_am_sublayer_output(am_sublayer_predictor, input): return am_sublayer_output -def get_streaming_am_output(args, am_encoder_infer_predictor, - am_decoder_predictor, am_postnet_predictor, - frontend, merge_sentences, input): +def get_streaming_am_output(input: str, + am_encoder_infer_predictor, + am_decoder_predictor, + am_postnet_predictor, + frontend, + lang: str='zh', + merge_sentences: bool=True): get_tone_ids = False - if args.lang == 'zh': + if lang == 'zh': input_ids = frontend.get_input_ids( input, merge_sentences=merge_sentences, get_tone_ids=get_tone_ids) phone_ids = input_ids["phone_ids"] @@ -423,58 +421,27 @@ def get_streaming_am_output(args, am_encoder_infer_predictor, return normalized_mel -def get_sess(args, filed='am'): - full_name = '' - if filed == 'am': - full_name = args.am - elif filed == 'voc': - full_name = args.voc - model_dir = str(Path(args.inference_dir) / (full_name + ".onnx")) +# onnx +def get_sess(model_dir: Optional[os.PathLike]=None, + model_file: Optional[os.PathLike]=None, + device: str='cpu', + cpu_threads: int=1, + use_trt: bool=False): + + model_dir = str(Path(model_dir) / model_file) sess_options = ort.SessionOptions() sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL sess_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL - if args.device == "gpu": + if device == "gpu": # fastspeech2/mb_melgan can't use trt now! - if args.use_trt: + if use_trt: providers = ['TensorrtExecutionProvider'] else: providers = ['CUDAExecutionProvider'] - elif args.device == "cpu": + elif device == "cpu": providers = ['CPUExecutionProvider'] - sess_options.intra_op_num_threads = args.cpu_threads + sess_options.intra_op_num_threads = cpu_threads sess = ort.InferenceSession( model_dir, providers=providers, sess_options=sess_options) return sess - - -# streaming am -def get_streaming_am_sess(args): - full_name = args.am - am_encoder_infer_model_dir = str( - Path(args.inference_dir) / (full_name + "_am_encoder_infer" + ".onnx")) - am_decoder_model_dir = str( - Path(args.inference_dir) / (full_name + "_am_decoder" + ".onnx")) - am_postnet_model_dir = str( - Path(args.inference_dir) / (full_name + "_am_postnet" + ".onnx")) - sess_options = ort.SessionOptions() - sess_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL - sess_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL - if args.device == "gpu": - # fastspeech2/mb_melgan can't use trt now! - if args.use_trt: - providers = ['TensorrtExecutionProvider'] - else: - providers = ['CUDAExecutionProvider'] - elif args.device == "cpu": - providers = ['CPUExecutionProvider'] - sess_options.intra_op_num_threads = args.cpu_threads - am_encoder_infer_sess = ort.InferenceSession( - am_encoder_infer_model_dir, - providers=providers, - sess_options=sess_options) - am_decoder_sess = ort.InferenceSession( - am_decoder_model_dir, providers=providers, sess_options=sess_options) - am_postnet_sess = ort.InferenceSession( - am_postnet_model_dir, providers=providers, sess_options=sess_options) - return am_encoder_infer_sess, am_decoder_sess, am_postnet_sess diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/synthesize.py b/paddlespeech/t2s/exps/synthesize.py index abb1eb4eb..0855a6a2a 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/synthesize.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/synthesize.py @@ -50,11 +50,29 @@ def evaluate(args): print(voc_config) # acoustic model - am_inference, am_name, am_dataset = get_am_inference(args, am_config) - test_dataset = get_test_dataset(args, test_metadata, am_name, am_dataset) + am_name = args.am[:args.am.rindex('_')] + am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] + + am_inference = get_am_inference( + am=args.am, + am_config=am_config, + am_ckpt=args.am_ckpt, + am_stat=args.am_stat, + phones_dict=args.phones_dict, + tones_dict=args.tones_dict, + speaker_dict=args.speaker_dict) + test_dataset = get_test_dataset( + test_metadata=test_metadata, + am=args.am, + speaker_dict=args.speaker_dict, + voice_cloning=args.voice_cloning) # vocoder - voc_inference = get_voc_inference(args, voc_config) + voc_inference = get_voc_inference( + voc=args.voc, + voc_config=voc_config, + voc_ckpt=args.voc_ckpt, + voc_stat=args.voc_stat) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/synthesize_e2e.py b/paddlespeech/t2s/exps/synthesize_e2e.py index 6c28dc488..2f14ef564 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/synthesize_e2e.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/synthesize_e2e.py @@ -42,24 +42,48 @@ def evaluate(args): print(am_config) print(voc_config) - sentences = get_sentences(args) + sentences = get_sentences(text_file=args.text, lang=args.lang) # frontend - frontend = get_frontend(args) + frontend = get_frontend( + lang=args.lang, + phones_dict=args.phones_dict, + tones_dict=args.tones_dict) # acoustic model - am_inference, am_name, am_dataset = get_am_inference(args, am_config) + am_name = args.am[:args.am.rindex('_')] + am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] + + am_inference = get_am_inference( + am=args.am, + am_config=am_config, + am_ckpt=args.am_ckpt, + am_stat=args.am_stat, + phones_dict=args.phones_dict, + tones_dict=args.tones_dict, + speaker_dict=args.speaker_dict) # vocoder - voc_inference = get_voc_inference(args, voc_config) + voc_inference = get_voc_inference( + voc=args.voc, + voc_config=voc_config, + voc_ckpt=args.voc_ckpt, + voc_stat=args.voc_stat) # whether dygraph to static if args.inference_dir: # acoustic model - am_inference = am_to_static(args, am_inference, am_name, am_dataset) + am_inference = am_to_static( + am_inference=am_inference, + am=args.am, + inference_dir=args.inference_dir, + speaker_dict=args.speaker_dict) # vocoder - voc_inference = voc_to_static(args, voc_inference) + voc_inference = voc_to_static( + voc_inference=voc_inference, + voc=args.voc, + inference_dir=args.inference_dir) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/synthesize_streaming.py b/paddlespeech/t2s/exps/synthesize_streaming.py index 4f7a84e91..3659cb490 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/synthesize_streaming.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/synthesize_streaming.py @@ -49,10 +49,13 @@ def evaluate(args): print(am_config) print(voc_config) - sentences = get_sentences(args) + sentences = get_sentences(text_file=args.text, lang=args.lang) # frontend - frontend = get_frontend(args) + frontend = get_frontend( + lang=args.lang, + phones_dict=args.phones_dict, + tones_dict=args.tones_dict) with open(args.phones_dict, "r") as f: phn_id = [line.strip().split() for line in f.readlines()] @@ -60,7 +63,6 @@ def evaluate(args): print("vocab_size:", vocab_size) # acoustic model, only support fastspeech2 here now! - # am_inference, am_name, am_dataset = get_am_inference(args, am_config) # model: {model_name}_{dataset} am_name = args.am[:args.am.rindex('_')] am_dataset = args.am[args.am.rindex('_') + 1:] @@ -80,7 +82,11 @@ def evaluate(args): am_postnet = am.postnet # vocoder - voc_inference = get_voc_inference(args, voc_config) + voc_inference = get_voc_inference( + voc=args.voc, + voc_config=voc_config, + voc_ckpt=args.voc_ckpt, + voc_stat=args.voc_stat) # whether dygraph to static if args.inference_dir: @@ -115,7 +121,10 @@ def evaluate(args): os.path.join(args.inference_dir, args.am + "_am_postnet")) # vocoder - voc_inference = voc_to_static(args, voc_inference) + voc_inference = voc_to_static( + voc_inference=voc_inference, + voc=args.voc, + inference_dir=args.inference_dir) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/voice_cloning.py b/paddlespeech/t2s/exps/voice_cloning.py index 1afd21dff..2742cd068 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/voice_cloning.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/voice_cloning.py @@ -66,10 +66,19 @@ def voice_cloning(args): print("frontend done!") # acoustic model - am_inference, *_ = get_am_inference(args, am_config) + am_inference = get_am_inference( + am=args.am, + am_config=am_config, + am_ckpt=args.am_ckpt, + am_stat=args.am_stat, + phones_dict=args.phones_dict) # vocoder - voc_inference = get_voc_inference(args, voc_config) + voc_inference = get_voc_inference( + voc=args.voc, + voc_config=voc_config, + voc_ckpt=args.voc_ckpt, + voc_stat=args.voc_stat) output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) @@ -101,10 +110,10 @@ def voice_cloning(args): print(f"{utt_id} done!") # Randomly generate numbers of 0 ~ 0.2, 256 is the dim of spk_emb random_spk_emb = np.random.rand(256) * 0.2 - random_spk_emb = paddle.to_tensor(random_spk_emb) + random_spk_emb = paddle.to_tensor(random_spk_emb, dtype='float32') utt_id = "random_spk_emb" with paddle.no_grad(): - wav = voc_inference(am_inference(phone_ids, spk_emb=spk_emb)) + wav = voc_inference(am_inference(phone_ids, spk_emb=random_spk_emb)) sf.write( str(output_dir / (utt_id + ".wav")), wav.numpy(), diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/wavernn/synthesize.py b/paddlespeech/t2s/exps/wavernn/synthesize.py index d23e9cb7e..ea48a6178 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/wavernn/synthesize.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/wavernn/synthesize.py @@ -58,8 +58,7 @@ def main(): else: print("ngpu should >= 0 !") - model = WaveRNN( - hop_length=config.n_shift, sample_rate=config.fs, **config["model"]) + model = WaveRNN(**config["model"]) state_dict = paddle.load(args.checkpoint) model.set_state_dict(state_dict["main_params"]) diff --git a/paddlespeech/t2s/models/wavernn/wavernn.py b/paddlespeech/t2s/models/wavernn/wavernn.py index b4b8b4809..eb892eda5 100644 --- a/paddlespeech/t2s/models/wavernn/wavernn.py +++ b/paddlespeech/t2s/models/wavernn/wavernn.py @@ -360,7 +360,9 @@ class WaveRNN(nn.Layer): x = sample.transpose([1, 0, 2]) elif self.mode == 'RAW': - posterior = F.softmax(logits, axis=1) + # fix bug for paddle 2.3, see https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/commit/01f606b4f1ca3e184a59111084ed460ee0798a5a + # posterior = F.softmax(logits, axis=1) + posterior = logits distrib = paddle.distribution.Categorical(posterior) # corresponding operate [np.floor((fx + 1) / 2 * mu + 0.5)] in enocde_mu_law # distrib.sample([1])[0].cast('float32'): [0, 2**bits-1] diff --git a/paddlespeech/t2s/modules/predictor/length_regulator.py b/paddlespeech/t2s/modules/predictor/length_regulator.py index b64aa44ad..e4fbf5491 100644 --- a/paddlespeech/t2s/modules/predictor/length_regulator.py +++ b/paddlespeech/t2s/modules/predictor/length_regulator.py @@ -49,7 +49,9 @@ class LengthRegulator(nn.Layer): encodings: (B, T, C) durations: (B, T) """ - batch_size, t_enc = durations.shape + #batch_size, t_enc = durations.shape # linux + batch_size = paddle.shape(durations)[0] # windows and mac + t_enc = paddle.shape(durations)[1] # windows and mac durations = durations.numpy() slens = np.sum(durations, -1) t_dec = np.max(slens) diff --git a/paddlespeech/vector/cluster/diarization.py b/paddlespeech/vector/cluster/diarization.py index a8043c227..b47b3f248 100644 --- a/paddlespeech/vector/cluster/diarization.py +++ b/paddlespeech/vector/cluster/diarization.py @@ -20,11 +20,11 @@ A few sklearn functions are modified in this script as per requirement. import argparse import copy import warnings -from distutils.util import strtobool import numpy as np import scipy import sklearn +from distutils.util import strtobool from scipy import linalg from scipy import sparse from scipy.sparse.csgraph import connected_components diff --git a/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/extract_emb.py b/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/extract_emb.py index 686de9363..e8d91bf3a 100644 --- a/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/extract_emb.py +++ b/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/extract_emb.py @@ -16,10 +16,10 @@ import os import time import paddle -from yacs.config import CfgNode - from paddleaudio.backends import load as load_audio from paddleaudio.compliance.librosa import melspectrogram +from yacs.config import CfgNode + from paddlespeech.s2t.utils.log import Log from paddlespeech.vector.io.batch import feature_normalize from paddlespeech.vector.models.ecapa_tdnn import EcapaTdnn diff --git a/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/test.py b/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/test.py index 1b38075d6..f15dbf9b7 100644 --- a/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/test.py +++ b/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/test.py @@ -18,10 +18,10 @@ import numpy as np import paddle from paddle.io import BatchSampler from paddle.io import DataLoader +from paddleaudio.metric import compute_eer from tqdm import tqdm from yacs.config import CfgNode -from paddleaudio.metric import compute_eer from paddlespeech.s2t.utils.log import Log from paddlespeech.vector.io.batch import batch_feature_normalize from paddlespeech.vector.io.dataset import CSVDataset diff --git a/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/train.py b/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/train.py index 8855689d5..aad148a98 100644 --- a/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/train.py +++ b/paddlespeech/vector/exps/ecapa_tdnn/train.py @@ -20,9 +20,9 @@ import paddle from paddle.io import BatchSampler from paddle.io import DataLoader from paddle.io import DistributedBatchSampler +from paddleaudio.compliance.librosa import melspectrogram from yacs.config import CfgNode -from paddleaudio.compliance.librosa import melspectrogram from paddlespeech.s2t.utils.log import Log from paddlespeech.vector.io.augment import build_augment_pipeline from paddlespeech.vector.io.augment import waveform_augment diff --git a/paddlespeech/vector/io/dataset.py b/paddlespeech/vector/io/dataset.py index 0a1b2ba5c..1b514f3d6 100644 --- a/paddlespeech/vector/io/dataset.py +++ b/paddlespeech/vector/io/dataset.py @@ -15,9 +15,9 @@ from dataclasses import dataclass from dataclasses import fields from paddle.io import Dataset - from paddleaudio import load as load_audio from paddleaudio.compliance.librosa import melspectrogram + from paddlespeech.s2t.utils.log import Log logger = Log(__name__).getlog() diff --git a/paddlespeech/vector/io/dataset_from_json.py b/paddlespeech/vector/io/dataset_from_json.py index a4d8c4524..bf04e1132 100644 --- a/paddlespeech/vector/io/dataset_from_json.py +++ b/paddlespeech/vector/io/dataset_from_json.py @@ -16,7 +16,6 @@ from dataclasses import dataclass from dataclasses import fields from paddle.io import Dataset - from paddleaudio import load as load_audio from paddleaudio.compliance.librosa import melspectrogram from paddleaudio.compliance.librosa import mfcc diff --git a/paddlespeech/vector/modules/loss.py b/paddlespeech/vector/modules/loss.py index af38dd01c..3232e3057 100644 --- a/paddlespeech/vector/modules/loss.py +++ b/paddlespeech/vector/modules/loss.py @@ -18,6 +18,7 @@ import math import paddle import paddle.nn as nn import paddle.nn.functional as F +from paddle.nn import initializer as I class AngularMargin(nn.Layer): @@ -132,7 +133,7 @@ class NCELoss(nn.Layer): def forward(self, output, target): """Forward inference - + Args: output (tensor): the model output, which is the input of loss function """ @@ -161,7 +162,7 @@ class NCELoss(nn.Layer): """Post processing the score of post model(output of nn) of batchsize data """ scores = self.get_scores(idx, scores) - scale = paddle.to_tensor([self.Z_offset], dtype='float32') + scale = paddle.to_tensor([self.Z_offset], dtype='float64') scores = paddle.add(scores, -scale) prob = paddle.exp(scores) if sep_target: @@ -225,3 +226,171 @@ class NCELoss(nn.Layer): loss = -(model_loss + noise_loss) return loss + + +class FocalLoss(nn.Layer): + """This criterion is a implemenation of Focal Loss, which is proposed in + Focal Loss for Dense Object Detection. + + Loss(x, class) = - \alpha (1-softmax(x)[class])^gamma \log(softmax(x)[class]) + + The losses are averaged across observations for each minibatch. + + Args: + alpha(1D Tensor, Variable) : the scalar factor for this criterion + gamma(float, double) : gamma > 0; reduces the relative loss for well-classified examples (p > .5), + putting more focus on hard, misclassified examples + size_average(bool): By default, the losses are averaged over observations for each minibatch. + However, if the field size_average is set to False, the losses are + instead summed for each minibatch. + """ + + def __init__(self, alpha=1, gamma=0, size_average=True, ignore_index=-100): + super(FocalLoss, self).__init__() + self.alpha = alpha + self.gamma = gamma + self.size_average = size_average + self.ce = nn.CrossEntropyLoss( + ignore_index=ignore_index, reduction="none") + + def forward(self, outputs, targets): + """Forword inference. + + Args: + outputs: input tensor + target: target label tensor + """ + ce_loss = self.ce(outputs, targets) + pt = paddle.exp(-ce_loss) + focal_loss = self.alpha * (1 - pt)**self.gamma * ce_loss + if self.size_average: + return focal_loss.mean() + else: + return focal_loss.sum() + + +class GE2ELoss(nn.Layer): + """Generalized end-to-end loss which defined in the paper "GENERALIZED END-TO-END LOSS FOR SPEAKER VERIFICATION" + """ + + def __init__(self, init_w=10.0, init_b=-5.0, loss_method="softmax"): + super(GE2ELoss, self).__init__() + self.loss_method = loss_method.lower() + self.w = self.create_parameter( + [1], default_initializer=I.Constant(init_w)) + self.b = self.create_parameter( + [1], default_initializer=I.Constant(init_b)) + assert self.loss_method in ["softmax", "contrast"] + + def get_cossim(self, embeddings_list, centroids): + """Compute cosine similarity for each speaker + """ + cossims = [] + for s_idx, embeddings in enumerate(embeddings_list): + cossim = F.linear(embeddings, centroids.t()) + e_num = len(embeddings) + if embeddings.ndim > 1 and e_num > 1: + expand_centroids = paddle.expand( + centroids[s_idx], shape=[e_num, embeddings.shape[1]]) + new_centroids = (expand_centroids * e_num - embeddings) / ( + e_num - 1) + sims = F.cosine_similarity(embeddings, new_centroids) + cossim[:, s_idx] = sims + cossims.append(self.w * cossim + self.b) + + return cossims + + def cal_softmax_loss(self, cossims): + """Calculate softmax loss + """ + loss = 0.0 + n = 0 + for s_idx, cossim in enumerate(cossims): + loss += -F.log_softmax(cossim, axis=1)[:, s_idx].sum() + n += cossim.shape[0] + + return loss / n + + def cal_contrast_loss(self, cossims): + """Calculate contrast loss + """ + loss = 0.0 + n = 0 + for s_idx, cossim in enumerate(cossims): + cossim = F.sigmoid(cossim) + col_loss = 1. - cossim[:, s_idx] + if len(cossims) > 1: + if s_idx == 0: + excl_centroids_sigmoids = cossim[:, s_idx + 1:] + elif s_idx == (len(cossims) - 1): + excl_centroids_sigmoids = cossim[:, :s_idx] + else: + excl_centroids_sigmoids = paddle.concat( + (cossim[:, :s_idx], cossim[:, s_idx + 1:]), axis=1) + col_loss += paddle.max(excl_centroids_sigmoids, axis=1)[0] + loss += col_loss.sum() + n += cossim.shape[0] + + return loss / n + + def forward(self, output, target): + """Forward inference + + Args: + output: input tensor + target: target label tensor + """ + spkers = paddle.unique(target) + + embeddings_list = [] + for spkid in spkers: + index = (target == spkid).nonzero().reshape([-1]) + embeddings_list.append(output[index]) + # cal centroid + centroids = [] + for embeddings in embeddings_list: + if (embeddings.ndim > 1): + spker_centroid = paddle.mean(embeddings, axis=0) + else: + spker_centroid = embeddings + centroids.append(spker_centroid.clone() / paddle.norm( + spker_centroid, axis=0, keepdim=True)) + centroids = paddle.stack(centroids) + # cal cosine similarity + cossims = self.get_cossim(embeddings_list, centroids) + + # cal loss + if self.loss_method == "softmax": + loss = self.cal_softmax_loss(cossims) + else: + loss = self.cal_contrast_loss(cossims) + + return loss + + +if __name__ == "__main__": + import numpy as np + from paddlespeech.vector.utils.vector_utils import Q_from_tokens + paddle.set_device("cpu") + + input_data = paddle.uniform([32, 100], dtype="float64") + label_data = np.random.randint(0, 4, size=(32)).astype(np.int64) + input = paddle.to_tensor(input_data) + label = paddle.to_tensor(label_data) + + loss1 = GE2ELoss(loss_method="softmax") + loss = loss1.forward(input, label) + print("GE2ELoss softmax-loss: %.5f" % (loss[0])) + + loss2 = GE2ELoss(loss_method="contrast") + loss = loss2.forward(input, label) + print("GE2ELoss contrast-loss: %.5f" % (loss[0])) + + loss3 = FocalLoss() + loss = loss3.forward(input, label) + print("FocalLoss loss: %.5f" % (loss)) + + Q = Q_from_tokens(100) + loss4 = NCELoss(Q) + loss = loss4.forward(input, label) + print("NCELoss loss: %.5f" % (loss)) diff --git a/paddlespeech/vector/utils/vector_utils.py b/paddlespeech/vector/utils/vector_utils.py index dcf0f1aaf..d6659e3f7 100644 --- a/paddlespeech/vector/utils/vector_utils.py +++ b/paddlespeech/vector/utils/vector_utils.py @@ -11,6 +11,7 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. +import paddle def get_chunks(seg_dur, audio_id, audio_duration): diff --git a/setup.py b/setup.py index bc466baae..912fdd6d1 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -27,7 +27,7 @@ from setuptools.command.install import install HERE = Path(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))) -VERSION = '0.2.0' +VERSION = '1.0.0a' base = [ "editdistance", @@ -72,6 +72,7 @@ server = [ "fastapi", "uvicorn", "pattern_singleton", + "websockets", ] requirements = { diff --git a/speechx/README.md b/speechx/README.md index 610b88a8f..f75d8ac4e 100644 --- a/speechx/README.md +++ b/speechx/README.md @@ -3,7 +3,7 @@ ## Environment We develop under: -* docker - registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.1-gpu-cuda10.2-cudnn7 +* docker - `registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2-gpu-cuda10.2-cudnn7` * os - Ubuntu 16.04.7 LTS * gcc/g++/gfortran - 8.2.0 * cmake - 3.16.0 @@ -19,13 +19,11 @@ We develop under: 1. First to launch docker container. ``` -nvidia-docker run --privileged --net=host --ipc=host -it --rm -v $PWD:/workspace --name=dev registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.1-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash +docker run --privileged --net=host --ipc=host -it --rm -v $PWD:/workspace --name=dev registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.2.2-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash ``` * More `Paddle` docker images you can see [here](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/docker/linux-docker.html). -* If you want only work under cpu, please download corresponded [image](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/docker/linux-docker.html), and using `docker` instead `nvidia-docker`. - 2. Build `speechx` and `examples`. @@ -60,4 +58,5 @@ popd ## TODO +### Deepspeech2 with linear feature * DecibelNormalizer: there is a little bit difference between offline and online db norm. The computation of online db norm read feature chunk by chunk, which causes the feature size is different with offline db norm. In normalizer.cc:73, the samples.size() is different, which causes the difference of result. diff --git a/speechx/build.sh b/speechx/build.sh index 8e36d2336..a6eef6565 100755 --- a/speechx/build.sh +++ b/speechx/build.sh @@ -22,6 +22,6 @@ cd build cmake .. -DBOOST_ROOT:STRING=${boost_SOURCE_DIR} #cmake .. -make -j10 +make -j cd - diff --git a/speechx/examples/README.md b/speechx/examples/README.md index 50f5f902f..18b372812 100644 --- a/speechx/examples/README.md +++ b/speechx/examples/README.md @@ -1,7 +1,7 @@ # Examples for SpeechX -* ds2_ol - ds2 streaming test under `aishell-1` test dataset. - The entrypoint is `ds2_ol/aishell/run.sh` +* ds2_ol - ds2 streaming test under `aishell-1` test dataset. +The entrypoint is `ds2_ol/aishell/run.sh` ## How to run diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/README.md b/speechx/examples/ds2_ol/README.md index 3fabd3e7a..ed88ef6b2 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/README.md +++ b/speechx/examples/ds2_ol/README.md @@ -1,10 +1,12 @@ -# Deepspeech2 Streaming +# Deepspeech2 Streaming ASR -Please go to `aishell` to test it. +* websocket +Streaming ASR with websocket. * aishell -Deepspeech2 Streaming Decoding under aishell dataset. +Streaming Decoding under aishell dataset, for local WER test and so on. +## More The below is for developing and offline testing: * nnet * feat diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/README.md b/speechx/examples/ds2_ol/aishell/README.md index f4a815162..01c899799 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/README.md +++ b/speechx/examples/ds2_ol/aishell/README.md @@ -8,7 +8,7 @@ Mandarin -> 16.14 % N=104612 C=88190 S=16110 D=312 I=465 Other -> 0.00 % N=0 C=0 S=0 D=0 I=0 ``` -## CTC Prefix Beam Search w LM +## CTC Prefix Beam Search w/ LM LM: zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm ``` @@ -19,9 +19,18 @@ Other -> 0.00 % N=0 C=0 S=0 D=0 I=0 ## CTC WFST -LM: aishell train +LM: [aishell train](http://paddlespeech.bj.bcebos.com/speechx/examples/ds2_ol/aishell/aishell_graph.zip) +--acoustic_scale=1.2 ``` Overall -> 11.14 % N=103017 C=93363 S=9583 D=71 I=1819 Mandarin -> 11.14 % N=103017 C=93363 S=9583 D=71 I=1818 Other -> 0.00 % N=0 C=0 S=0 D=0 I=1 ``` + +LM: [wenetspeech](http://paddlespeech.bj.bcebos.com/speechx/examples/ds2_ol/aishell/wenetspeech_graph.zip) +--acoustic_scale=1.5 +``` +Overall -> 10.93 % N=104765 C=93410 S=9780 D=1575 I=95 +Mandarin -> 10.93 % N=104762 C=93410 S=9779 D=1573 I=95 +Other -> 100.00 % N=3 C=0 S=1 D=2 I=0 +``` diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/local/split_data.sh b/speechx/examples/ds2_ol/aishell/local/split_data.sh index df454d6cf..2af6fc5ab 100755 --- a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/local/split_data.sh +++ b/speechx/examples/ds2_ol/aishell/local/split_data.sh @@ -1,19 +1,24 @@ #!/usr/bin/env bash +set -eo pipefail + data=$1 -feat_scp=$2 -split_feat_name=$3 +scp=$2 +split_name=$3 numsplit=$4 +# save in $data/split{n} +# $scp to split +# -if ! [ "$numsplit" -gt 0 ]; then +if [[ ! $numsplit -gt 0 ]]; then echo "Invalid num-split argument"; exit 1; fi directories=$(for n in `seq $numsplit`; do echo $data/split${numsplit}/$n; done) -feat_split_scp=$(for n in `seq $numsplit`; do echo $data/split${numsplit}/$n/${split_feat_name}; done) -echo $feat_split_scp +scp_splits=$(for n in `seq $numsplit`; do echo $data/split${numsplit}/$n/${split_name}; done) + # if this mkdir fails due to argument-list being too long, iterate. if ! mkdir -p $directories >&/dev/null; then for n in `seq $numsplit`; do @@ -21,4 +26,5 @@ if ! mkdir -p $directories >&/dev/null; then done fi -utils/split_scp.pl $feat_scp $feat_split_scp +echo "utils/split_scp.pl $scp $scp_splits" +utils/split_scp.pl $scp $scp_splits diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/path.sh b/speechx/examples/ds2_ol/aishell/path.sh old mode 100644 new mode 100755 diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/run.sh b/speechx/examples/ds2_ol/aishell/run.sh index 49fa5bc32..b44200b0b 100755 --- a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/run.sh +++ b/speechx/examples/ds2_ol/aishell/run.sh @@ -29,8 +29,8 @@ vocb_dir=$ckpt_dir/data/lang_char/ mkdir -p exp exp=$PWD/exp -if [ $stage -le 0 ] && [ $stop_stage -ge 0 ];then - aishell_wav_scp=aishell_test.scp +aishell_wav_scp=aishell_test.scp +if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ];then if [ ! -d $data/test ]; then pushd $data wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/paddle_asr_online/aishell_test.zip @@ -42,11 +42,12 @@ if [ $stage -le 0 ] && [ $stop_stage -ge 0 ];then paste $data/utt_id $data/wavlist > $data/$aishell_wav_scp fi - - if [ ! -d $ckpt_dir ]; then + if [ ! -f $ckpt_dir/data/mean_std.json ]; then mkdir -p $ckpt_dir - wget -P $ckpt_dir -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz - tar xzfv $model_dir/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz -C $ckpt_dir + pushd $ckpt_dir + wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz + tar xzfv asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz + popd fi lm=$data/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm @@ -65,9 +66,9 @@ wer=./aishell_wer export GLOG_logtostderr=1 -if [ $stage -le 1 ] && [ $stop_stage -ge 1 ]; then +cmvn=$data/cmvn.ark +if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then # 3. gen linear feat - cmvn=$data/cmvn.ark cmvn-json2kaldi --json_file=$ckpt_dir/data/mean_std.json --cmvn_write_path=$cmvn ./local/split_data.sh $data $data/$aishell_wav_scp $aishell_wav_scp $nj @@ -78,63 +79,93 @@ if [ $stage -le 1 ] && [ $stop_stage -ge 1 ]; then --feature_wspecifier=ark,scp:$data/split${nj}/JOB/feat.ark,$data/split${nj}/JOB/feat.scp \ --cmvn_file=$cmvn \ --streaming_chunk=0.36 + echo "feature make have finished!!!" fi -if [ $stage -le 2 ] && [ $stop_stage -ge 2 ];then +if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then # recognizer utils/run.pl JOB=1:$nj $data/split${nj}/JOB/recog.wolm.log \ ctc-prefix-beam-search-decoder-ol \ --feature_rspecifier=scp:$data/split${nj}/JOB/feat.scp \ --model_path=$model_dir/avg_1.jit.pdmodel \ - --params_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ + --param_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ --model_output_names=softmax_0.tmp_0,tmp_5,concat_0.tmp_0,concat_1.tmp_0 \ --dict_file=$vocb_dir/vocab.txt \ --result_wspecifier=ark,t:$data/split${nj}/JOB/result cat $data/split${nj}/*/result > $exp/${label_file} - utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 $exp/${label_file} $text > $exp/${wer} + utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 $text $exp/${label_file} > $exp/${wer} + echo "ctc-prefix-beam-search-decoder-ol without lm has finished!!!" + echo "please checkout in ${exp}/${wer}" fi -if [ $stage -le 3 ] && [ $stop_stage -ge 3 ];then +if [ ${stage} -le 3 ] && [ ${stop_stage} -ge 3 ]; then # decode with lm utils/run.pl JOB=1:$nj $data/split${nj}/JOB/recog.lm.log \ ctc-prefix-beam-search-decoder-ol \ --feature_rspecifier=scp:$data/split${nj}/JOB/feat.scp \ --model_path=$model_dir/avg_1.jit.pdmodel \ - --params_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ + --param_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ --model_output_names=softmax_0.tmp_0,tmp_5,concat_0.tmp_0,concat_1.tmp_0 \ --dict_file=$vocb_dir/vocab.txt \ --lm_path=$lm \ --result_wspecifier=ark,t:$data/split${nj}/JOB/result_lm cat $data/split${nj}/*/result_lm > $exp/${label_file}_lm - utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 $exp/${label_file}_lm $text > $exp/${wer}_lm + utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 $text $exp/${label_file}_lm > $exp/${wer}.lm + echo "ctc-prefix-beam-search-decoder-ol with lm test has finished!!!" + echo "please checkout in ${exp}/${wer}.lm" fi - wfst=$data/wfst/ -mkdir -p $wfst -if [ ! -f $wfst/aishell_graph.zip ]; then - pushd $wfst - wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/paddle_asr_online/aishell_graph.zip - unzip aishell_graph.zip - popd +if [ ${stage} -le 4 ] && [ ${stop_stage} -ge 4 ]; then + mkdir -p $wfst + if [ ! -f $wfst/aishell_graph.zip ]; then + pushd $wfst + wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/paddle_asr_online/aishell_graph.zip + unzip aishell_graph.zip + mv aishell_graph/* $wfst + popd + fi fi -graph_dir=$wfst/aishell_graph -if [ $stage -le 4 ] && [ $stop_stage -ge 4 ]; then +if [ ${stage} -le 4 ] && [ ${stop_stage} -ge 4 ]; then # TLG decoder utils/run.pl JOB=1:$nj $data/split${nj}/JOB/recog.wfst.log \ wfst-decoder-ol \ --feature_rspecifier=scp:$data/split${nj}/JOB/feat.scp \ --model_path=$model_dir/avg_1.jit.pdmodel \ - --params_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ - --word_symbol_table=$graph_dir/words.txt \ + --param_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ + --word_symbol_table=$wfst/words.txt \ --model_output_names=softmax_0.tmp_0,tmp_5,concat_0.tmp_0,concat_1.tmp_0 \ - --graph_path=$graph_dir/TLG.fst --max_active=7500 \ + --graph_path=$wfst/TLG.fst --max_active=7500 \ --acoustic_scale=1.2 \ --result_wspecifier=ark,t:$data/split${nj}/JOB/result_tlg cat $data/split${nj}/*/result_tlg > $exp/${label_file}_tlg - utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 $exp/${label_file}_tlg $text > $exp/${wer}_tlg + utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 $text $exp/${label_file}_tlg > $exp/${wer}.tlg + echo "wfst-decoder-ol have finished!!!" + echo "please checkout in ${exp}/${wer}.tlg" +fi + +if [ ${stage} -le 5 ] && [ ${stop_stage} -ge 5 ]; then + # TLG decoder + utils/run.pl JOB=1:$nj $data/split${nj}/JOB/recognizer.log \ + recognizer_test_main \ + --wav_rspecifier=scp:$data/split${nj}/JOB/${aishell_wav_scp} \ + --cmvn_file=$cmvn \ + --model_path=$model_dir/avg_1.jit.pdmodel \ + --to_float32=true \ + --streaming_chunk=30 \ + --param_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ + --word_symbol_table=$wfst/words.txt \ + --model_output_names=softmax_0.tmp_0,tmp_5,concat_0.tmp_0,concat_1.tmp_0 \ + --graph_path=$wfst/TLG.fst --max_active=7500 \ + --acoustic_scale=1.2 \ + --result_wspecifier=ark,t:$data/split${nj}/JOB/result_recognizer + + cat $data/split${nj}/*/result_recognizer > $exp/${label_file}_recognizer + utils/compute-wer.py --char=1 --v=1 $text $exp/${label_file}_recognizer > $exp/${wer}.recognizer + echo "recognizer test have finished!!!" + echo "please checkout in ${exp}/${wer}.recognizer" fi diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/decoder/ctc-prefix-beam-search-decoder-ol.cc b/speechx/examples/ds2_ol/decoder/ctc-prefix-beam-search-decoder-ol.cc index e145f6ee1..eaec41b71 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/decoder/ctc-prefix-beam-search-decoder-ol.cc +++ b/speechx/examples/ds2_ol/decoder/ctc-prefix-beam-search-decoder-ol.cc @@ -34,12 +34,17 @@ DEFINE_int32(receptive_field_length, DEFINE_int32(downsampling_rate, 4, "two CNN(kernel=5) module downsampling rate."); +DEFINE_string( + model_input_names, + "audio_chunk,audio_chunk_lens,chunk_state_h_box,chunk_state_c_box", + "model input names"); DEFINE_string(model_output_names, - "save_infer_model/scale_0.tmp_1,save_infer_model/" - "scale_1.tmp_1,save_infer_model/scale_2.tmp_1,save_infer_model/" - "scale_3.tmp_1", + "softmax_0.tmp_0,tmp_5,concat_0.tmp_0,concat_1.tmp_0", "model output names"); -DEFINE_string(model_cache_names, "5-1-1024,5-1-1024", "model cache names"); +DEFINE_string(model_cache_names, + "chunk_state_h_box,chunk_state_c_box", + "model cache names"); +DEFINE_string(model_cache_shapes, "5-1-1024,5-1-1024", "model cache shapes"); using kaldi::BaseFloat; using kaldi::Matrix; @@ -74,8 +79,10 @@ int main(int argc, char* argv[]) { ppspeech::ModelOptions model_opts; model_opts.model_path = model_path; - model_opts.params_path = model_params; - model_opts.cache_shape = FLAGS_model_cache_names; + model_opts.param_path = model_params; + model_opts.cache_names = FLAGS_model_cache_names; + model_opts.cache_shape = FLAGS_model_cache_shapes; + model_opts.input_names = FLAGS_model_input_names; model_opts.output_names = FLAGS_model_output_names; std::shared_ptr nnet( new ppspeech::PaddleNnet(model_opts)); @@ -91,6 +98,7 @@ int main(int argc, char* argv[]) { LOG(INFO) << "receptive field (frame): " << receptive_field_length; decoder.InitDecoder(); + kaldi::Timer timer; for (; !feature_reader.Done(); feature_reader.Next()) { string utt = feature_reader.Key(); kaldi::Matrix feature = feature_reader.Value(); @@ -153,5 +161,7 @@ int main(int argc, char* argv[]) { KALDI_LOG << "Done " << num_done << " utterances, " << num_err << " with errors."; + double elapsed = timer.Elapsed(); + KALDI_LOG << " cost:" << elapsed << " s"; return (num_done != 0 ? 0 : 1); } diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/decoder/recognizer_test_main.cc b/speechx/examples/ds2_ol/decoder/recognizer_test_main.cc index 198a8ec2c..00764f533 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/decoder/recognizer_test_main.cc +++ b/speechx/examples/ds2_ol/decoder/recognizer_test_main.cc @@ -38,6 +38,9 @@ int main(int argc, char* argv[]) { LOG(INFO) << "chunk size (sample): " << chunk_sample_size; int32 num_done = 0, num_err = 0; + double tot_wav_duration = 0.0; + + kaldi::Timer timer; for (; !wav_reader.Done(); wav_reader.Next()) { std::string utt = wav_reader.Key(); @@ -47,6 +50,7 @@ int main(int argc, char* argv[]) { kaldi::SubVector waveform(wave_data.Data(), this_channel); int tot_samples = waveform.Dim(); + tot_wav_duration += tot_samples * 1.0 / sample_rate; LOG(INFO) << "wav len (sample): " << tot_samples; int sample_offset = 0; @@ -60,6 +64,7 @@ int main(int argc, char* argv[]) { for (int i = 0; i < cur_chunk_size; ++i) { wav_chunk(i) = waveform(sample_offset + i); } + // wav_chunk = waveform.Range(sample_offset + i, cur_chunk_size); recognizer.Accept(wav_chunk); if (cur_chunk_size < chunk_sample_size) { @@ -67,8 +72,10 @@ int main(int argc, char* argv[]) { } recognizer.Decode(); + // no overlap sample_offset += cur_chunk_size; } + std::string result; result = recognizer.GetFinalResult(); recognizer.Reset(); @@ -82,4 +89,9 @@ int main(int argc, char* argv[]) { result_writer.Write(utt, result); ++num_done; } + double elapsed = timer.Elapsed(); + KALDI_LOG << "Done " << num_done << " out of " << (num_err + num_done); + KALDI_LOG << " cost:" << elapsed << " s"; + KALDI_LOG << "total wav duration is: " << tot_wav_duration << " s"; + KALDI_LOG << "the RTF is: " << elapsed / tot_wav_duration; } \ No newline at end of file diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/decoder/run.sh b/speechx/examples/ds2_ol/decoder/run.sh index de76e9796..40501eb41 100755 --- a/speechx/examples/ds2_ol/decoder/run.sh +++ b/speechx/examples/ds2_ol/decoder/run.sh @@ -48,7 +48,6 @@ if [ ! -f $lm ]; then popd fi - feat_wspecifier=$exp_dir/feats.ark cmvn=$exp_dir/cmvn.ark @@ -57,7 +56,7 @@ export GLOG_logtostderr=1 # dump json cmvn to kaldi cmvn-json2kaldi \ --json_file $ckpt_dir/data/mean_std.json \ - --cmvn_write_path $exp_dir/cmvn.ark \ + --cmvn_write_path $cmvn \ --binary=false echo "convert json cmvn to kaldi ark." @@ -66,7 +65,7 @@ echo "convert json cmvn to kaldi ark." linear-spectrogram-wo-db-norm-ol \ --wav_rspecifier=scp:$data/wav.scp \ --feature_wspecifier=ark,t:$feat_wspecifier \ - --cmvn_file=$exp_dir/cmvn.ark + --cmvn_file=$cmvn echo "compute linear spectrogram feature." # run ctc beam search decoder as streaming diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/decoder/wfst-decoder-ol.cc b/speechx/examples/ds2_ol/decoder/wfst-decoder-ol.cc index dc4030b68..fefc16d2c 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/decoder/wfst-decoder-ol.cc +++ b/speechx/examples/ds2_ol/decoder/wfst-decoder-ol.cc @@ -37,12 +37,17 @@ DEFINE_int32(receptive_field_length, DEFINE_int32(downsampling_rate, 4, "two CNN(kernel=5) module downsampling rate."); +DEFINE_string( + model_input_names, + "audio_chunk,audio_chunk_lens,chunk_state_h_box,chunk_state_c_box", + "model input names"); DEFINE_string(model_output_names, - "save_infer_model/scale_0.tmp_1,save_infer_model/" - "scale_1.tmp_1,save_infer_model/scale_2.tmp_1,save_infer_model/" - "scale_3.tmp_1", + "softmax_0.tmp_0,tmp_5,concat_0.tmp_0,concat_1.tmp_0", "model output names"); -DEFINE_string(model_cache_names, "5-1-1024,5-1-1024", "model cache names"); +DEFINE_string(model_cache_names, + "chunk_state_h_box,chunk_state_c_box", + "model cache names"); +DEFINE_string(model_cache_shapes, "5-1-1024,5-1-1024", "model cache shapes"); using kaldi::BaseFloat; using kaldi::Matrix; @@ -77,8 +82,10 @@ int main(int argc, char* argv[]) { ppspeech::ModelOptions model_opts; model_opts.model_path = model_graph; - model_opts.params_path = model_params; - model_opts.cache_shape = FLAGS_model_cache_names; + model_opts.param_path = model_params; + model_opts.cache_names = FLAGS_model_cache_names; + model_opts.cache_shape = FLAGS_model_cache_shapes; + model_opts.input_names = FLAGS_model_input_names; model_opts.output_names = FLAGS_model_output_names; std::shared_ptr nnet( new ppspeech::PaddleNnet(model_opts)); @@ -93,7 +100,7 @@ int main(int argc, char* argv[]) { LOG(INFO) << "chunk stride (frame): " << chunk_stride; LOG(INFO) << "receptive field (frame): " << receptive_field_length; decoder.InitDecoder(); - + kaldi::Timer timer; for (; !feature_reader.Done(); feature_reader.Next()) { string utt = feature_reader.Key(); kaldi::Matrix feature = feature_reader.Value(); @@ -153,6 +160,9 @@ int main(int argc, char* argv[]) { ++num_done; } + double elapsed = timer.Elapsed(); + KALDI_LOG << " cost:" << elapsed << " s"; + KALDI_LOG << "Done " << num_done << " utterances, " << num_err << " with errors."; return (num_done != 0 ? 0 : 1); diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/feat/CMakeLists.txt b/speechx/examples/ds2_ol/feat/CMakeLists.txt index 90cb9c8e2..2d9bcb4ce 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/feat/CMakeLists.txt +++ b/speechx/examples/ds2_ol/feat/CMakeLists.txt @@ -5,8 +5,12 @@ add_executable(${bin_name} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/${bin_name}.cc) target_include_directories(${bin_name} PRIVATE ${SPEECHX_ROOT} ${SPEECHX_ROOT}/kaldi) target_link_libraries(${bin_name} frontend kaldi-util kaldi-feat-common gflags glog) +set(bin_name compute_fbank_main) +add_executable(${bin_name} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/${bin_name}.cc) +target_include_directories(${bin_name} PRIVATE ${SPEECHX_ROOT} ${SPEECHX_ROOT}/kaldi) +target_link_libraries(${bin_name} frontend kaldi-util kaldi-feat-common gflags glog) set(bin_name cmvn-json2kaldi) add_executable(${bin_name} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/${bin_name}.cc) target_include_directories(${bin_name} PRIVATE ${SPEECHX_ROOT} ${SPEECHX_ROOT}/kaldi) -target_link_libraries(${bin_name} utils kaldi-util kaldi-matrix gflags glog) +target_link_libraries(${bin_name} utils kaldi-util kaldi-matrix gflags glog ${DEPS}) diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/feat/cmvn-json2kaldi.cc b/speechx/examples/ds2_ol/feat/cmvn-json2kaldi.cc index 0a9cfb06c..0def14660 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/feat/cmvn-json2kaldi.cc +++ b/speechx/examples/ds2_ol/feat/cmvn-json2kaldi.cc @@ -14,18 +14,20 @@ // Note: Do not print/log ondemand object. +#include "base/common.h" #include "base/flags.h" #include "base/log.h" #include "kaldi/matrix/kaldi-matrix.h" #include "kaldi/util/kaldi-io.h" #include "utils/file_utils.h" -#include "utils/simdjson.h" +// #include "boost/json.hpp" +#include DEFINE_string(json_file, "", "cmvn json file"); DEFINE_string(cmvn_write_path, "./cmvn.ark", "write cmvn"); DEFINE_bool(binary, true, "write cmvn in binary (true) or text(false)"); -using namespace simdjson; +using namespace boost::json; // from int main(int argc, char* argv[]) { gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, false); @@ -33,49 +35,51 @@ int main(int argc, char* argv[]) { LOG(INFO) << "cmvn josn path: " << FLAGS_json_file; - try { - padded_string json = padded_string::load(FLAGS_json_file); - - ondemand::parser parser; - ondemand::document doc = parser.iterate(json); - ondemand::value val = doc; + auto ifs = std::ifstream(FLAGS_json_file); + std::string json_str = ppspeech::ReadFile2String(FLAGS_json_file); + auto value = boost::json::parse(json_str); + if (!value.is_object()) { + LOG(ERROR) << "Input json file format error."; + } - ondemand::array mean_stat = val["mean_stat"]; - std::vector mean_stat_vec; - for (double x : mean_stat) { - mean_stat_vec.push_back(x); + for (auto obj : value.as_object()) { + if (obj.key() == "mean_stat") { + LOG(INFO) << "mean_stat:" << obj.value(); } - // LOG(INFO) << mean_stat; this line will casue - // simdjson::simdjson_error("Objects and arrays can only be iterated - // when - // they are first encountered") - - ondemand::array var_stat = val["var_stat"]; - std::vector var_stat_vec; - for (double x : var_stat) { - var_stat_vec.push_back(x); + if (obj.key() == "var_stat") { + LOG(INFO) << "var_stat: " << obj.value(); } - - kaldi::int32 frame_num = uint64_t(val["frame_num"]); - LOG(INFO) << "nframe: " << frame_num; - - size_t mean_size = mean_stat_vec.size(); - kaldi::Matrix cmvn_stats(2, mean_size + 1); - for (size_t idx = 0; idx < mean_size; ++idx) { - cmvn_stats(0, idx) = mean_stat_vec[idx]; - cmvn_stats(1, idx) = var_stat_vec[idx]; + if (obj.key() == "frame_num") { + LOG(INFO) << "frame_num: " << obj.value(); } - cmvn_stats(0, mean_size) = frame_num; - LOG(INFO) << cmvn_stats; + } + + boost::json::array mean_stat = value.at("mean_stat").as_array(); + std::vector mean_stat_vec; + for (auto it = mean_stat.begin(); it != mean_stat.end(); it++) { + mean_stat_vec.push_back(it->as_double()); + } - kaldi::WriteKaldiObject( - cmvn_stats, FLAGS_cmvn_write_path, FLAGS_binary); - LOG(INFO) << "cmvn stats have write into: " << FLAGS_cmvn_write_path; - LOG(INFO) << "Binary: " << FLAGS_binary; - } catch (simdjson::simdjson_error& err) { - LOG(ERROR) << err.what(); + boost::json::array var_stat = value.at("var_stat").as_array(); + std::vector var_stat_vec; + for (auto it = var_stat.begin(); it != var_stat.end(); it++) { + var_stat_vec.push_back(it->as_double()); } + kaldi::int32 frame_num = uint64_t(value.at("frame_num").as_int64()); + LOG(INFO) << "nframe: " << frame_num; + + size_t mean_size = mean_stat_vec.size(); + kaldi::Matrix cmvn_stats(2, mean_size + 1); + for (size_t idx = 0; idx < mean_size; ++idx) { + cmvn_stats(0, idx) = mean_stat_vec[idx]; + cmvn_stats(1, idx) = var_stat_vec[idx]; + } + cmvn_stats(0, mean_size) = frame_num; + LOG(INFO) << cmvn_stats; + kaldi::WriteKaldiObject(cmvn_stats, FLAGS_cmvn_write_path, FLAGS_binary); + LOG(INFO) << "cmvn stats have write into: " << FLAGS_cmvn_write_path; + LOG(INFO) << "Binary: " << FLAGS_binary; return 0; } diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/feat/compute_fbank_main.cc b/speechx/examples/ds2_ol/feat/compute_fbank_main.cc new file mode 100644 index 000000000..7beaa5877 --- /dev/null +++ b/speechx/examples/ds2_ol/feat/compute_fbank_main.cc @@ -0,0 +1,142 @@ +// Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +// +// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +// you may not use this file except in compliance with the License. +// You may obtain a copy of the License at +// +// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +// +// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +// See the License for the specific language governing permissions and +// limitations under the License. + +// todo refactor, repalce with gtest + +#include "base/flags.h" +#include "base/log.h" +#include "kaldi/feat/wave-reader.h" +#include "kaldi/util/kaldi-io.h" +#include "kaldi/util/table-types.h" + +#include "frontend/audio/audio_cache.h" +#include "frontend/audio/data_cache.h" +#include "frontend/audio/fbank.h" +#include "frontend/audio/feature_cache.h" +#include "frontend/audio/frontend_itf.h" +#include "frontend/audio/normalizer.h" + +DEFINE_string(wav_rspecifier, "", "test wav scp path"); +DEFINE_string(feature_wspecifier, "", "output feats wspecifier"); +DEFINE_string(cmvn_file, "", "read cmvn"); +DEFINE_double(streaming_chunk, 0.36, "streaming feature chunk size"); +DEFINE_int32(num_bins, 161, "fbank num bins"); + +int main(int argc, char* argv[]) { + gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, false); + google::InitGoogleLogging(argv[0]); + + kaldi::SequentialTableReader wav_reader( + FLAGS_wav_rspecifier); + kaldi::BaseFloatMatrixWriter feat_writer(FLAGS_feature_wspecifier); + + int32 num_done = 0, num_err = 0; + + // feature pipeline: wave cache --> povey window + // -->fbank --> global cmvn -> feat cache + + std::unique_ptr data_source( + new ppspeech::AudioCache(3600 * 1600, false)); + + ppspeech::FbankOptions opt; + opt.fbank_opts.frame_opts.frame_length_ms = 25; + opt.fbank_opts.frame_opts.frame_shift_ms = 10; + opt.streaming_chunk = FLAGS_streaming_chunk; + opt.fbank_opts.mel_opts.num_bins = FLAGS_num_bins; + opt.fbank_opts.frame_opts.dither = 0.0; + + std::unique_ptr fbank( + new ppspeech::Fbank(opt, std::move(data_source))); + + std::unique_ptr cmvn( + new ppspeech::CMVN(FLAGS_cmvn_file, std::move(fbank))); + + ppspeech::FeatureCacheOptions feat_cache_opts; + // the feature cache output feature chunk by chunk. + // frame_chunk_size : num frame of a chunk. + // frame_chunk_stride: chunk sliding window stride. + feat_cache_opts.frame_chunk_stride = 1; + feat_cache_opts.frame_chunk_size = 1; + ppspeech::FeatureCache feature_cache(feat_cache_opts, std::move(cmvn)); + LOG(INFO) << "feat dim: " << feature_cache.Dim(); + + int sample_rate = 16000; + float streaming_chunk = FLAGS_streaming_chunk; + int chunk_sample_size = streaming_chunk * sample_rate; + LOG(INFO) << "sr: " << sample_rate; + LOG(INFO) << "chunk size (s): " << streaming_chunk; + LOG(INFO) << "chunk size (sample): " << chunk_sample_size; + + for (; !wav_reader.Done(); wav_reader.Next()) { + std::string utt = wav_reader.Key(); + const kaldi::WaveData& wave_data = wav_reader.Value(); + LOG(INFO) << "process utt: " << utt; + + int32 this_channel = 0; + kaldi::SubVector waveform(wave_data.Data(), + this_channel); + int tot_samples = waveform.Dim(); + LOG(INFO) << "wav len (sample): " << tot_samples; + + int sample_offset = 0; + std::vector> feats; + int feature_rows = 0; + while (sample_offset < tot_samples) { + int cur_chunk_size = + std::min(chunk_sample_size, tot_samples - sample_offset); + + kaldi::Vector wav_chunk(cur_chunk_size); + for (int i = 0; i < cur_chunk_size; ++i) { + wav_chunk(i) = waveform(sample_offset + i); + } + + kaldi::Vector features; + feature_cache.Accept(wav_chunk); + if (cur_chunk_size < chunk_sample_size) { + feature_cache.SetFinished(); + } + bool flag = true; + do { + flag = feature_cache.Read(&features); + feats.push_back(features); + feature_rows += features.Dim() / feature_cache.Dim(); + } while (flag == true && features.Dim() != 0); + sample_offset += cur_chunk_size; + } + + int cur_idx = 0; + kaldi::Matrix features(feature_rows, + feature_cache.Dim()); + for (auto feat : feats) { + int num_rows = feat.Dim() / feature_cache.Dim(); + for (int row_idx = 0; row_idx < num_rows; ++row_idx) { + for (size_t col_idx = 0; col_idx < feature_cache.Dim(); + ++col_idx) { + features(cur_idx, col_idx) = + feat(row_idx * feature_cache.Dim() + col_idx); + } + ++cur_idx; + } + } + feat_writer.Write(utt, features); + feature_cache.Reset(); + + if (num_done % 50 == 0 && num_done != 0) + KALDI_VLOG(2) << "Processed " << num_done << " utterances"; + num_done++; + } + KALDI_LOG << "Done " << num_done << " utterances, " << num_err + << " with errors."; + return (num_done != 0 ? 0 : 1); +} diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/feat/linear-spectrogram-wo-db-norm-ol.cc b/speechx/examples/ds2_ol/feat/linear-spectrogram-wo-db-norm-ol.cc index 0d10bd306..c3652ad4a 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/feat/linear-spectrogram-wo-db-norm-ol.cc +++ b/speechx/examples/ds2_ol/feat/linear-spectrogram-wo-db-norm-ol.cc @@ -42,8 +42,8 @@ int main(int argc, char* argv[]) { int32 num_done = 0, num_err = 0; - // feature pipeline: wave cache --> hanning - // window -->linear_spectrogram --> global cmvn -> feat cache + // feature pipeline: wave cache --> hanning window + // -->linear_spectrogram --> global cmvn -> feat cache std::unique_ptr data_source( new ppspeech::AudioCache(3600 * 1600, true)); @@ -66,6 +66,11 @@ int main(int argc, char* argv[]) { new ppspeech::CMVN(FLAGS_cmvn_file, std::move(linear_spectrogram))); ppspeech::FeatureCacheOptions feat_cache_opts; + // the feature cache output feature chunk by chunk. + // frame_chunk_size : num frame of a chunk. + // frame_chunk_stride: chunk sliding window stride. + feat_cache_opts.frame_chunk_stride = 1; + feat_cache_opts.frame_chunk_size = 1; ppspeech::FeatureCache feature_cache(feat_cache_opts, std::move(cmvn)); LOG(INFO) << "feat dim: " << feature_cache.Dim(); @@ -105,12 +110,13 @@ int main(int argc, char* argv[]) { if (cur_chunk_size < chunk_sample_size) { feature_cache.SetFinished(); } - feature_cache.Read(&features); - if (features.Dim() == 0) break; - - feats.push_back(features); + bool flag = true; + do { + flag = feature_cache.Read(&features); + feats.push_back(features); + feature_rows += features.Dim() / feature_cache.Dim(); + } while (flag == true && features.Dim() != 0); sample_offset += cur_chunk_size; - feature_rows += features.Dim() / feature_cache.Dim(); } int cur_idx = 0; diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/websocket/.gitignore b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/.gitignore new file mode 100644 index 000000000..bbd86a25b --- /dev/null +++ b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/.gitignore @@ -0,0 +1,2 @@ +data +exp diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/websocket/CMakeLists.txt b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/CMakeLists.txt index 754b528ef..ed542aad0 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/websocket/CMakeLists.txt +++ b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/CMakeLists.txt @@ -6,5 +6,4 @@ target_link_libraries(websocket_server_main PUBLIC frontend kaldi-feat-common nn add_executable(websocket_client_main ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/websocket_client_main.cc) target_include_directories(websocket_client_main PRIVATE ${SPEECHX_ROOT} ${SPEECHX_ROOT}/kaldi) -target_link_libraries(websocket_client_main PUBLIC frontend kaldi-feat-common nnet decoder fst utils gflags glog kaldi-base kaldi-matrix kaldi-util kaldi-decoder websocket ${DEPS}) - +target_link_libraries(websocket_client_main PUBLIC frontend kaldi-feat-common nnet decoder fst utils gflags glog kaldi-base kaldi-matrix kaldi-util kaldi-decoder websocket ${DEPS}) \ No newline at end of file diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/websocket/path.sh b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/path.sh new file mode 100755 index 000000000..d66b5dcce --- /dev/null +++ b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/path.sh @@ -0,0 +1,14 @@ +# This contains the locations of binarys build required for running the examples. + +SPEECHX_ROOT=$PWD/../../.. +SPEECHX_EXAMPLES=$SPEECHX_ROOT/build/examples + +SPEECHX_TOOLS=$SPEECHX_ROOT/tools +TOOLS_BIN=$SPEECHX_TOOLS/valgrind/install/bin + +[ -d $SPEECHX_EXAMPLES ] || { echo "Error: 'build/examples' directory not found. please ensure that the project build successfully"; } + +export LC_AL=C + +SPEECHX_BIN=$SPEECHX_EXAMPLES/ds2_ol/websocket:$SPEECHX_EXAMPLES/ds2_ol/feat +export PATH=$PATH:$SPEECHX_BIN:$TOOLS_BIN diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/websocket_client.sh b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_client.sh old mode 100644 new mode 100755 similarity index 86% rename from speechx/examples/ds2_ol/aishell/websocket_client.sh rename to speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_client.sh index 3c6b4e911..2a52d2a3d --- a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/websocket_client.sh +++ b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_client.sh @@ -14,9 +14,7 @@ fi # input mkdir -p data data=$PWD/data -ckpt_dir=$data/model -model_dir=$ckpt_dir/exp/deepspeech2_online/checkpoints/ -vocb_dir=$ckpt_dir/data/lang_char + # output aishell_wav_scp=aishell_test.scp if [ ! -d $data/test ]; then @@ -34,4 +32,4 @@ export GLOG_logtostderr=1 # websocket client websocket_client_main \ - --wav_rspecifier=scp:$data/$aishell_wav_scp --streaming_chunk=0.36 + --wav_rspecifier=scp:$data/$aishell_wav_scp --streaming_chunk=0.36 \ No newline at end of file diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_client_main.cc b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_client_main.cc index 68ea898ad..df658b0a2 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_client_main.cc +++ b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_client_main.cc @@ -18,7 +18,7 @@ #include "kaldi/util/table-types.h" DEFINE_string(host, "127.0.0.1", "host of websocket server"); -DEFINE_int32(port, 201314, "port of websocket server"); +DEFINE_int32(port, 8082, "port of websocket server"); DEFINE_string(wav_rspecifier, "", "test wav scp path"); DEFINE_double(streaming_chunk, 0.1, "streaming feature chunk size"); @@ -26,7 +26,6 @@ using kaldi::int16; int main(int argc, char* argv[]) { gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, false); google::InitGoogleLogging(argv[0]); - ppspeech::WebSocketClient client(FLAGS_host, FLAGS_port); kaldi::SequentialTableReader wav_reader( FLAGS_wav_rspecifier); @@ -36,6 +35,8 @@ int main(int argc, char* argv[]) { const int chunk_sample_size = streaming_chunk * sample_rate; for (; !wav_reader.Done(); wav_reader.Next()) { + ppspeech::WebSocketClient client(FLAGS_host, FLAGS_port); + client.SendStartSignal(); std::string utt = wav_reader.Key(); const kaldi::WaveData& wave_data = wav_reader.Value(); @@ -74,9 +75,8 @@ int main(int argc, char* argv[]) { std::string result = client.GetResult(); LOG(INFO) << "utt: " << utt << " " << result; - client.Join(); - return 0; } + return 0; } diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/websocket_server.sh b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_server.sh old mode 100644 new mode 100755 similarity index 66% rename from speechx/examples/ds2_ol/aishell/websocket_server.sh rename to speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_server.sh index ea619d544..0e389f899 --- a/speechx/examples/ds2_ol/aishell/websocket_server.sh +++ b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_server.sh @@ -33,24 +33,29 @@ if [ ! -d $data/test ]; then fi -if [ ! -d $ckpt_dir ]; then +if [ ! -f $ckpt_dir/data/mean_std.json ]; then mkdir -p $ckpt_dir - wget -P $ckpt_dir -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz - tar xzfv $ckpt_dir/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz -C $ckpt_dir + pushd $ckpt_dir + wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/aishell/asr0/asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz + tar xzfv asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz + popd fi - export GLOG_logtostderr=1 # 3. gen cmvn -cmvn=$PWD/cmvn.ark +cmvn=$data/cmvn.ark cmvn-json2kaldi --json_file=$ckpt_dir/data/mean_std.json --cmvn_write_path=$cmvn -text=$data/test/text -graph_dir=./aishell_graph -if [ ! -d $graph_dir ]; then + +wfst=$data/wfst/ +mkdir -p $wfst +if [ ! -f $wfst/aishell_graph.zip ]; then + pushd $wfst wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/paddle_asr_online/aishell_graph.zip - unzip aishell_graph.zip + unzip aishell_graph.zip + mv aishell_graph/* $wfst + popd fi # 5. test websocket server @@ -58,9 +63,9 @@ websocket_server_main \ --cmvn_file=$cmvn \ --model_path=$model_dir/avg_1.jit.pdmodel \ --streaming_chunk=0.1 \ - --convert2PCM32=true \ - --params_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ - --word_symbol_table=$graph_dir/words.txt \ + --to_float32=true \ + --param_path=$model_dir/avg_1.jit.pdiparams \ + --word_symbol_table=$wfst/words.txt \ --model_output_names=softmax_0.tmp_0,tmp_5,concat_0.tmp_0,concat_1.tmp_0 \ - --graph_path=$graph_dir/TLG.fst --max_active=7500 \ + --graph_path=$wfst/TLG.fst --max_active=7500 \ --acoustic_scale=1.2 diff --git a/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_server_main.cc b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_server_main.cc index 43cbd6bbc..109da96b6 100644 --- a/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_server_main.cc +++ b/speechx/examples/ds2_ol/websocket/websocket_server_main.cc @@ -15,7 +15,7 @@ #include "websocket/websocket_server.h" #include "decoder/param.h" -DEFINE_int32(port, 201314, "websocket listening port"); +DEFINE_int32(port, 8082, "websocket listening port"); int main(int argc, char *argv[]) { gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, false); diff --git a/speechx/examples/ngram/zh/local/aishell_train_lms.sh b/speechx/examples/ngram/zh/local/aishell_train_lms.sh index 762661513..544a1f59a 100755 --- a/speechx/examples/ngram/zh/local/aishell_train_lms.sh +++ b/speechx/examples/ngram/zh/local/aishell_train_lms.sh @@ -3,6 +3,7 @@ # To be run from one directory above this script. . ./path.sh +nj=40 text=data/local/lm/text lexicon=data/local/dict/lexicon.txt @@ -31,21 +32,27 @@ cleantext=$dir/text.no_oov # oov to # lexicon line: word char0 ... charn # text line: utt word0 ... wordn -> line: word0 ... wordn -cat $text | awk -v lex=$lexicon 'BEGIN{while((getline0){ seen[$1]=1; } } - {for(n=1; n<=NF;n++) { if (seen[$n]) { printf("%s ", $n); } else {printf(" ");} } printf("\n");}' \ - > $cleantext || exit 1; +text_dir=$(dirname $text) +split_name=$(basename $text) +./local/split_data.sh $text_dir $text $split_name $nj + +utils/run.pl JOB=1:$nj $text_dir/split${nj}/JOB/${split_name}.no_oov.log \ + cat ${text_dir}/split${nj}/JOB/${split_name} \| awk -v lex=$lexicon 'BEGIN{while((getline0){ seen[$1]=1; } } + {for(n=1; n<=NF;n++) { if (seen[$n]) { printf("%s ", $n); } else {printf(" ");} } printf("\n");}' \ + \> ${text_dir}/split${nj}/JOB/${split_name}.no_oov || exit 1; +cat ${text_dir}/split${nj}/*/${split_name}.no_oov > $cleantext # compute word counts, sort in descending order # line: count word -cat $cleantext | awk '{for(n=2;n<=NF;n++) print $n; }' | sort | uniq -c | \ - sort -nr > $dir/word.counts || exit 1; +cat $cleantext | awk '{for(n=2;n<=NF;n++) print $n; }' | sort --parallel=`nproc` | uniq -c | \ + sort --parallel=`nproc` -nr > $dir/word.counts || exit 1; # Get counts from acoustic training transcripts, and add one-count # for each word in the lexicon (but not silence, we don't want it # in the LM-- we'll add it optionally later). cat $cleantext | awk '{for(n=2;n<=NF;n++) print $n; }' | \ cat - <(grep -w -v '!SIL' $lexicon | awk '{print $1}') | \ - sort | uniq -c | sort -nr > $dir/unigram.counts || exit 1; + sort --parallel=`nproc` | uniq -c | sort --parallel=`nproc` -nr > $dir/unigram.counts || exit 1; # word with cat $dir/unigram.counts | awk '{print $2}' | cat - <(echo ""; echo "" ) > $dir/wordlist diff --git a/speechx/examples/ngram/zh/local/split_data.sh b/speechx/examples/ngram/zh/local/split_data.sh new file mode 100755 index 000000000..2af6fc5ab --- /dev/null +++ b/speechx/examples/ngram/zh/local/split_data.sh @@ -0,0 +1,30 @@ +#!/usr/bin/env bash + +set -eo pipefail + +data=$1 +scp=$2 +split_name=$3 +numsplit=$4 + +# save in $data/split{n} +# $scp to split +# + +if [[ ! $numsplit -gt 0 ]]; then + echo "Invalid num-split argument"; + exit 1; +fi + +directories=$(for n in `seq $numsplit`; do echo $data/split${numsplit}/$n; done) +scp_splits=$(for n in `seq $numsplit`; do echo $data/split${numsplit}/$n/${split_name}; done) + +# if this mkdir fails due to argument-list being too long, iterate. +if ! mkdir -p $directories >&/dev/null; then + for n in `seq $numsplit`; do + mkdir -p $data/split${numsplit}/$n + done +fi + +echo "utils/split_scp.pl $scp $scp_splits" +utils/split_scp.pl $scp $scp_splits diff --git a/speechx/examples/ngram/zh/local/text_to_lexicon.py b/speechx/examples/ngram/zh/local/text_to_lexicon.py index 0ccd07c7b..ba5ab60ac 100755 --- a/speechx/examples/ngram/zh/local/text_to_lexicon.py +++ b/speechx/examples/ngram/zh/local/text_to_lexicon.py @@ -2,6 +2,7 @@ import argparse from collections import Counter + def main(args): counter = Counter() with open(args.text, 'r') as fin, open(args.lexicon, 'w') as fout: @@ -12,7 +13,7 @@ def main(args): words = text.split() else: words = line.split() - + counter.update(words) for word in counter: @@ -20,21 +21,16 @@ def main(args): fout.write(f"{word}\t{val}\n") fout.flush() + if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser( description='text(line:utt1 中国 人) to lexicon(line:中国 中 国).') parser.add_argument( - '--has_key', - default=True, - help='text path, with utt or not') + '--has_key', default=True, help='text path, with utt or not') parser.add_argument( - '--text', - required=True, - help='text path. line: utt1 中国 人 or 中国 人') + '--text', required=True, help='text path. line: utt1 中国 人 or 中国 人') parser.add_argument( - '--lexicon', - required=True, - help='lexicon path. line:中国 中 国') + '--lexicon', required=True, help='lexicon path. line:中国 中 国') args = parser.parse_args() print(args) diff --git a/speechx/examples/text_lm/README.md b/speechx/examples/text_lm/README.md index 627ed3dfb..b06ec3124 100644 --- a/speechx/examples/text_lm/README.md +++ b/speechx/examples/text_lm/README.md @@ -1,6 +1,35 @@ # Text PreProcess for building ngram LM -Output `text` file like this: +## Input + +``` +data/ +|-- text +``` + +Input file is kaldi-style, which has `utt` at first column: +``` +Y0000000000_--5llN02F84_S00000 怎么样这些日子住得还习惯吧 +Y0000000000_--5llN02F84_S00002 挺好的 +Y0000000000_--5llN02F84_S00003 对了美静这段日子经常不和我们一起用餐 +Y0000000000_--5llN02F84_S00004 是不是对我回来有什么想法啊 +Y0000000000_--5llN02F84_S00005 哪有的事啊 +Y0000000000_--5llN02F84_S00006 她这两天挺累的身体也不太舒服 +Y0000000000_--5llN02F84_S00007 我让她多睡一会那就好如果要是觉得不方便 +Y0000000000_--5llN02F84_S00009 我就搬出去住 +Y0000000000_--5llN02F84_S00010 你看你这个人你就是疑心太重 +Y0000000000_--5llN02F84_S00011 你现在多好一切都井然有序的 +``` + + +## Output + +``` +data/ +`-- text.tn +``` + +Output file like this: ``` BAC009S0002W0122 而 对 楼市 成交 抑制 作用 最 大 的 限 购 diff --git a/speechx/examples/text_lm/local/data/chars.dic b/speechx/examples/text_lm/local/data/chars.dic new file mode 100644 index 000000000..5eed44657 --- /dev/null +++ b/speechx/examples/text_lm/local/data/chars.dic @@ -0,0 +1,12638 @@ +0 亄 +0 伒 +0 伭 +0 佒 +0 侺 +0 偋 +0 傶 +0 傸 +0 儓 +0 儢 +0 冹 +0 刌 +0 刐 +0 剆 +0 剢 +0 劀 +0 勓 +0 匎 +0 呇 +0 呠 +0 咰 +0 哸 +0 唋 +0 嗂 +0 嗋 +0 嘕 +0 嘝 +0 嘳 +0 嘾 +0 坅 +0 坒 +0 坽 +0 垀 +0 埣 +0 埬 +0 埮 +0 塎 +0 塛 +0 塣 +0 塶 +0 墇 +0 墣 +0 壛 +0 壣 +0 壾 +0 奲 +0 妅 +0 妐 +0 妴 +0 姇 +0 姈 +0 娗 +0 婘 +0 媋 +0 媏 +0 媝 +0 嫢 +0 嫥 +0 嫬 +0 嫸 +0 嫹 +0 嬁 +0 嬂 +0 嬓 +0 嬚 +0 嬧 +0 孍 +0 孷 +0 寋 +0 寠 +0 尳 +0 岓 +0 岟 +0 岰 +0 峐 +0 峓 +0 峛 +0 崏 +0 崨 +0 崸 +0 崺 +0 崼 +0 嵙 +0 嵢 +0 嶀 +0 嶟 +0 嶩 +0 嶬 +0 巀 +0 巏 +0 帄 +0 帎 +0 帠 +0 幊 +0 幜 +0 幦 +0 幧 +0 幭 +0 幯 +0 庌 +0 庪 +0 庮 +0 庱 +0 廮 +0 廲 +0 弣 +0 彋 +0 彏 +0 彾 +0 徟 +0 徲 +0 忁 +0 忯 +0 忷 +0 怬 +0 恞 +0 恦 +0 悐 +0 悹 +0 惍 +0 惾 +0 愋 +0 愲 +0 慀 +0 憉 +0 憌 +0 憓 +0 憢 +0 懘 +0 懻 +0 戄 +0 戫 +0 扲 +0 抇 +0 抪 +0 抸 +0 挔 +0 挬 +0 捀 +0 捇 +0 捑 +0 揓 +0 揨 +0 揰 +0 揱 +0 摨 +0 摲 +0 撊 +0 攁 +0 攭 +0 攳 +0 敁 +0 敜 +0 敥 +0 敯 +0 敶 +0 斒 +0 斞 +0 斪 +0 旚 +0 旝 +0 昑 +0 昦 +0 晜 +0 晪 +0 暆 +0 暙 +0 暟 +0 暡 +0 暩 +0 暷 +0 曘 +0 曭 +0 曮 +0 朄 +0 朠 +0 朻 +0 杋 +0 杶 +0 枺 +0 柼 +0 栜 +0 栠 +0 梤 +0 棇 +0 棜 +0 棞 +0 棳 +0 楈 +0 楟 +0 楺 +0 榗 +0 榙 +0 榞 +0 榩 +0 榬 +0 榳 +0 榵 +0 槦 +0 樔 +0 樥 +0 樦 +0 樴 +0 橁 +0 橉 +0 橏 +0 橔 +0 橨 +0 橭 +0 檅 +0 檍 +0 檒 +0 檓 +0 檕 +0 檺 +0 櫅 +0 櫏 +0 欀 +0 欳 +0 欼 +0 歂 +0 歅 +0 歑 +0 歞 +0 歶 +0 殈 +0 殌 +0 殥 +0 殶 +0 毊 +0 毠 +0 毢 +0 毻 +0 氁 +0 氃 +0 氋 +0 牊 +0 牬 +0 牼 +0 犆 +0 犈 +0 犌 +0 犐 +0 犓 +0 犚 +0 犤 +0 犥 +0 犩 +0 狪 +0 猈 +0 猏 +0 獂 +0 獌 +0 獙 +0 獛 +0 獟 +0 獧 +0 獩 +0 玴 +0 玵 +0 玸 +0 珔 +0 珿 +0 琝 +0 瑼 +0 璒 +0 瓋 +0 瓡 +0 瓻 +0 瓾 +0 甇 +0 甈 +0 甋 +0 甔 +0 疀 +0 疶 +0 痯 +0 痻 +0 瘃 +0 瘔 +0 瘚 +0 瘲 +0 皏 +0 皫 +0 皻 +0 盚 +0 盰 +0 眑 +0 眳 +0 睔 +0 睯 +0 睼 +0 瞃 +0 瞚 +0 瞛 +0 瞝 +0 瞺 +0 矨 +0 砎 +0 砨 +0 砫 +0 硉 +0 碀 +0 碄 +0 碖 +0 碠 +0 碤 +0 碬 +0 磛 +0 磝 +0 磟 +0 磠 +0 磢 +0 磼 +0 礂 +0 礔 +0 礗 +0 祄 +0 祋 +0 祣 +0 祳 +0 禐 +0 禲 +0 禷 +0 秎 +0 秜 +0 秺 +0 稄 +0 稐 +0 稕 +0 稢 +0 稨 +0 稫 +0 稯 +0 窏 +0 窔 +0 窲 +0 竘 +0 笚 +0 筄 +0 篕 +0 篣 +0 篧 +0 篫 +0 篻 +0 簂 +0 簅 +0 簢 +0 簥 +0 簭 +0 粁 +0 糋 +0 糽 +0 絊 +0 綒 +0 綧 +0 緆 +0 緧 +0 緰 +0 縃 +0 縏 +0 縔 +0 縜 +0 縪 +0 纗 +0 罜 +0 罦 +0 羛 +0 羠 +0 羦 +0 羳 +0 羵 +0 羷 +0 羻 +0 翇 +0 翉 +0 翗 +0 翨 +0 翭 +0 翵 +0 翷 +0 耏 +0 聧 +0 肣 +0 胅 +0 胑 +0 胘 +0 胦 +0 脭 +0 脺 +0 腜 +0 腤 +0 腶 +0 膆 +0 膌 +0 膗 +0 膟 +0 膮 +0 膷 +0 膹 +0 臅 +0 臹 +0 舿 +0 艂 +0 艒 +0 艕 +0 艗 +0 艡 +0 艩 +0 虥 +0 蚅 +0 蚐 +0 蚗 +0 蚙 +0 蚞 +0 蚥 +0 蛖 +0 蛗 +0 蛝 +0 蛨 +0 蛪 +0 蛵 +0 蛷 +0 蜛 +0 蜠 +0 蜦 +0 蜧 +0 蜬 +0 蜭 +0 蜵 +0 蜸 +0 蝆 +0 蝖 +0 蝢 +0 蝩 +0 蝫 +0 蝬 +0 蝺 +0 螇 +0 螏 +0 螐 +0 螒 +0 螔 +0 螰 +0 螷 +0 螼 +0 蟉 +0 蟔 +0 蟴 +0 蟼 +0 蠉 +0 蠗 +0 蠤 +0 蠬 +0 蠮 +0 蠯 +0 衁 +0 衃 +0 衈 +0 衋 +0 袕 +0 袘 +0 袯 +0 裋 +0 裐 +0 裮 +0 裶 +0 裻 +0 褗 +0 褞 +0 褬 +0 褼 +0 襓 +0 襣 +0 襩 +0 覕 +0 覝 +0 覢 +0 覮 +0 覹 +0 觠 +0 觢 +0 觤 +0 觨 +0 觾 +0 詊 +0 詍 +0 詴 +0 詻 +0 誻 +0 誽 +0 諿 +0 謆 +0 謒 +0 謕 +0 謜 +0 謣 +0 謤 +0 謮 +0 謻 +0 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鮵 +0 鯚 +0 鯜 +0 鯞 +0 鰅 +0 鰔 +0 鰝 +0 鰬 +0 鰽 +0 鱊 +0 鱋 +0 鱎 +0 鲖 +0 鲪 +0 鳹 +0 鴄 +0 鴭 +0 鴮 +0 鵊 +0 鵋 +0 鵧 +0 鵨 +0 鵫 +0 鵳 +0 鵿 +0 鶟 +0 鶦 +0 鶾 +0 鷋 +0 鷌 +0 鷎 +0 鷏 +0 鷐 +0 鷒 +0 鷘 +0 鷢 +0 鷣 +0 鷤 +0 鷨 +0 鷾 +0 鸄 +0 鸅 +0 鸉 +0 鸍 +0 鸒 +0 鸓 +0 鹝 +0 麙 +0 麠 +0 麡 +0 麧 +0 麶 +0 黖 +0 黭 +0 黰 +0 黺 +0 鼁 +0 鼖 +0 鼘 +0 鼨 +0 鼲 +0 鼳 +0 鼸 +0 齀 +0 齖 +0 齫 +0 龒 +0 嗀 +1 侇 +1 俔 +1 倎 +1 倠 +1 倯 +1 倱 +1 偤 +1 偫 +1 傇 +1 傰 +1 僁 +1 凗 +1 刞 +1 刡 +1 剬 +1 剭 +1 匟 +1 匷 +1 哅 +1 哷 +1 哻 +1 喢 +1 噳 +1 噾 +1 嚁 +1 嚪 +1 嚽 +1 圢 +1 垗 +1 垘 +1 埧 +1 堈 +1 堌 +1 堩 +1 堲 +1 堸 +1 堹 +1 塓 +1 墎 +1 墑 +1 墔 +1 壔 +1 壨 +1 奰 +1 妧 +1 姀 +1 姡 +1 姭 +1 姴 +1 娕 +1 娹 +1 娾 +1 婟 +1 媎 +1 媩 +1 媰 +1 媹 +1 嫀 +1 嫇 +1 嫕 +1 嫝 +1 嫨 +1 嫴 +1 嬠 +1 嬯 +1 嬼 +1 嬽 +1 孈 +1 寊 +1 寍 +1 寪 +1 屔 +1 岦 +1 岪 +1 岮 +1 岯 +1 峆 +1 峊 +1 峌 +1 峞 +1 崥 +1 崰 +1 崲 +1 崵 +1 崹 +1 嵣 +1 嵺 +1 嵽 +1 嶚 +1 嶞 +1 嶡 +1 帗 +1 幓 +1 幮 +1 庈 +1 庉 +1 庍 +1 庰 +1 廅 +1 廇 +1 廜 +1 弤 +1 彉 +1 徶 +1 忀 +1 忥 +1 忨 +1 怢 +1 愩 +1 慏 +1 慡 +1 憪 +1 憵 +1 憼 +1 懖 +1 懩 +1 懫 +1 扷 +1 抈 +1 抏 +1 拲 +1 挀 +1 挏 +1 挕 +1 捁 +1 捚 +1 揊 +1 揟 +1 搮 +1 搹 +1 摓 +1 摬 +1 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醠 +1 釮 +1 鈂 +1 鈆 +1 鈌 +1 鉊 +1 銂 +1 銌 +1 銙 +1 銡 +1 鋠 +1 鋷 +1 鋿 +1 錋 +1 錌 +1 錪 +1 鍹 +1 鎱 +1 鏒 +1 鏔 +1 鏮 +1 鐌 +1 鐑 +1 鐷 +1 鑸 +1 铔 +1 闑 +1 闣 +1 阞 +1 陓 +1 陼 +1 雂 +1 雟 +1 雡 +1 雿 +1 霋 +1 霟 +1 霠 +1 霵 +1 鞊 +1 鞝 +1 韄 +1 韏 +1 韰 +1 頨 +1 頯 +1 顐 +1 顪 +1 飌 +1 飶 +1 餟 +1 餩 +1 餯 +1 饇 +1 馧 +1 駂 +1 駎 +1 駖 +1 駗 +1 駣 +1 駤 +1 駥 +1 駩 +1 駷 +1 駻 +1 駾 +1 騔 +1 騜 +1 騢 +1 騿 +1 驆 +1 驓 +1 驨 +1 骣 +1 骫 +1 鬌 +1 鬫 +1 魻 +1 鮅 +1 鮡 +1 鮥 +1 鯙 +1 鯥 +1 鯬 +1 鱐 +1 鱢 +1 鱱 +1 鱳 +1 鳱 +1 鳼 +1 鳿 +1 鴔 +1 鴢 +1 鴩 +1 鴱 +1 鴸 +1 鵌 +1 鵔 +1 鵗 +1 鵛 +1 鵱 +1 鵴 +1 鵹 +1 鵽 +1 鶞 +1 鶣 +1 鶧 +1 鶨 +1 鶷 +1 鷍 +1 鷝 +1 鷬 +1 鷻 +1 鸆 +1 鸤 +1 鹥 +1 麔 +1 黓 +1 鼚 +1 鼜 +1 鼥 +1 鼭 +1 鼵 +1 齂 +1 齃 +1 齘 +1 齱 +1 龤 +2 仜 +2 伻 +2 侚 +2 俖 +2 偀 +2 偯 +2 傋 +2 儥 +2 儦 +2 儩 +2 冔 +2 凞 +2 刉 +2 刜 +2 劋 +2 劗 +2 勂 +2 勚 +2 勴 +2 匉 +2 匑 +2 厬 +2 呁 +2 咠 +2 唹 +2 噿 +2 嚝 +2 垙 +2 垥 +2 垽 +2 堻 +2 塉 +2 墂 +2 墆 +2 墽 +2 妡 +2 姛 +2 姲 +2 娊 +2 婐 +2 婒 +2 婝 +2 婤 +2 婰 +2 婻 +2 媐 +2 媢 +2 媬 +2 嫛 +2 嫶 +2 嬏 +2 嬐 +2 嬔 +2 嬦 +2 屖 +2 屪 +2 岉 +2 峃 +2 峉 +2 峗 +2 峮 +2 峹 +2 嵁 +2 嵉 +2 嵑 +2 嵧 +2 嵼 +2 嶍 +2 嶜 +2 嶭 +2 嶯 +2 巆 +2 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籉 +2 籵 +2 籸 +2 粀 +2 粌 +2 糐 +2 糔 +2 紌 +2 紩 +2 紻 +2 絑 +2 絧 +2 絭 +2 綟 +2 綩 +2 緀 +2 緛 +2 縖 +2 縥 +2 繀 +2 繂 +2 繜 +2 纀 +2 缿 +2 罃 +2 罞 +2 罿 +2 羉 +2 羒 +2 羾 +2 翜 +2 翢 +2 翸 +2 耛 +2 聈 +2 聤 +2 聬 +2 肕 +2 胇 +2 胏 +2 脟 +2 脽 +2 腒 +2 膲 +2 臡 +2 臷 +2 舽 +2 艀 +2 艅 +2 艎 +2 艖 +2 艛 +2 艜 +2 苬 +2 苰 +2 茢 +2 茿 +2 荴 +2 莍 +2 莥 +2 莿 +2 菕 +2 菧 +2 菨 +2 菳 +2 菵 +2 菺 +2 菾 +2 萰 +2 葂 +2 蒬 +2 蓌 +2 蓛 +2 蓩 +2 蓲 +2 蓹 +2 蔋 +2 蔏 +2 蔩 +2 薉 +2 薎 +2 藀 +2 藅 +2 藚 +2 藞 +2 藱 +2 蘁 +2 蘴 +2 虃 +2 虨 +2 蚔 +2 蚸 +2 蛬 +2 蜄 +2 蜌 +2 蜙 +2 蜤 +2 蝔 +2 蝚 +2 蝛 +2 蝷 +2 螝 +2 螸 +2 螹 +2 蟙 +2 蟿 +2 蠀 +2 蠠 +2 蠷 +2 衴 +2 袎 +2 袧 +2 袲 +2 袶 +2 裧 +2 裷 +2 褣 +2 褯 +2 襫 +2 襶 +2 襺 +2 覣 +2 覭 +2 覾 +2 觡 +2 觰 +2 觲 +2 觷 +2 觻 +2 訬 +2 訰 +2 詄 +2 誁 +2 誫 +2 諙 +2 諯 +2 謵 +2 譑 +2 譹 +2 譺 +2 譻 +2 讔 +2 诇 +2 诪 +2 豃 +2 豅 +2 豍 +2 豖 +2 豟 +2 豲 +2 豻 +2 貏 +2 貣 +2 貤 +2 賟 +2 賰 +2 賹 +2 贂 +2 贕 +2 赗 +2 赹 +2 趒 +2 趭 +2 跙 +2 踒 +2 踜 +2 踥 +2 踿 +2 蹖 +2 躘 +2 軂 +2 軉 +2 軓 +2 軵 +2 輂 +2 輑 +2 輖 +2 輵 +2 轋 +2 轙 +2 逤 +2 遫 +2 郖 +2 郚 +2 郬 +2 郱 +2 郹 +2 郺 +2 鄃 +2 鄋 +2 鄍 +2 鄚 +2 鄝 +2 酏 +2 酓 +2 酳 +2 釱 +2 釳 +2 鉠 +2 銴 +2 鋊 +2 鋓 +2 鋹 +2 鋾 +2 錣 +2 錭 +2 鍻 +2 鎙 +2 鏎 +2 鏙 +2 鏺 +2 鏼 +2 鏿 +2 鐀 +2 鐉 +2 鐊 +2 鐕 +2 鐽 +2 鑇 +2 锧 +2 镺 +2 閜 +2 闅 +2 闛 +2 阺 +2 陯 +2 隑 +2 隢 +2 雃 +2 雸 +2 霣 +2 霩 +2 霮 +2 霺 +2 靇 +2 靋 +2 靻 +2 靽 +2 鞂 +2 鞜 +2 韇 +2 韣 +2 韥 +2 韽 +2 頧 +2 顅 +2 顟 +2 颲 +2 飹 +2 飺 +2 馰 +2 馲 +2 馽 +2 駇 +2 騇 +2 騪 +2 騹 +2 驠 +2 骴 +2 髍 +2 鬞 +2 鬠 +2 鬵 +2 魌 +2 魤 +2 魵 +2 鮈 +2 鮢 +2 鮤 +2 鮹 +2 鮿 +2 鯦 +2 鰇 +2 鰎 +2 鰫 +2 鰴 +2 鰿 +2 鱁 +2 鱄 +2 鱌 +2 鱹 +2 鳵 +2 鳷 +2 鴘 +2 鴙 +2 鴠 +2 鴥 +2 鴶 +2 鴾 +2 鵁 +2 鵅 +2 鵏 +2 鵘 +2 鵸 +2 鶀 +2 鶂 +2 鶆 +2 鶈 +2 鶙 +2 鶛 +2 鶠 +2 鶢 +2 鶪 +2 鶳 +2 鷅 +2 鷜 +2 鷭 +2 鷶 +2 鷷 +2 鸀 +2 鸋 +2 鸗 +2 鸙 +2 麉 +2 麍 +2 麜 +2 黕 +2 鼀 +2 鼣 +2 齆 +2 齈 +2 齝 +2 齴 +2 齸 +2 齻 +3 伂 +3 伳 +3 侜 +3 倇 +3 倰 +3 傂 +3 傽 +3 僓 +3 儠 +3 凎 +3 勯 +3 匒 +3 厏 +3 唌 +3 噊 +3 噮 +3 嚍 +3 嚵 +3 嚾 +3 圠 +3 垔 +3 垶 +3 埇 +3 埢 +3 堽 +3 塙 +3 塻 +3 墋 +3 墏 +3 墡 +3 墥 +3 墿 +3 奊 +3 妵 +3 妽 +3 娏 +3 婌 +3 婑 +3 婜 +3 媥 +3 媶 +3 嫍 +3 嫟 +3 嬣 +3 嬮 +3 孎 +3 孲 +3 宒 +3 岤 +3 岶 +3 峈 +3 峏 +3 峷 +3 崣 +3 嵅 +3 嵞 +3 帟 +3 幁 +3 幍 +3 幨 +3 廥 +3 弮 +3 彸 +3 忴 +3 怴 +3 悜 +3 悺 +3 悿 +3 愶 +3 慛 +3 憛 +3 懅 +3 扜 +3 扴 +3 拹 +3 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筣 +6 篜 +6 簁 +6 粻 +6 糮 +6 絓 +6 絘 +6 縍 +6 縒 +6 罊 +6 羃 +6 翂 +6 翏 +6 胊 +6 脝 +6 腏 +6 臐 +6 舠 +6 苂 +6 荺 +6 荾 +6 莇 +6 莕 +6 萯 +6 葄 +6 葧 +6 葾 +6 蔇 +6 蔍 +6 薐 +6 藑 +6 蘠 +6 蘵 +6 蛂 +6 螖 +6 蟺 +6 蠪 +6 蠳 +6 衯 +6 褑 +6 褱 +6 褾 +6 襒 +6 襭 +6 詨 +6 誸 +6 謰 +6 譓 +6 譪 +6 豱 +6 賥 +6 贙 +6 趶 +6 跁 +6 踛 +6 踤 +6 踸 +6 輋 +6 遉 +6 郈 +6 郘 +6 鄐 +6 鄛 +6 醝 +6 鉓 +6 銇 +6 鋍 +6 錖 +6 鍎 +6 鍭 +6 鎀 +6 雺 +6 鞪 +6 鞻 +6 韎 +6 韖 +6 韘 +6 韟 +6 顣 +6 颿 +6 餀 +6 饙 +6 馎 +6 馻 +6 駜 +6 騧 +6 騺 +6 髇 +6 鬄 +6 鬖 +6 鮇 +6 鲄 +6 鴅 +6 鴐 +6 鶋 +6 鶸 +6 鷩 +6 鸃 +6 鸼 +6 鹒 +6 麷 +7 伄 +7 儊 +7 儽 +7 剻 +7 呧 +7 啿 +7 嗃 +7 嗹 +7 堄 +7 堧 +7 墯 +7 墺 +7 壒 +7 壿 +7 奾 +7 嫞 +7 宭 +7 屇 +7 峚 +7 崌 +7 嶵 +7 巑 +7 帣 +7 悀 +7 惵 +7 惷 +7 愄 +7 慔 +7 慞 +7 慱 +7 憳 +7 憴 +7 拺 +7 掫 +7 揕 +7 揙 +7 搚 +7 摮 +7 斸 +7 昅 +7 晙 +7 朹 +7 杍 +7 枮 +7 柋 +7 栔 +7 桹 +7 桻 +7 梡 +7 棡 +7 椈 +7 楜 +7 槄 +7 槴 +7 樠 +7 樲 +7 櫋 +7 櫙 +7 欴 +7 毄 +7 毨 +7 浨 +7 浿 +7 渀 +7 渰 +7 湆 +7 溰 +7 滆 +7 漞 +7 漮 +7 漻 +7 漼 +7 潃 +7 潻 +7 澽 +7 澿 +7 濿 +7 瀺 +7 灪 +7 烅 +7 烋 +7 焺 +7 煃 +7 熅 +7 熪 +7 燘 +7 爁 +7 牉 +7 犎 +7 犿 +7 猳 +7 玬 +7 珒 +7 瑂 +7 瑔 +7 瓕 +7 瓙 +7 甂 +7 疐 +7 痎 +7 痑 +7 痟 +7 瘣 +7 癚 +7 盳 +7 瞉 +7 矂 +7 砪 +7 硠 +7 硾 +7 磉 +7 磪 +7 礯 +7 禫 +7 秝 +7 秶 +7 稑 +7 窴 +7 窵 +7 笎 +7 糒 +7 綔 +7 緪 +7 緺 +7 繸 +7 纴 +7 翐 +7 耞 +7 肒 +7 胈 +7 胣 +7 臮 +7 芧 +7 苪 +7 茞 +7 莗 +7 菆 +7 葅 +7 蕔 +7 薃 +7 藡 +7 蘜 +7 蘲 +7 虍 +7 蛈 +7 蛣 +7 蝯 +7 螤 +7 蟟 +7 蟧 +7 襙 +7 覛 +7 誋 +7 謏 +7 譠 +7 豮 +7 貑 +7 賱 +7 趖 +7 跍 +7 蹎 +7 躩 +7 輴 +7 逿 +7 邥 +7 郙 +7 鈙 +7 鈜 +7 鉒 +7 鋞 +7 鍞 +7 鐏 +7 鑐 +7 陑 +7 霫 +7 頄 +7 頵 +7 颾 +7 饐 +7 饡 +7 馝 +7 駓 +7 騋 +7 髐 +7 鬿 +7 魬 +7 鯸 +7 鱮 +7 鲕 +7 鳒 +7 鸁 +7 麛 +7 麰 +7 黳 +7 鼊 +7 鼪 +7 鼰 +7 齾 +8 侅 +8 倵 +8 傔 +8 僔 +8 儤 +8 匊 +8 唶 +8 啽 +8 喭 +8 埳 +8 堥 +8 塥 +8 夆 +8 奫 +8 媱 +8 宧 +8 寙 +8 尌 +8 岏 +8 峖 +8 崱 +8 嶈 +8 嶲 +8 帡 +8 幎 +8 庢 +8 怐 +8 怑 +8 恛 +8 惸 +8 愊 +8 慖 +8 懠 +8 掍 +8 揥 +8 搕 +8 攓 +8 斮 +8 晅 +8 朡 +8 杸 +8 柌 +8 桭 +8 桼 +8 梫 +8 榶 +8 樉 +8 樿 +8 橀 +8 歜 +8 毼 +8 洉 +8 渮 +8 滀 +8 滖 +8 漀 +8 濦 +8 瀁 +8 灅 +8 灠 +8 焂 +8 煔 +8 煣 +8 熇 +8 熚 +8 牣 +8 牮 +8 猲 +8 獘 +8 玶 +8 珆 +8 珼 +8 琋 +8 璕 +8 瓟 +8 疻 +8 痽 +8 瘽 +8 眃 +8 矕 +8 硊 +8 祤 +8 禓 +8 禜 +8 穇 +8 筰 +8 箘 +8 篿 +8 絫 +8 綍 +8 緅 +8 縩 +8 繘 +8 纆 +8 翣 +8 胻 +8 脤 +8 臙 +8 舝 +8 芺 +8 莝 +8 萫 +8 蒠 +8 蕦 +8 薖 +8 薝 +8 薣 +8 薸 +8 虋 +8 蚚 +8 蛃 +8 蜋 +8 螀 +8 螁 +8 螾 +8 蟞 +8 衭 +8 袚 +8 袽 +8 裲 +8 襡 +8 諆 +8 谽 +8 赩 +8 跈 +8 踠 +8 躌 +8 邲 +8 郋 +8 鄀 +8 鄫 +8 醰 +8 鋧 +8 錂 +8 閮 +8 闀 +8 霙 +8 靬 +8 靿 +8 韐 +8 顑 +8 餂 +8 饟 +8 饦 +8 馡 +8 鮠 +8 鰡 +8 鱕 +8 鲿 +8 鶭 +8 鷕 +8 鷞 +8 黀 +8 黤 +8 黵 +8 鼆 +8 齄 +9 丳 +9 伬 +9 佡 +9 偞 +9 傃 +9 勷 +9 唈 +9 啀 +9 垧 +9 堎 +9 壈 +9 夒 +9 姶 +9 娙 +9 媟 +9 屩 +9 峔 +9 峿 +9 崶 +9 巃 +9 幏 +9 弸 +9 忕 +9 愐 +9 懭 +9 扚 +9 扢 +9 挃 +9 搰 +9 擩 +9 敔 +9 旓 +9 晬 +9 暯 +9 杅 +9 柍 +9 柎 +9 栵 +9 桊 +9 楀 +9 榾 +9 槥 +9 樼 +9 檥 +9 櫆 +9 汋 +9 沘 +9 泇 +9 泙 +9 泬 +9 涀 +9 渿 +9 湡 +9 漒 +9 潎 +9 潚 +9 灴 +9 烇 +9 焞 +9 煻 +9 熿 +9 犡 +9 狅 +9 獚 +9 獝 +9 玗 +9 玾 +9 琀 +9 琈 +9 瑎 +9 癹 +9 皯 +9 盵 +9 盺 +9 瞙 +9 瞡 +9 砮 +9 碪 +9 碫 +9 祊 +9 秬 +9 窊 +9 笘 +9 笻 +9 翋 +9 翴 +9 耾 +9 聏 +9 胐 +9 胾 +9 腽 +9 茙 +9 葍 +9 葔 +9 蒪 +9 蒮 +9 蕑 +9 藂 +9 藨 +9 虈 +9 虷 +9 蚘 +9 蟷 +9 蠰 +9 袨 +9 裞 +9 襂 +9 詟 +9 貹 +9 跓 +9 跱 +9 踀 +9 蹔 +9 輗 +9 轗 +9 轪 +9 鄩 +9 酕 +9 醄 +9 醽 +9 鉹 +9 鋎 +9 鍧 +9 鐍 +9 铏 +9 铴 +9 陃 +9 隡 +9 鞃 +9 顁 +9 馵 +9 駌 +9 駬 +9 騕 +9 騵 +9 鬺 +9 鰋 +9 鱆 +9 鹙 +10 厔 +10 唒 +10 嗕 +10 垿 +10 塱 +10 壆 +10 妠 +10 婩 +10 婽 +10 媊 +10 媕 +10 嫈 +10 嫽 +10 寑 +10 嵾 +10 嶪 +10 巂 +10 巟 +10 彄 +10 徯 +10 恌 +10 悗 +10 慹 +10 懹 +10 掑 +10 攕 +10 攲 +10 敿 +10 斿 +10 昢 +10 柤 +10 桍 +10 桽 +10 梒 +10 棤 +10 棽 +10 橆 +10 欱 +10 殙 +10 泲 +10 洭 +10 淟 +10 渨 +10 湦 +10 滮 +10 滶 +10 漟 +10 漷 +10 潀 +10 潗 +10 潧 +10 潩 +10 瀿 +10 灂 +10 灒 +10 炓 +10 熤 +10 燖 +10 爂 +10 琭 +10 瑍 +10 瑽 +10 璸 +10 璾 +10 痁 +10 硙 +10 祡 +10 祩 +10 稰 +10 竮 +10 笀 +10 笅 +10 箤 +10 簖 +10 紑 +10 絁 +10 絟 +10 綀 +10 緉 +10 繌 +10 羇 +10 耖 +10 膉 +10 膢 +10 臛 +10 臲 +10 苙 +10 莙 +10 菻 +10 蕄 +10 藽 +10 蚑 +10 蜨 +10 衵 +10 袸 +10 褧 +10 襹 +10 觛 +10 觺 +10 誖 +10 謓 +10 谞 +10 谼 +10 踆 +10 蹐 +10 轒 +10 辌 +10 辒 +10 醊 +10 鈖 +10 鉼 +10 銈 +10 鐪 +10 鑵 +10 铹 +10 铽 +10 阓 +10 阛 +10 阢 +10 阤 +10 雔 +10 鞶 +10 韺 +10 頖 +10 顉 +10 馂 +10 骭 +10 髽 +10 鬤 +10 鮨 +10 鳦 +10 麌 +10 黂 +10 齌 +10 齍 +10 齮 +10 齹 +11 侂 +11 倢 +11 倧 +11 偍 +11 傎 +11 僄 +11 冁 +11 刵 +11 匽 +11 夃 +11 奅 +11 奿 +11 姏 +11 孇 +11 寱 +11 嵀 +11 嵕 +11 幋 +11 徛 +11 怞 +11 愒 +11 愖 +11 拰 +11 挜 +11 挦 +11 捙 +11 掔 +11 搘 +11 摐 +11 摠 +11 撖 +11 撢 +11 斨 +11 昤 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箑 +12 篘 +12 簰 +12 籈 +12 粍 +12 緟 +12 縡 +12 縸 +12 縺 +12 縼 +12 繑 +12 羺 +12 聸 +12 莏 +12 莯 +12 蕬 +12 薍 +12 蚹 +12 蜁 +12 蝡 +12 袾 +12 褟 +12 謋 +12 譊 +12 趌 +12 趷 +12 輠 +12 迍 +12 鄮 +12 醂 +12 醨 +12 雊 +12 饘 +12 鳀 +12 鵟 +12 鹯 +12 麊 +13 俇 +13 僩 +13 僸 +13 冞 +13 厗 +13 吘 +13 咮 +13 嘒 +13 媗 +13 岧 +13 徻 +13 悊 +13 扻 +13 捗 +13 掞 +13 掤 +13 敆 +13 暠 +13 暵 +13 梖 +13 梛 +13 橕 +13 橾 +13 檛 +13 歈 +13 沺 +13 泝 +13 涒 +13 淢 +13 瀄 +13 瀪 +13 熛 +13 狔 +13 猺 +13 璚 +13 畽 +13 痏 +13 睌 +13 瞷 +13 硍 +13 碙 +13 礉 +13 篚 +13 縌 +13 縿 +13 绖 +13 聑 +13 膴 +13 芚 +13 芛 +13 茠 +13 荍 +13 菶 +13 蟏 +13 蠙 +13 蠫 +13 褉 +13 襾 +13 觙 +13 詷 +13 諔 +13 豜 +13 赆 +13 趍 +13 趮 +13 軿 +13 轇 +13 轝 +13 酺 +13 醁 +13 鏻 +13 镃 +13 镋 +13 镎 +13 镤 +13 阘 +13 霅 +13 霒 +13 霿 +13 鞔 +13 騽 +13 驉 +13 骹 +13 骻 +13 鬙 +13 魠 +13 魽 +13 鳽 +14 佁 +14 侁 +14 冘 +14 剫 +14 劘 +14 哱 +14 圴 +14 夗 +14 孻 +14 宨 +14 屧 +14 岊 +14 帢 +14 幰 +14 庂 +14 怮 +14 悰 +14 愅 +14 慒 +14 抶 +14 旽 +14 暀 +14 曶 +14 杙 +14 枌 +14 枟 +14 柂 +14 棪 +14 樻 +14 櫱 +14 歖 +14 涗 +14 淔 +14 湷 +14 濇 +14 瀌 +14 瀡 +14 炰 +14 爌 +14 爓 +14 珓 +14 皜 +14 眲 +14 眹 +14 睄 +14 碞 +14 碥 +14 礛 +14 祲 +14 穋 +14 窐 +14 筘 +14 籧 +14 粖 +14 紞 +14 紽 +14 紾 +14 綖 +14 臝 +14 芢 +14 菄 +14 蓷 +14 蔤 +14 藘 +14 藦 +14 虀 +14 蚷 +14 詌 +14 赕 +14 趓 +14 軱 +14 輮 +14 釂 +14 鋘 +14 錞 +14 铻 +14 镅 +14 雘 +14 頩 +14 飂 +14 馺 +14 騊 +14 騠 +14 驲 +14 鸐 +14 鹠 +14 鼶 +14 龂 +15 凘 +15 卼 +15 咈 +15 嚘 +15 囓 +15 塭 +15 婃 +15 婛 +15 尟 +15 峘 +15 崄 +15 嵱 +15 帊 +15 庼 +15 弰 +15 忔 +15 惃 +15 戉 +15 扐 +15 扤 +15 揈 +15 擳 +15 敧 +15 旡 +15 昮 +15 暻 +15 柆 +15 梣 +15 棯 +15 楶 +15 沷 +15 洑 +15 洟 +15 淴 +15 湅 +15 滵 +15 漰 +15 澬 +15 炟 +15 烓 +15 猒 +15 甗 +15 痗 +15 瘑 +15 矷 +15 矼 +15 砩 +15 穛 +15 竤 +15 笯 +15 篲 +15 籔 +15 籛 +15 絣 +15 緌 +15 縰 +15 膵 +15 苖 +15 莰 +15 莶 +15 葖 +15 蒱 +15 蓏 +15 蔰 +15 蘘 +15 蝜 +15 裬 +15 褦 +15 襮 +15 觿 +15 諴 +15 謷 +15 譂 +15 辁 +15 郪 +15 銊 +15 鍜 +15 鎃 +15 鏸 +15 钑 +15 铈 +15 隬 +15 餤 +15 駏 +15 駹 +15 騞 +15 鵀 +15 麃 +16 倛 +16 偗 +16 僈 +16 僎 +16 剟 +16 卲 +16 坫 +16 墐 +16 墠 +16 媿 +16 寣 +16 嵒 +16 庳 +16 惈 +16 慭 +16 挐 +16 掁 +16 揇 +16 搊 +16 栭 +16 梂 +16 楬 +16 檽 +16 毲 +16 涊 +16 渱 +16 潕 +16 濋 +16 瑧 +16 痋 +16 癙 +16 盉 +16 硁 +16 磞 +16 笴 +16 篔 +16 紏 +16 絖 +16 耇 +16 耎 +16 臑 +16 艚 +16 苠 +16 莤 +16 菎 +16 萳 +16 蔊 +16 蝁 +16 蝝 +16 蠸 +16 衖 +16 衼 +16 褭 +16 訧 +16 謢 +16 趐 +16 輐 +16 酨 +16 鍕 +16 鏾 +16 鐩 +16 铚 +16 锞 +16 锬 +16 锽 +16 靷 +16 鞬 +16 颎 +17 仚 +17 佖 +17 侳 +17 偩 +17 吰 +17 咢 +17 噀 +17 嚫 +17 埲 +17 塨 +17 妘 +17 姷 +17 婇 +17 尃 +17 岍 +17 彽 +17 怤 +17 憱 +17 敓 +17 昐 +17 桯 +17 桲 +17 梩 +17 楥 +17 檇 +17 氶 +17 浕 +17 涬 +17 瀙 +17 烔 +17 焄 +17 狤 +17 瓅 +17 疌 +17 睒 +17 碏 +17 祹 +17 稃 +17 篰 +17 纑 +17 羑 +17 羱 +17 胲 +17 臞 +17 荁 +17 蒉 +17 蒶 +17 蓇 +17 蟳 +17 衧 +17 豥 +17 踖 +17 鍌 +17 钶 +17 镦 +17 阽 +17 餔 +17 餲 +17 駉 +17 鹔 +18 僶 +18 儃 +18 儮 +18 厊 +18 呡 +18 垼 +18 埆 +18 塈 +18 婈 +18 屼 +18 崿 +18 嶓 +18 彴 +18 慆 +18 揳 +18 搒 +18 擏 +18 擿 +18 晼 +18 暊 +18 枓 +18 栘 +18 栺 +18 梀 +18 梐 +18 棔 +18 椥 +18 榣 +18 毚 +18 沝 +18 洃 +18 湑 +18 湴 +18 滊 +18 灊 +18 犵 +18 玼 +18 疢 +18 砳 +18 笵 +18 篴 +18 籿 +18 繄 +18 舋 +18 茖 +18 蓶 +18 蕣 +18 蜎 +18 褎 +18 褵 +18 豵 +18 踧 +18 鄹 +18 鉌 +18 鍗 +18 陏 +18 鞚 +18 顠 +18 駼 +18 髧 +18 鱽 +18 鳆 +19 倕 +19 偣 +19 僋 +19 儰 +19 儴 +19 匢 +19 嗢 +19 坲 +19 堐 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廒 +22 忣 +22 憀 +22 憯 +22 戙 +22 捄 +22 掯 +22 揗 +22 椓 +22 楘 +22 槠 +22 殢 +22 汭 +22 沋 +22 洝 +22 漃 +22 燂 +22 燋 +22 牞 +22 琁 +22 瓖 +22 眴 +22 睆 +22 硿 +22 碡 +22 磳 +22 礑 +22 粯 +22 绤 +22 缏 +22 羰 +22 胂 +22 薿 +22 袼 +22 襛 +22 謼 +22 讟 +22 讱 +22 賨 +22 蹢 +22 雚 +22 鞤 +23 唊 +23 喤 +23 噷 +23 坵 +23 塿 +23 姞 +23 岥 +23 帱 +23 揅 +23 搟 +23 摵 +23 攽 +23 榍 +23 欃 +23 殀 +23 淯 +23 澥 +23 灺 +23 燛 +23 燡 +23 牿 +23 瓛 +23 瓬 +23 瞶 +23 礓 +23 筳 +23 繲 +23 缞 +23 葃 +23 葎 +23 葹 +23 蠵 +23 訞 +23 誂 +23 銎 +23 锊 +23 髟 +23 龀 +24 丱 +24 嗿 +24 坴 +24 垝 +24 墘 +24 墼 +24 奜 +24 嵎 +24 嶰 +24 挌 +24 搉 +24 昄 +24 晹 +24 橚 +24 沴 +24 泂 +24 洿 +24 淠 +24 濊 +24 猧 +24 瑳 +24 璶 +24 眊 +24 砆 +24 縳 +24 艉 +24 芏 +24 蔕 +24 蘟 +24 蚖 +24 蚿 +24 裣 +24 豗 +24 躝 +24 釪 +24 鋋 +24 騄 +24 鯓 +24 鲐 +24 鳪 +24 黪 +25 亸 +25 侲 +25 儱 +25 咷 +25 哿 +25 埌 +25 媓 +25 庤 +25 忭 +25 怷 +25 斖 +25 柈 +25 棓 +25 棴 +25 椑 +25 槮 +25 洢 +25 濆 +25 瑏 +25 盻 +25 睖 +25 砠 +25 窾 +25 筥 +25 綼 +25 纚 +25 臌 +25 苶 +25 茇 +25 蓰 +25 讙 +25 踘 +25 钆 +25 钬 +25 锩 +25 镴 +25 頠 +25 飗 +25 髣 +25 鷃 +25 兀 +26 俍 +26 偢 +26 僽 +26 冱 +26 咶 +26 嬞 +26 岣 +26 悇 +26 憝 +26 抌 +26 拑 +26 擸 +26 敻 +26 楏 +26 榱 +26 榼 +26 樕 +26 歭 +26 浡 +26 渼 +26 滉 +26 瀍 +26 獍 +26 玁 +26 珶 +26 璈 +26 甡 +26 瘏 +26 硗 +26 禘 +26 窀 +26 缾 +26 羖 +26 翯 +26 脰 +26 腯 +26 苳 +26 藢 +26 蝘 +26 轵 +26 鄠 +26 鋐 +26 钽 +26 镈 +26 镱 +26 閺 +26 餗 +26 騲 +26 鳣 +26 鹖 +26 黚 +26 黦 +26 鼷 +27 伾 +27 勫 +27 嗈 +27 埯 +27 嫄 +27 幙 +27 廯 +27 悁 +27 戁 +27 拫 +27 掎 +27 擗 +27 攃 +27 楙 +27 淈 +27 湳 +27 焌 +27 獦 +27 痡 +27 矲 +27 禨 +27 笉 +27 筊 +27 筦 +27 紬 +27 繣 +27 薳 +27 蠋 +27 衕 +27 赒 +27 踦 +27 躄 +27 郿 +27 醡 +27 鈇 +27 鎷 +27 镘 +27 靰 +27 鮆 +27 鹍 +28 冓 +28 匼 +28 喕 +28 嚬 +28 坶 +28 奼 +28 摛 +28 敉 +28 柟 +28 楗 +28 橿 +28 櫜 +28 歠 +28 汻 +28 澼 +28 盬 +28 纕 +28 耰 +28 萹 +28 葮 +28 跕 +28 鞡 +28 飖 +28 饤 +28 鲙 +28 鲰 +28 鶗 +28 鹓 +29 倅 +29 偡 +29 刲 +29 嗛 +29 姺 +29 嶒 +29 巯 +29 庀 +29 怊 +29 恓 +29 悾 +29 慓 +29 擙 +29 枒 +29 栟 +29 殽 +29 浟 +29 玭 +29 璪 +29 瘖 +29 瘵 +29 祏 +29 秏 +29 舯 +29 荋 +29 萐 +29 蔂 +29 袙 +29 襌 +29 襕 +29 觱 +29 鉽 +29 鋀 +29 鍖 +29 鎯 +29 铌 +29 铕 +29 锎 +29 镄 +29 闉 +29 雝 +29 飐 +29 骍 +29 鶒 +30 乿 +30 佫 +30 偆 +30 僣 +30 咇 +30 嚚 +30 垌 +30 垲 +30 堮 +30 壴 +30 寀 +30 崒 +30 嵲 +30 忳 +30 挍 +30 搢 +30 晢 +30 煠 +30 玊 +30 珵 +30 矱 +30 磍 +30 礧 +30 篨 +30 臩 +30 艼 +30 蘾 +30 虖 +30 蝂 +30 蟜 +30 觭 +30 譔 +30 鉎 +30 鹎 +30 鹟 +30 鹨 +31 佴 +31 佸 +31 俙 +31 唪 +31 啍 +31 囋 +31 垸 +31 墦 +31 夌 +31 妀 +31 姵 +31 寖 +31 嵿 +31 憡 +31 欬 +31 浀 +31 涽 +31 炡 +31 狾 +31 睩 +31 穸 +31 笓 +31 籣 +31 脢 +31 芄 +31 苈 +31 菼 +31 蒍 +31 蔯 +31 襜 +31 趑 +31 醑 +31 錧 +31 鏀 +31 雥 +31 靪 +31 餈 +31 饩 +31 鬅 +31 鳇 +31 鸧 +31 黡 +31 龑 +32 佪 +32 侕 +32 侞 +32 僿 +32 匜 +32 墈 +32 媺 +32 嫙 +32 崞 +32 嵂 +32 幪 +32 忺 +32 愓 +32 搌 +32 氆 +32 滪 +32 澉 +32 痳 +32 瘛 +32 礌 +32 秪 +32 稊 +32 腄 +32 舲 +32 菉 +32 葇 +32 蕝 +32 虒 +32 酾 +32 铑 +32 鞴 +32 颋 +32 骙 +32 鸂 +33 唼 +33 婓 +33 帾 +33 朿 +33 枻 +33 氇 +33 湢 +33 漙 +33 澫 +33 玂 +33 睋 +33 礤 +33 藷 +33 蚺 +33 蜺 +33 裛 +33 蹯 +33 鄜 +33 醵 +33 頞 +33 骱 +34 僇 +34 劂 +34 崷 +34 嵚 +34 弨 +34 彔 +34 抆 +34 曚 +34 洨 +34 漭 +34 瓞 +34 磾 +34 箎 +34 蚡 +34 螬 +34 袆 +34 襘 +34 誃 +34 踣 +34 逌 +34 鋆 +34 钫 +34 锖 +34 锾 +34 鞮 +34 饾 +34 鲯 +35 劻 +35 啒 +35 垟 +35 壸 +35 姱 +35 姳 +35 廗 +35 彶 +35 怭 +35 恧 +35 戤 +35 抎 +35 撙 +35 朣 +35 桮 +35 楱 +35 淏 +35 牁 +35 瑢 +35 璆 +35 砬 +35 祔 +35 筭 +35 筴 +35 耪 +35 螗 +35 蹍 +35 驖 +35 魊 +35 鹇 +35 麀 +36 乇 +36 傺 +36 哳 +36 噰 +36 懆 +36 扠 +36 枹 +36 槚 +36 甃 +36 畣 +36 眢 +36 瞍 +36 穜 +36 粨 +36 纩 +36 罠 +36 翃 +36 莁 +36 薾 +36 裯 +36 迕 +36 銶 +36 鑀 +36 铋 +36 霂 +36 飔 +36 餧 +36 鱍 +36 鲦 +37 俉 +37 傝 +37 僝 +37 卌 +37 吪 +37 惙 +37 摅 +37 樛 +37 沕 +37 猇 +37 簠 +37 綄 +37 綪 +37 纁 +37 萚 +37 蓣 +37 蕡 +37 蕥 +37 詀 +37 諠 +37 跽 +37 鋈 +37 钖 +37 騑 +37 鸺 +37 麑 +37 鼒 +37 齉 +38 俓 +38 偅 +38 唝 +38 圬 +38 岆 +38 弚 +38 斝 +38 曀 +38 泍 +38 洚 +38 滭 +38 澒 +38 玡 +38 琎 +38 皕 +38 礐 +38 萆 +38 褆 +38 诖 +38 赪 +38 邾 +38 骒 +38 黮 +38 齵 +39 侒 +39 劁 +39 嚗 +39 塽 +39 寯 +39 幞 +39 廌 +39 悕 +39 戠 +39 扺 +39 抃 +39 拻 +39 摰 +39 浉 +39 滃 +39 瘼 +39 矞 +39 篸 +39 莸 +39 詺 +39 辀 +39 鐹 +39 镨 +39 鞨 +39 鲒 +40 僊 +40 僤 +40 唅 +40 坜 +40 婼 +40 慦 +40 摷 +40 楋 +40 渫 +40 睎 +40 砅 +40 砟 +40 篥 +40 耩 +40 脬 +40 舳 +40 蜑 +40 衎 +40 裈 +40 裼 +40 豭 +40 踼 +40 郐 +40 雱 +40 鲚 +41 仈 +41 嗼 +41 嚆 +41 塴 +41 婂 +41 搯 +41 椠 +41 槔 +41 浈 +41 牓 +41 狚 +41 甏 +41 睍 +41 簃 +41 纻 +41 绋 +41 绹 +41 翙 +41 胠 +41 脕 +41 芴 +41 薀 +41 虼 +41 誺 +41 轺 +41 遹 +41 邽 +41 鋕 +41 騃 +41 骃 +41 鷟 +42 佌 +42 佹 +42 僰 +42 姅 +42 峇 +42 朅 +42 栻 +42 汍 +42 洐 +42 濩 +42 瀵 +42 籓 +42 紟 +42 罨 +42 芑 +42 芞 +42 荈 +42 莛 +42 觯 +42 豋 +42 跘 +42 邅 +42 酃 +42 酤 +42 銆 +42 镢 +42 鮀 +42 鹆 +43 傛 +43 凵 +43 喨 +43 峸 +43 杻 +43 涫 +43 渧 +43 滒 +43 腷 +43 菛 +43 薱 +43 虓 +43 襻 +43 輶 +43 轹 +43 镠 +43 阨 +43 鵩 +44 叇 +44 圚 +44 岈 +44 恝 +44 慲 +44 擐 +44 枨 +44 溍 +44 狌 +44 珝 +44 磻 +44 菹 +44 蕅 +44 薷 +44 蜾 +44 豝 +44 釢 +44 龁 +45 仉 +45 儇 +45 庣 +45 斲 +45 毵 +45 泖 +45 芔 +45 蒝 +45 虩 +45 譕 +45 逭 +45 铒 +45 铓 +45 餬 +46 僗 +46 劓 +46 吷 +46 唗 +46 喿 +46 屘 +46 崚 +46 嵝 +46 嵫 +46 廙 +46 懪 +46 浞 +46 烸 +46 牂 +46 瘅 +46 硭 +46 綷 +46 蔌 +46 裰 +46 襬 +46 靺 +46 魰 +46 魶 +47 偝 +47 埶 +47 怳 +47 惓 +47 惔 +47 揲 +47 汧 +47 爚 +47 螓 +47 裉 +47 鏦 +48 倓 +48 唭 +48 媃 +48 峟 +48 惝 +48 揵 +48 潽 +48 瘐 +48 缍 +48 胙 +48 臸 +48 虮 +48 蝃 +48 螣 +48 趧 +48 鍏 +48 铼 +48 闶 +48 阼 +48 陧 +49 儗 +49 坋 +49 寘 +49 惛 +49 扆 +49 枲 +49 渃 +49 禚 +49 禤 +49 箅 +49 艟 +49 覗 +49 酎 +49 鉏 +49 髁 +50 偭 +50 刭 +50 呫 +50 圁 +50 懮 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騛 +61 龆 +62 偨 +62 垤 +62 婄 +62 怃 +62 樘 +62 焓 +62 誾 +62 邠 +62 钲 +63 厣 +63 嚭 +63 奻 +63 崦 +63 朘 +63 灆 +63 狁 +63 瘥 +63 矧 +63 蓒 +63 螵 +63 蠼 +63 趯 +63 躔 +63 鍪 +64 庋 +64 旆 +64 爞 +64 狃 +64 艏 +64 芤 +64 萑 +64 辿 +64 鼱 +65 呙 +65 呺 +65 尪 +65 搠 +65 旛 +65 沚 +65 砑 +65 缒 +65 缡 +65 鍙 +66 堷 +66 廑 +66 楩 +66 槙 +66 浼 +66 猋 +66 瘳 +66 砉 +66 紒 +66 蟪 +66 馘 +66 骎 +66 鰶 +67 丬 +67 儭 +67 玢 +67 痾 +67 皞 +67 籴 +67 繻 +67 羝 +67 腍 +67 鍒 +68 朐 +68 筩 +68 莩 +68 蔹 +68 蟛 +68 蠓 +68 遄 +68 鞯 +69 囃 +69 峣 +69 毹 +69 甍 +69 筈 +69 缲 +69 耧 +69 辏 +69 迡 +69 鈤 +69 铟 +69 顗 +70 埏 +70 崤 +70 憺 +70 烚 +70 盦 +70 箨 +70 菗 +70 蓐 +70 袷 +70 裎 +70 褙 +70 諵 +70 锜 +71 匴 +71 媸 +71 宬 +71 帨 +71 榚 +71 氍 +71 沄 +71 瞜 +71 绁 +71 蝻 +71 锶 +72 丏 +72 俜 +72 傕 +72 刳 +72 堠 +72 嫘 +72 尥 +72 忮 +72 枵 +72 澐 +72 玹 +72 畬 +72 芼 +73 俛 +73 卬 +73 噭 +73 媵 +73 宄 +73 岙 +73 杩 +73 榇 +73 洫 +73 筤 +73 蔀 +73 诎 +73 谇 +73 阃 +74 扞 +74 漥 +74 熳 +74 蒛 +74 钭 +74 镔 +75 垞 +75 椪 +75 毌 +75 琲 +75 礽 +75 蔘 +75 蹡 +75 迮 +75 饫 +76 伛 +76 刿 +76 啋 +76 墬 +76 媄 +76 慬 +76 挼 +76 煐 +76 珨 +76 璺 +76 窅 +76 迗 +76 醭 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缂 +93 聍 +93 舻 +93 藸 +93 酖 +94 喥 +94 祅 +94 秾 +94 籼 +94 苤 +94 豨 +94 蹻 +94 釭 +94 铍 +94 鲊 +95 伈 +95 奡 +95 湝 +95 粜 +95 绐 +95 缌 +95 缵 +95 茻 +95 觏 +95 鼍 +96 哠 +96 昺 +96 瑑 +96 畋 +96 觇 +96 訄 +96 谫 +96 遶 +97 啴 +97 坭 +97 椐 +97 滈 +97 滏 +97 澌 +97 珽 +97 璗 +97 砯 +97 胍 +97 蜣 +98 囥 +98 殭 +98 砢 +99 偓 +99 偰 +99 傧 +99 剀 +99 昜 +99 棨 +99 絜 +99 耵 +99 鏊 +99 阍 +99 饔 +99 髡 +100 佮 +100 佽 +100 嗙 +100 懔 +100 涳 +100 絪 +100 绨 +100 饧 +101 偊 +101 崁 +101 崟 +101 怹 +101 曛 +101 朢 +101 溲 +101 芟 +101 蜱 +101 钌 +101 鲣 +101 鵰 +102 卣 +102 嘏 +102 矐 +102 葙 +102 軘 +102 鹪 +103 仡 +103 偁 +103 慊 +103 滹 +103 祧 +103 缫 +103 蓂 +103 觌 +103 镙 +103 鹣 +103 黹 +104 匚 +104 埘 +104 怍 +104 槻 +104 涷 +104 绂 +105 掊 +105 搣 +105 玅 +105 畎 +105 眬 +105 砵 +105 辂 +105 镓 +105 髂 +106 剞 +106 岽 +106 蛸 +106 觳 +106 辋 +106 郏 +106 釆 +106 黾 +107 墁 +107 梼 +107 澶 +108 蛲 +108 郇 +108 郯 +109 婸 +109 嬿 +109 愦 +109 瀹 +109 筇 +109 菑 +109 鶵 +110 帻 +110 愀 +110 玚 +110 笕 +110 膂 +110 蝤 +110 酲 +110 錾 +111 侔 +111 慥 +111 癿 +111 磲 +111 粅 +111 菫 +111 钍 +111 钪 +111 鹁 +112 妼 +112 浯 +112 蹚 +112 迋 +113 呏 +113 哃 +113 埼 +113 曌 +113 楦 +113 眭 +113 跬 +114 尢 +114 怓 +114 旒 +114 湲 +114 茤 +114 袢 +114 赀 +114 钒 +115 卺 +115 斠 +115 潶 +115 轾 +115 閟 +116 戋 +116 淰 +116 疰 +116 缣 +116 菪 +116 蟊 +117 垺 +117 檠 +117 锆 +117 骀 +117 鼙 +118 箹 +118 阋 +119 侹 +119 呾 +119 巉 +119 扥 +119 燠 +119 菥 +119 鲽 +120 僾 +120 潒 +120 玦 +121 嬛 +121 峄 +121 弒 +121 捽 +121 淝 +121 缊 +121 腧 +121 蜩 +121 贶 +121 鎍 +121 鎗 +122 哕 +122 挢 +122 桤 +122 磴 +122 荩 +122 蔟 +123 仴 +123 姤 +123 涻 +123 瘕 +123 砻 +123 茺 +123 蒴 +123 钣 +123 阒 +123 鲩 +124 屃 +124 糇 +124 雰 +124 鞞 +125 舄 +125 诜 +125 醢 +126 苺 +127 嵛 +127 淍 +127 狴 +127 跢 +128 玙 +128 蕺 +128 薕 +129 悛 +129 戥 +129 趉 +129 蹓 +129 遘 +129 邶 +129 鉯 +129 霪 +130 岕 +130 艋 +130 苨 +130 蹀 +131 嗉 +131 涑 +131 燹 +131 牾 +132 挻 +132 蒨 +132 褰 +132 谖 +132 鳔 +133 圯 +133 孥 +133 搥 +133 槭 +133 氩 +133 沔 +133 狺 +133 眄 +133 砀 +133 芰 +133 蝮 +134 屣 +134 橼 +134 泚 +134 淂 +134 筲 +134 螅 +134 觋 +134 諟 +134 鄄 +135 勍 +135 姠 +135 昃 +135 栳 +135 檩 +135 沬 +135 萭 +136 旄 +136 璁 +136 蝾 +136 顸 +137 奱 +137 廛 +137 陔 +137 黉 +138 亶 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+373 兖 +374 倬 +375 蓖 +376 榖 +376 檗 +376 诹 +377 鏖 +377 鞣 +378 樯 +380 碓 +380 覅 +380 蹰 +380 陟 +381 瑷 +382 仵 +382 橛 +382 洌 +382 趔 +383 滁 +383 疖 +383 莒 +383 趄 +384 煅 +384 螯 +385 獐 +386 氚 +387 孳 +387 硎 +389 旸 +389 鈊 +390 轸 +392 踯 +396 嗐 +396 暐 +396 缛 +397 杼 +397 钤 +398 渌 +398 蓍 +399 枋 +400 闩 +400 骟 +401 旃 +401 秣 +401 菰 +403 胗 +403 螫 +404 馑 +405 糁 +407 孛 +407 灡 +408 矍 +409 蟥 +409 骧 +410 嘌 +410 澧 +410 犍 +413 驽 +414 耒 +416 燧 +416 茆 +417 搋 +417 芈 +418 喈 +418 湫 +420 曷 +420 椟 +421 逡 +422 谘 +423 殚 +423 沆 +423 瘘 +423 遒 +424 鲥 +425 杲 +425 褡 +426 侪 +426 琬 +426 耋 +426 钨 +426 钹 +427 壅 +428 忾 +428 聃 +429 肫 +429 觥 +430 囮 +430 圩 +432 唲 +432 汏 +433 酢 +434 胝 +434 躅 +434 颢 +435 衪 +437 伥 +437 脘 +438 卮 +438 嗥 +438 芃 +438 雩 +439 墀 +439 怩 +439 鄢 +440 楫 +440 浍 +440 艿 +441 妁 +441 蝣 +441 诓 +442 绌 +443 柝 +443 栉 +444 呯 +444 嚧 +445 戬 +446 扦 +446 簟 +448 禸 +449 洳 +451 醮 +452 倨 +452 畦 +453 疸 +453 睚 +453 鹗 +455 恚 +455 蠛 +455 齁 +456 掱 +456 迨 +457 刈 +458 毂 +458 郦 +460 蹼 +460 鬻 +461 亳 +463 琮 +463 荦 +468 圄 +469 彳 +470 壏 +472 铰 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+625350 换 +625685 支 +627091 达 +627188 班 +627956 形 +628477 游 +628563 画 +630523 讨 +630852 脑 +631140 首 +631774 转 +633903 华 +633956 术 +635498 产 +639420 居 +640729 继 +642195 站 +642377 推 +643828 您 +644155 段 +644913 鱼 +645984 谐 +647532 校 +647708 穿 +650381 奇 +653825 英 +657644 调 +658542 球 +659629 假 +662879 顶 +665648 克 +665862 尔 +670217 待 +671125 连 +672118 卡 +673267 却 +673521 留 +673933 夜 +675036 立 +676849 倒 +676874 运 +678058 底 +678741 整 +679234 翻 +684173 读 +685268 区 +687054 德 +687998 弄 +699667 青 +699767 五 +699895 害 +701486 往 +701749 般 +701849 指 +702792 各 +705880 差 +708156 捷 +708383 绝 +710693 质 +710909 社 +711048 习 +711172 及 +711890 店 +713804 节 +715109 城 +717916 图 +719001 帮 +719417 条 +720594 型 +720844 斯 +723768 念 +726017 专 +731114 挺 +732019 注 +732762 伤 +733681 超 +734172 命 +736335 喝 +736850 春 +738372 选 +739335 价 +742115 米 +742770 偶 +744502 切 +746005 满 +748991 久 +749718 宋 +749970 黄 +753583 够 +755608 改 +756009 味 +757292 建 +758365 员 +758487 式 +760228 茸 +760843 哼 +761438 麻 +763265 香 +763651 除 +766677 猫 +770717 将 +770787 油 +771431 办 +771524 句 +778085 任 +778124 饭 +783948 离 +787481 恋 +789085 续 +790188 啥 +791238 装 +791383 易 +793293 演 +795036 必 +795613 双 +800596 交 +804217 亲 +806244 贴 +806778 帖 +807316 保 +807953 福 +816236 需 +818455 姐 +820020 量 +822195 版 +822736 希 +825230 件 +825453 准 +827659 求 +829712 半 +831076 精 +832508 牛 +833667 制 +835100 视 +835966 热 +837975 报 +839777 拿 +846822 声 +846939 台 +847321 基 +850494 识 +850759 市 +852884 管 +856194 远 +859710 聊 +860088 利 +863629 谜 +864540 传 +865247 百 +866401 由 +867024 州 +867519 座 +869844 使 +872750 观 +873805 火 +877377 冷 +879856 嘿 +885171 广 +887315 失 +888744 戳 +893127 许 +898400 义 +908394 至 +913694 四 +914876 包 +915930 深 +916239 周 +918119 歌 +918564 确 +918986 界 +919963 数 +920619 照 +922460 并 +922474 提 +923669 类 +925168 空 +927930 民 +932213 刷 +940168 王 +940321 号 +940996 言 +943212 计 +951701 住 +955983 线 +956741 万 +957499 告 +957996 山 +958955 品 +961602 毛 +976289 请 +976597 目 +977501 车 +978123 师 +982076 入 +989758 服 +996792 金 +997275 恩 +1004143 刚 +1009184 向 +1011434 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+南独乐河镇 +博观而约取 +卧舆中困甚 +危樯独夜舟 +却顾所来径 +厚积而薄发 +又酒趁哀弦 +及兹契幽绝 +双炔失碳酯 +双蝶绣罗裙 +反是生女好 +反者道之动 +古之愚也直 +古之狂也肆 +古之矜也廉 +古川登志夫 +只有春知处 +史克肠虫清 +司家坑浮摊 +各花入各眼 +合昏尚知时 +吉冈惠理子 +同是长干人 +名与身孰亲 +后浪催前浪 +后浪推前浪 +后藤亚微梨 +君知妾有夫 +君问穷通理 +吹梦成今古 +吾得而食诸 +吾无隐乎尔 +吾生也有涯 +呋咱甲氢龙 +周任有言曰 +呵手试梅妆 +和久井映见 +哀的美敦书 +哈毕日嘎镇 +哥林多前书 +啼时惊妾梦 +回也其庶乎 +因思杜陵梦 +园儿名佚老 +国分佐智子 +土默特左旗 +圣朝无阙事 +在人矮檐下 +在灯前攲枕 +地得一以宁 +坂井绘里奈 +坂卷里绪菜 +坂本奈绪子 +坐山观虎斗 +坐看云起时 +堀江美都子 +塔那那利佛 +塞雁音书少 +墟里上孤烟 +复值接舆醉 +夏后氏以松 +夜久侵罗袜 +夜寒惊被薄 +大森亚由子 +大毗婆沙论 +大沁他拉镇 +天久美奈子 +天荒爱未老 +太田麻理映 +奥勃洛莫夫 +奥田美和子 +好物沉归底 +妆薄铅华浅 +妍暖破轻裘 +妻贤夫祸少 +妾发初覆额 +始闻叩柴荆 +姜是老的辣 +姬宫绘里香 +嫁得瞿塘贾 +子固非鱼也 +子在川上曰 +子在齐闻韶 +子张书诸绅 +子欲居九夷 +子谓伯鱼曰 +孔圣枕中丹 +孟懿子问孝 +季康子患盗 +孤琴候萝径 +孰云吾道非 +守田奈绪子 +容我醉时眠 +寄李儋元锡 +寒塘欲下迟 +寒沙带浅流 +寒灯独夜人 +寒痛乐熨剂 +射人先射马 +小向美奈子 +小杉十郎太 +小矶绘里奈 +小立恨因谁 +小笠原美奈 +少孤为客早 +尚德哉若人 +尼葛洛庞帝 +屧粉秋蛩扫 +山光忽西落 +山光悦鸟性 +山暝听猿愁 +岁老根弥壮 +岂上望夫台 +岂曰财赋强 +岩佐真悠子 +岩居由希子 +岭外音书断 +岭外音书绝 +川久保拓司 +川原亚矢子 +川村万梨阿 +川村弥代生 +川田由起奈 +巢在三珠树 +巫马期以告 +布仁巴雅尔 +布劳缪克丝 +带月荷锄归 +带湖吾甚爱 +帮理不帮亲 +常存抱柱信 +常恐秋节至 +幼发拉底河 +幽人归独卧 +应见陇头梅 +康涅狄格州 +延生护宝液 +廿二史考异 +开轩卧闲敞 +开轩面场圃 +异部宗轮论 +弗鲁米嫩塞 +弱柳千丝缕 +弹入哀筝柱 +强阳保肾丸 +归思欲沾巾 +当君怀归日 +当路谁相假 +役夫敢申恨 +得无金丸惧 +御人以口给 +心之官则思 +必也狂狷乎 +忘不了的你 +忘迹世所逐 +怕君恩未许 +总是别时情 +总是玉关情 +恭宽信敏惠 +恶之欲其死 +恶向胆边生 +悄郊原带郭 +惟有泪千行 +惟馀钟磬音 +想移根换叶 +愁一箭风快 +愁草瘗花铭 +感时花溅泪 +感此伤妾心 +愿同尘与灰 +愿嫁汉家郎 +慕士塔格峰 +戍客望边色 +我醉君复乐 +所守或匪亲 +扎什伦布寺 +打蛇随棍上 +抢回你的爱 +披衣觉露滋 +拈断数茎须 +拟共天随住 +挽弓当挽强 +捻断数茎须 +摊书拥百城 +散作满河星 +数寒更思忆 +数尽厌厌雨 +敲敲我的头 +文胜质则史 +斋藤英津子 +料舟依岸曲 +新炊间黄粱 +旗木蒴茂传 +无佛处称尊 +无攻人之恶 +无面者之牙 +时鸣春涧中 +明夷待访录 +昨别今已春 +是夜越吟苦 +晓看红湿处 +晴光转绿苹 +晴翠接荒城 +暂伴月将影 +暖宫七味丸 +暝色笼鸳瓦 +暮作吴宫妃 +暮惹御香归 +曲咪新乳膏 +曲尽河星稀 +更洒菰蒲雨 +更著风和雨 +更醉君家酒 +月黑见渔灯 +月黑雁飞高 +有发未全僧 +有奶便是娘 +有泽妃吕子 +有纪绘丽奈 +朔气传金柝 +望君烟水阔 +朝为越溪女 +朝仓加穗里 +朝扣富儿门 +朝来定有霜 +木川绘理子 +木筑沙绘子 +未足与议也 +本胆烷醇酮 +来舞魏宫前 +松任谷由实 +松坂季实子 +松际露微月 +板荡识诚臣 +极上生徒会 +林卧愁春尽 +枳花明驿墙 +柏子滋心丸 +染谷由纪子 +柔香系幽素 +查汗都斯乡 +柴芍六君丸 +柴葛解肌汤 +树杪百重泉 +树色随山迥 +根谷美智子 +桃核承气汤 +桐岛绘里香 +桐阴月已西 +桧佐木修兵 +梅宫万纱子 +梅影横窗瘦 +森乃伊比喜 +森山直太朗 +森永奈绪美 +椰岛鹿龟酒 +楋手唔成势 +榎本加奈子 +樊迟请学稼 +樋口可南子 +樽酒慰离颜 +欠了你的爱 +欢言得所憩 +欲投人处宿 +欲持一瓢酒 +欲祭疑君在 +欲语泪先流 +歌罢满帘风 +正春浓酒困 +正沙净草枯 +正蝉吟败叶 +此木岂无阴 +毒毛旋花甙 +毒皮暴掠龙 +比学赶帮超 +民听了民怕 +民德归厚矣 +民斯为下矣 +民无信不立 +氯沙坦钾片 +水落鱼梁浅 +水覆难再收 +水赤刃伤手 +求仁而得仁 +汉下白登道 +汉女输幢布 +汉计诚已拙 +汐濑奈津美 +汝果欲学诗 +江晚正愁余 +江船火独明 +江角真纪子 +池月渐东上 +池面冰初解 +河合奈保子 +沾襟比散丝 +泉声咽危石 +法曲献仙音 +波粒二象性 +泽尻绘里香 +洒向枝上花 +浣花洗剑录 +浦树远含滋 +浦田爱里奈 +消栓通络片 +涌井绘理子 +涧底束荆薪 +清吹那堪听 +清燥救肺汤 +清脑复神液 +渐新痕悬柳 +渐觉伤春暮 +渺空烟四远 +湖月照我影 +溪花与禅意 +漾漾泛菱荇 +澄澄变今古 +澄澄映葭苇 +灭烛怜光满 +灰舌死誓者 +炎之蜃气楼 +烟光摇缥瓦 +烦君最相警 +煮豆燃豆萁 +爱的流刑地 +犹压香衾卧 +狄俄尼索斯 +玉川纱己子 +瑞脑消金兽 +甚矣吾衰矣 +生驹惠理子 +用箭当用长 +田夫荷锄立 +由俭入奢易 +由奢入俭难 +甲斐田裕子 +画堂南畔见 +留我花间住 +留醉与山翁 +疏雨洗遗钿 +疏雨过中条 +百补增力丸 +相乐美佐枝 +相川美沙绪 +看名王宵猎 +真的用了心 +眼穿仍欲归 +睡起流莺语 +瞿塘滟预堆 +矢吹麻里奈 +矢田亚希子 +矫矫珍木巅 +石坂伊津佳 +破鼓乱人捶 +硫双二氯酚 +神崎奈津美 +祸兮福所倚 +禁断的邪语 +福兮祸所伏 +秋本奈绪美 +秋边一雁声 +秦桑低绿枝 +移舟泊烟渚 +穷边有客游 +立克次氏体 +立花慎之介 +竹喧归浣女 +竹露滴清响 +笑从双脸生 +算空有并刀 +簇带争济楚 +糠酸莫米松 +素手抽针冷 +素手青条上 +红影湿幽窗 +红萼未宜簪 +纲鉴易知录 +细将幽恨传 +经冬复历春 +绫濑川弓亲 +绿蚁新醅酒 +缘愁似个长 +缺月挂疏桐 +羁泊欲穷年 +羽田惠理香 +羽田美智子 +翠辇辞金阙 +而谁以易之 +聊共引离尊 +胜又亚依子 +胡为乎来哉 +胡吉吐莫镇 +能改斋漫录 +脚著谢公屐 +腻水染花腥 +膈下逐瘀汤 +臣事君以忠 +自谓羲皇人 +舒郁九宝丸 +良乡吴店村 +色静深松里 +芦叶满汀洲 +花强妾貌强 +花晴帘影红 +花重锦官城 +芳本美代子 +苓桂术甘汤 +苔痕上阶绿 +苟能制侵陵 +草径入荒园 +荒城临古渡 +荻野目庆子 +莫把幺弦拨 +莫教枝上啼 +菅谷初音乃 +菅野亚梨沙 +菅野美寿纪 +萨勒尼塔纳 +萩原美奈子 +落月成孤倚 +蒂罗亚之泪 +蒙得维的亚 +蕃情似此水 +薄宦梗犹泛 +薬师丸仁美 +藤井惠津子 +藤志吕仁美 +虢季子白盘 +虽赏之不窃 +蚕丛及鱼凫 +蚕饥妾欲去 +蝉噪林逾静 +行到水穷处 +衣上灞陵雨 +衣润费炉烟 +补脾益肠丸 +衩袜步香阶 +西哈努克城 +见尔当何秋 +观今宜鉴古 +视死忽如归 +觉来双泪垂 +解肌宁嗽丸 +言轻莫劝人 +註冊會計師 +访旧半为鬼 +语罢暮天钟 +诹访部顺一 +读罢泪沾襟 +谁为表予心 +谁复留君住 +调胃承气汤 +豆在釜中泣 +豹胎易筋丸 +贝吹美弥子 +贞妇贵殉夫 +贱日岂殊众 +贵来方悟稀 +身痛逐瘀汤 +软踏帘钩说 +轻尘在玉琴 +轻尘栖弱草 +轻颦双黛螺 +辰巳奈都子 +达来呼布镇 +过则勿惮改 +过雨看松色 +运命惟所遇 +近之则不孙 +近山识鸟音 +还袅万丝金 +远野奈津子 +送魏万之京 +遥夜泛清瑟 +那堪和梦无 +那堪玄鬓影 +邦君树塞门 +郎情妾意剑 +郡邑浮前浦 +郴阳和雁无 +酒干倘卖无 +酒矸倘卖无 +醉月频中圣 +采柏动盈掬 +里约热内卢 +重屏会棋图 +野径云俱黑 +野旷天低树 +金嗓利咽丸 +金嗓开音丸 +金背砍山刀 +銀行同業市 +铁热克提乡 +银样蜡枪头 +银样镴枪头 +镇肝熄风汤 +长记秋晴望 +问君何所之 +问言与谁餐 +闲却传杯手 +间宫沙希子 +间宫纱希子 +闺中只独看 +阵马檐间铁 +阿佛洛狄忒 +阿夫拉莫夫 +际夜转西壑 +陪臣执国命 +随山将万转 +隔河见胡骑 +露重飞难进 +青木佐和子 +青木诗央里 +青槐夹驰道 +青泥何盘盘 +青萝拂行衣 +青霭入看无 +颖锐物不隔 +风多响易沉 +风枝惊暗鹊 +风沼萦新皱 +风烟望五津 +飞镜又重磨 +馀响入霜钟 +香冷入瑶席 +香销轻梦还 +香雾云鬟湿 +驻马别孤坟 +驻马望千门 +驾长车踏破 +骑火一川明 +高柳乱蝉嘶 +高树晓还密 +鬼得而诛之 +鱼雁音尘少 +鱼馁而肉败 +鲸饮未吞海 +鸡声茅店月 +鸣筝金粟柱 +鹫见惠理子 +鹰身人之爪 +麻井帆野香 +齐藤惠理香 +东乌珠穆沁旗 +为萧娘书一纸 +乌里雅斯太镇 +也格孜托别乡 +于是鸱得腐鼠 +亚的斯亚贝巴 +亦各言其志也 +人老精鬼老灵 +今之矜也忿戾 +以手推松曰去 +仲弓为季氏宰 +似花还似非花 +使民如承大祭 +冠脉左前降支 +况有狂朋怪侣 +动了情伤了心 +匡人其如予何 +十驾斋养新录 +古者民有三疾 +只与蛮笺象管 +吾党有直躬者 +喀拉亚尕奇乡 +坐中多是豪英 +塔什库勒克乡 +契维塔韦基亚 +孟鲁司特钠片 +季氏将伐颛臾 +布被秋宵梦觉 +师与商也孰贤 +忍听湘弦重理 +忽魂悸以魄动 +恶紫之夺朱也 +愁损翠黛双蛾 +愁里欲飞还住 +把春波都酿作 +拔赵帜易汉帜 +择其善而从之 +日番谷冬狮郎 +早是败荷衰柳 +早趁催科了纳 +是梦久应醒矣 +有头威冇尾阵 +望处雨收云断 +未肯收尽余寒 +杳杳音尘都绝 +枉赋芳兰幽芷 +欧也妮葛朗台 +此身虽在堪惊 +毕其功于一役 +水澹澹兮生烟 +求善贾而沽诸 +浆向蓝桥易乞 +淡着燕脂匀注 +犹有花梢日在 +玉纤曾擘黄柑 +画角声断谯门 +百癣夏塔热片 +窥鱼笑汝痴计 +管氏亦树塞门 +管竹管山管水 +纳达齐牛录乡 +羞把香罗暗解 +翻手云覆手雨 +肯把菱花扑碎 +自过了烧灯后 +芳意千重似束 +若臧武仲之知 +虾蟆故堪浴水 +蜂虿作于怀袖 +西乌珠穆沁旗 +观千剑而识器 +觉来小园行遍 +觉来水绕山围 +解鞍少驻初程 +谢他酒朋诗侣 +赐之墙也及肩 +还见褪粉梅梢 +远水不救近火 +远水难救近火 +迢递路回清野 +遥山恰对帘钩 +都是曾听伊处 +酮康他索乳膏 +锦书无个因依 +阿热勒托别镇 +非其鬼而祭之 +题大庾岭北驿 +飞镜无根谁系 +食咗人只车咩 +马无夜草不肥 +黯黯梦云惊断 +一将功成万骨枯 +一尊搔首东窗里 +一水护田将绿绕 +下者飘转沉塘坳 +且向花间留晚照 +两山排闼送青来 +乍凉秋气满屏帏 +书被催成墨未浓 +人似秋鸿来有信 +今也或是之亡也 +今霄好向郎边去 +众芳摇落独暄妍 +住近湓江地低湿 +余亦乘舟归鹿门 +侧坐莓苔草映身 +侯门一入深似海 +俱怀逸兴壮思飞 +假作真时真亦假 +傍花随柳过前川 +催花未歇花奴鼓 +像雾像雨又像风 +关城树色催寒近 +冷透疏衾刚欲醒 +几丝柔绿乍和烟 +分曹射覆蜡灯红 +刘郎已恨蓬山远 +刚作愁时又忆卿 +别有幽愁暗恨生 +别殿遥闻箫鼓奏 +剑外忽传收蓟北 +千世修来共枕眠 +千朵万朵压枝低 +半匹红绡一丈绫 +卖炭得钱何所营 +却坐促弦弦转急 +卿自早醒侬自梦 +古庙杉松巢水鹤 +只争来早与来迟 +只愁重洒西州泪 +吴姬压酒唤客尝 +吾力犹能肆汝杯 +唱罢秋坟愁未歇 +嗟余听鼓应官去 +回乐烽前沙似雪 +夜寒江静山衔斗 +大弦嘈嘈如急雨 +女乐馀姿映寒日 +安知峰壑今来变 +宝帘闲挂小银钩 +家祭无忘告乃翁 +家祭毋忘告乃翁 +寻声暗问弹者谁 +封狼生貙貙生罴 +小艳疏香最娇软 +岁时伏腊走村翁 +州家申名使家抑 +帝得圣相相曰度 +带风伴雨如驰骤 +干惟画肉不画骨 +平冈细草鸣黄犊 +幸有微吟可相狎 +应怜屐齿印苍苔 +庚郎先自吟愁赋 +强中更有强中手 +强中自有强中手 +径须沽取对君酌 +得其门者或寡矣 +忍使骅骝气凋丧 +忽傍犀奁见翠翘 +忽复乘舟梦日边 +态浓意远淑且真 +急雪乍翻香阁絮 +恶竹应须斩万竿 +感时抚事增惋伤 +我最怜君中宵舞 +扪参历井仰胁息 +拥彗折节无嫌猜 +拨灯书尽红笺也 +择其善者而从之 +数丛沙草群鸥散 +斜光到晓穿朱户 +斜溜鬟心只凤翘 +新妆宜面下朱楼 +日色才临仙掌动 +时见松枥皆十围 +春窗曙灭九微火 +昼出耘田夜绩麻 +晓驾炭车辗冰辙 +晚妆初了明肌雪 +暗忆欢期真似梦 +曲罢曾教善才服 +曳裾王门不称情 +更谁劝啼莺声住 +月殿影开闻夜漏 +月露谁教桂叶香 +有口莫食首阳蕨 +有鹿从渠求鹿梦 +松间沙路净无泥 +枕箪溪堂冷欲秋 +枝上柳绵吹又少 +柳下系船犹未稳 +柳边人歇待船归 +桑柘影斜春社散 +梦为远别啼难唤 +梦魂惯得无拘检 +楼高莫近危阑倚 +槛菊愁烟兰泣露 +欲写彩笺书别怨 +欲寄彩笺兼尺素 +此身行作稽山土 +武皇开边意未已 +比沙可啶肠溶片 +汉将辞家破残贼 +江左沉酣求名者 +江潭落月复西斜 +沈吟放拨插弦中 +溅酒滴残歌扇字 +潮落夜江斜月里 +烛明香暗画楼深 +烛残漏断频倚枕 +片红休扫尽从伊 +玉勒雕鞍游冶处 +玉珰缄札何由达 +玉虎牵丝汲井回 +玉阶仙仗拥千官 +玳筵急管曲复终 +画楼西畔桂堂东 +白雨跳珠乱入船 +盘心清露如铅水 +盘飧市远无兼味 +禅源诸诠集都序 +离人偏识长更苦 +离魂暗逐郎行远 +秋阴时睛渐向暝 +空床卧听南窗雨 +竹杖芒鞋轻胜马 +篱落疏疏一径深 +紫驼之峰出翠釜 +红藕香残玉簟秋 +绛帻鸡人送晓筹 +绿遍山原白满川 +绿酒初尝人易醉 +罗衣欲换更添香 +耳里如闻饥冻声 +耻令越甲鸣吾君 +肯数邺下黄须儿 +背灯和月就花阴 +自胡马窥江去后 +花迎剑佩星初落 +莫使金樽空对月 +莫听穿林打叶声 +蒸藜炊黍饷东菑 +蓝霞辽海沉过雁 +虬须虎眉仍大颡 +虹猫蓝兔七侠传 +虽九死其犹未悔 +蜡炬成灰泪始干 +衣上旧痕馀苦泪 +衣上酒痕诗里字 +被酒莫惊春睡重 +被驱不异犬与鸡 +西出都门百馀里 +解铃还是系铃人 +谢公行处苍苔没 +贾氏窥帘韩掾少 +身向榆关那畔行 +转烛飘蓬一梦归 +转益多师是汝师 +轻罗小扇扑流莹 +辞家终拟长游衍 +辞根散作九秋蓬 +运移汉祚终难复 +远水救不了近火 +道是无晴却有晴 +郴江幸自绕郴山 +醉里吴音相媚好 +采香行处蹙连钱 +野蔬充膳甘长藿 +金粟堆前木已拱 +铜簧韵脆锵寒竹 +间关莺语花底滑 +陇上羊归塞草烟 +雁声远向萧关去 +霓为衣兮风为马 +霜凄万树风入衣 +青女素娥俱耐冷 +非有想非无想处 +顺得哥情失嫂意 +风絮飘残已化萍 +飞湍瀑流争喧豗 +香尘已隔犹回面 +香销被冷残灯灭 +马毛带雪汗气蒸 +高咏楚词酬午日 +听安万善吹筚篥歌 +和马叔度游月波楼 +料不啼清泪长啼血 +明妃曲和王介甫作 +有碗话碗有碟话碟 +下有冲波逆折之回川 +埃索美拉唑镁肠溶片 +夜登小阁忆洛中旧游 +奉济驿重送严公四韵 \ No newline at end of file diff --git a/speechx/examples/text_lm/local/mmseg.py b/speechx/examples/text_lm/local/mmseg.py new file mode 100755 index 000000000..74295cd3c --- /dev/null +++ b/speechx/examples/text_lm/local/mmseg.py @@ -0,0 +1,392 @@ +#!/usr/bin/env python3 +# modify from https://sites.google.com/site/homepageoffuyanwei/Home/remarksandexcellentdiscussion/page-2 + + +class Word: + def __init__(self, text='', freq=0): + self.text = text + self.freq = freq + self.length = len(text) + + +class Chunk: + def __init__(self, w1, w2=None, w3=None): + self.words = [] + self.words.append(w1) + if w2: + self.words.append(w2) + if w3: + self.words.append(w3) + + #计算chunk的总长度 + def totalWordLength(self): + length = 0 + for word in self.words: + length += len(word.text) + return length + + #计算平均长度 + def averageWordLength(self): + return float(self.totalWordLength()) / float(len(self.words)) + + #计算标准差 + def standardDeviation(self): + average = self.averageWordLength() + sum = 0.0 + for word in self.words: + tmp = (len(word.text) - average) + sum += float(tmp) * float(tmp) + return sum + + #自由语素度 + def wordFrequency(self): + sum = 0 + for word in self.words: + sum += word.freq + return sum + + +class ComplexCompare: + def takeHightest(self, chunks, comparator): + i = 1 + for j in range(1, len(chunks)): + rlt = comparator(chunks[j], chunks[0]) + if rlt > 0: + i = 0 + if rlt >= 0: + chunks[i], chunks[j] = chunks[j], chunks[i] + i += 1 + return chunks[0:i] + + #以下四个函数是mmseg算法的四种过滤原则,核心算法 + def mmFilter(self, chunks): + def comparator(a, b): + return a.totalWordLength() - b.totalWordLength() + + return self.takeHightest(chunks, comparator) + + def lawlFilter(self, chunks): + def comparator(a, b): + return a.averageWordLength() - b.averageWordLength() + + return self.takeHightest(chunks, comparator) + + def svmlFilter(self, chunks): + def comparator(a, b): + return b.standardDeviation() - a.standardDeviation() + + return self.takeHightest(chunks, comparator) + + def logFreqFilter(self, chunks): + def comparator(a, b): + return a.wordFrequency() - b.wordFrequency() + + return self.takeHightest(chunks, comparator) + + +#加载词组字典和字符字典 +dictWord = {} +maxWordLength = 0 + + +def loadDictChars(filepath): + global maxWordLength + fsock = open(filepath) + for line in fsock: + freq, word = line.split() + word = word.strip() + dictWord[word] = (len(word), int(freq)) + maxWordLength = len(word) if maxWordLength < len( + word) else maxWordLength + fsock.close() + + +def loadDictWords(filepath): + global maxWordLength + fsock = open(filepath) + for line in fsock.readlines(): + word = line.strip() + dictWord[word] = (len(word), 0) + maxWordLength = len(word) if maxWordLength < len( + word) else maxWordLength + fsock.close() + + +#判断该词word是否在字典dictWord中 +def getDictWord(word): + result = dictWord.get(word) + if result: + return Word(word, result[1]) + return None + + +#开始加载字典 +def run(): + from os.path import join, dirname + loadDictChars(join(dirname(__file__), 'data', 'chars.dic')) + loadDictWords(join(dirname(__file__), 'data', 'words.dic')) + + +class Analysis: + def __init__(self, text): + self.text = text + self.cacheSize = 3 + self.pos = 0 + self.textLength = len(self.text) + self.cache = [] + self.cacheIndex = 0 + self.complexCompare = ComplexCompare() + + #简单小技巧,用到个缓存,不知道具体有没有用处 + for i in range(self.cacheSize): + self.cache.append([-1, Word()]) + + #控制字典只加载一次 + if not dictWord: + run() + + def __iter__(self): + while True: + token = self.getNextToken() + if token is None: + raise StopIteration + yield token + + def getNextChar(self): + return self.text[self.pos] + + #判断该字符是否是中文字符(不包括中文标点) + def isChineseChar(self, charater): + return 0x4e00 <= ord(charater) < 0x9fa6 + + #判断是否是ASCII码 + def isASCIIChar(self, ch): + import string + if ch in string.whitespace: + return False + if ch in string.punctuation: + return False + return ch in string.printable + + #得到下一个切割结果 + def getNextToken(self): + while self.pos < self.textLength: + if self.isChineseChar(self.getNextChar()): + token = self.getChineseWords() + else: + token = self.getASCIIWords() + '/' + if len(token) > 0: + return token + return None + + #切割出非中文词 + def getASCIIWords(self): + # Skip pre-word whitespaces and punctuations + #跳过中英文标点和空格 + while self.pos < self.textLength: + ch = self.getNextChar() + if self.isASCIIChar(ch) or self.isChineseChar(ch): + break + self.pos += 1 + #得到英文单词的起始位置 + start = self.pos + + #找出英文单词的结束位置 + while self.pos < self.textLength: + ch = self.getNextChar() + if not self.isASCIIChar(ch): + break + self.pos += 1 + end = self.pos + + #Skip chinese word whitespaces and punctuations + #跳过中英文标点和空格 + while self.pos < self.textLength: + ch = self.getNextChar() + if self.isASCIIChar(ch) or self.isChineseChar(ch): + break + self.pos += 1 + + #返回英文单词 + return self.text[start:end] + + #切割出中文词,并且做处理,用上述4种方法 + def getChineseWords(self): + chunks = self.createChunks() + if len(chunks) > 1: + chunks = self.complexCompare.mmFilter(chunks) + if len(chunks) > 1: + chunks = self.complexCompare.lawlFilter(chunks) + if len(chunks) > 1: + chunks = self.complexCompare.svmlFilter(chunks) + if len(chunks) > 1: + chunks = self.complexCompare.logFreqFilter(chunks) + if len(chunks) == 0: + return '' + + #最后只有一种切割方法 + word = chunks[0].words + token = "" + length = 0 + for x in word: + if x.length != -1: + token += x.text + "/" + length += len(x.text) + self.pos += length + return token + + #三重循环来枚举切割方法,这里也可以运用递归来实现 + def createChunks(self): + chunks = [] + originalPos = self.pos + words1 = self.getMatchChineseWords() + + for word1 in words1: + self.pos += len(word1.text) + if self.pos < self.textLength: + words2 = self.getMatchChineseWords() + for word2 in words2: + self.pos += len(word2.text) + if self.pos < self.textLength: + words3 = self.getMatchChineseWords() + for word3 in words3: + # print(word3.length, word3.text) + if word3.length == -1: + chunk = Chunk(word1, word2) + # print("Ture") + else: + chunk = Chunk(word1, word2, word3) + chunks.append(chunk) + elif self.pos == self.textLength: + chunks.append(Chunk(word1, word2)) + self.pos -= len(word2.text) + elif self.pos == self.textLength: + chunks.append(Chunk(word1)) + self.pos -= len(word1.text) + + self.pos = originalPos + return chunks + + #运用正向最大匹配算法结合字典来切割中文文本 + def getMatchChineseWords(self): + #use cache,check it + for i in range(self.cacheSize): + if self.cache[i][0] == self.pos: + return self.cache[i][1] + + originalPos = self.pos + words = [] + index = 0 + while self.pos < self.textLength: + if index >= maxWordLength: + break + if not self.isChineseChar(self.getNextChar()): + break + self.pos += 1 + index += 1 + + text = self.text[originalPos:self.pos] + word = getDictWord(text) + if word: + words.append(word) + + self.pos = originalPos + #没有词则放置个‘X’,将文本长度标记为-1 + if not words: + word = Word() + word.length = -1 + word.text = 'X' + words.append(word) + + self.cache[self.cacheIndex] = (self.pos, words) + self.cacheIndex += 1 + if self.cacheIndex >= self.cacheSize: + self.cacheIndex = 0 + return words + + +if __name__ == "__main__": + + def cuttest(text): + #cut = Analysis(text) + tmp = "" + try: + for word in iter(Analysis(text)): + tmp += word + except Exception as e: + pass + + print(tmp) + print("================================") + + cuttest(u"研究生命来源") + cuttest(u"南京市长江大桥欢迎您") + cuttest(u"请把手抬高一点儿") + cuttest(u"长春市长春节致词。") + cuttest(u"长春市长春药店。") + cuttest(u"我的和服务必在明天做好。") + cuttest(u"我发现有很多人喜欢他。") + cuttest(u"我喜欢看电视剧大长今。") + cuttest(u"半夜给拎起来陪看欧洲杯糊着两眼半晌没搞明白谁和谁踢。") + cuttest(u"李智伟高高兴兴以及王晓薇出去玩,后来智伟和晓薇又单独去玩了。") + cuttest(u"一次性交出去很多钱。 ") + cuttest(u"这是一个伸手不见五指的黑夜。我叫孙悟空,我爱北京,我爱Python和C++。") + cuttest(u"我不喜欢日本和服。") + cuttest(u"雷猴回归人间。") + cuttest(u"工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作") + cuttest(u"我需要廉租房") + cuttest(u"永和服装饰品有限公司") + cuttest(u"我爱北京天安门") + cuttest(u"abc") + cuttest(u"隐马尔可夫") + cuttest(u"雷猴是个好网站") + cuttest(u"“Microsoft”一词由“MICROcomputer(微型计算机)”和“SOFTware(软件)”两部分组成") + cuttest(u"草泥马和欺实马是今年的流行词汇") + cuttest(u"伊藤洋华堂总府店") + cuttest(u"中国科学院计算技术研究所") + cuttest(u"罗密欧与朱丽叶") + cuttest(u"我购买了道具和服装") + cuttest(u"PS: 我觉得开源有一个好处,就是能够敦促自己不断改进,避免敞帚自珍") + cuttest(u"湖北省石首市") + cuttest(u"总经理完成了这件事情") + cuttest(u"电脑修好了") + cuttest(u"做好了这件事情就一了百了了") + cuttest(u"人们审美的观点是不同的") + cuttest(u"我们买了一个美的空调") + cuttest(u"线程初始化时我们要注意") + cuttest(u"一个分子是由好多原子组织成的") + cuttest(u"祝你马到功成") + cuttest(u"他掉进了无底洞里") + cuttest(u"中国的首都是北京") + cuttest(u"孙君意") + cuttest(u"外交部发言人马朝旭") + cuttest(u"领导人会议和第四届东亚峰会") + cuttest(u"在过去的这五年") + cuttest(u"还需要很长的路要走") + cuttest(u"60周年首都阅兵") + cuttest(u"你好人们审美的观点是不同的") + cuttest(u"买水果然后来世博园") + cuttest(u"买水果然后去世博园") + cuttest(u"但是后来我才知道你是对的") + cuttest(u"存在即合理") + cuttest(u"的的的的的在的的的的就以和和和") + cuttest(u"I love你,不以为耻,反以为rong") + cuttest(u" ") + cuttest(u"") + cuttest(u"hello你好人们审美的观点是不同的") + cuttest(u"很好但主要是基于网页形式") + cuttest(u"hello你好人们审美的观点是不同的") + cuttest(u"为什么我不能拥有想要的生活") + cuttest(u"后来我才") + cuttest(u"此次来中国是为了") + cuttest(u"使用了它就可以解决一些问题") + cuttest(u",使用了它就可以解决一些问题") + cuttest(u"其实使用了它就可以解决一些问题") + cuttest(u"好人使用了它就可以解决一些问题") + cuttest(u"是因为和国家") + cuttest(u"老年搜索还支持") + cuttest( + u"干脆就把那部蒙人的闲法给废了拉倒!RT @laoshipukong : 27日,全国人大常委会第三次审议侵权责任法草案,删除了有关医疗损害责任“举证倒置”的规定。在医患纠纷中本已处于弱势地位的消费者由此将陷入万劫不复的境地。 " + ) + cuttest("2022年12月30日是星期几?") + cuttest("二零二二年十二月三十日是星期几?") diff --git a/speechx/examples/wfst/README.md b/speechx/examples/wfst/README.md index 4f4674a4f..d0bdac0fc 100644 --- a/speechx/examples/wfst/README.md +++ b/speechx/examples/wfst/README.md @@ -183,4 +183,4 @@ data/ ├── lexiconp_disambig.txt ├── lexiconp.txt └── units.list -``` \ No newline at end of file +``` diff --git a/speechx/speechx/common/CMakeLists.txt b/speechx/speechx/common/CMakeLists.txt deleted file mode 100644 index e69de29bb..000000000 diff --git a/speechx/speechx/decoder/ctc_tlg_decoder.cc b/speechx/speechx/decoder/ctc_tlg_decoder.cc index 7b720e7ba..02e643165 100644 --- a/speechx/speechx/decoder/ctc_tlg_decoder.cc +++ b/speechx/speechx/decoder/ctc_tlg_decoder.cc @@ -48,6 +48,12 @@ void TLGDecoder::Reset() { } std::string TLGDecoder::GetFinalBestPath() { + if (frame_decoded_size_ == 0) { + // Assertion failed: (this->NumFramesDecoded() > 0 && "You cannot call + // BestPathEnd if no frames were decoded.") + return std::string(""); + } + decoder_->FinalizeDecoding(); kaldi::Lattice lat; kaldi::LatticeWeight weight; diff --git a/speechx/speechx/decoder/param.h b/speechx/speechx/decoder/param.h index cd50ef53b..85de08ca1 100644 --- a/speechx/speechx/decoder/param.h +++ b/speechx/speechx/decoder/param.h @@ -15,16 +15,15 @@ #pragma once #include "base/common.h" - #include "decoder/ctc_beam_search_decoder.h" #include "decoder/ctc_tlg_decoder.h" #include "frontend/audio/feature_pipeline.h" DEFINE_string(cmvn_file, "", "read cmvn"); DEFINE_double(streaming_chunk, 0.1, "streaming feature chunk size"); -DEFINE_bool(convert2PCM32, true, "audio convert to pcm32"); +DEFINE_bool(to_float32, true, "audio convert to pcm32"); DEFINE_string(model_path, "avg_1.jit.pdmodel", "paddle nnet model"); -DEFINE_string(params_path, "avg_1.jit.pdiparams", "paddle nnet model param"); +DEFINE_string(param_path, "avg_1.jit.pdiparams", "paddle nnet model param"); DEFINE_string(word_symbol_table, "words.txt", "word symbol table"); DEFINE_string(graph_path, "TLG", "decoder graph"); DEFINE_double(acoustic_scale, 1.0, "acoustic scale"); @@ -37,12 +36,19 @@ DEFINE_int32(receptive_field_length, DEFINE_int32(downsampling_rate, 4, "two CNN(kernel=5) module downsampling rate."); +DEFINE_string( + model_input_names, + "audio_chunk,audio_chunk_lens,chunk_state_h_box,chunk_state_c_box", + "model input names"); DEFINE_string(model_output_names, - "save_infer_model/scale_0.tmp_1,save_infer_model/" - "scale_1.tmp_1,save_infer_model/scale_2.tmp_1,save_infer_model/" - "scale_3.tmp_1", + "softmax_0.tmp_0,tmp_5,concat_0.tmp_0,concat_1.tmp_0", "model output names"); -DEFINE_string(model_cache_names, "5-1-1024,5-1-1024", "model cache names"); +DEFINE_string(model_cache_names, + "chunk_state_h_box,chunk_state_c_box", + "model cache names"); +DEFINE_string(model_cache_shapes, "5-1-1024,5-1-1024", "model cache shapes"); +DEFINE_bool(use_fbank, false, "use fbank or linear feature"); +DEFINE_int32(num_bins, 161, "num bins of mel"); namespace ppspeech { // todo refactor later @@ -50,15 +56,23 @@ FeaturePipelineOptions InitFeaturePipelineOptions() { FeaturePipelineOptions opts; opts.cmvn_file = FLAGS_cmvn_file; opts.linear_spectrogram_opts.streaming_chunk = FLAGS_streaming_chunk; - opts.convert2PCM32 = FLAGS_convert2PCM32; + opts.to_float32 = FLAGS_to_float32; kaldi::FrameExtractionOptions frame_opts; - frame_opts.frame_length_ms = 20; - frame_opts.frame_shift_ms = 10; - frame_opts.remove_dc_offset = false; - frame_opts.window_type = "hanning"; - frame_opts.preemph_coeff = 0.0; frame_opts.dither = 0.0; - opts.linear_spectrogram_opts.frame_opts = frame_opts; + frame_opts.frame_shift_ms = 10; + opts.use_fbank = FLAGS_use_fbank; + if (opts.use_fbank) { + frame_opts.window_type = "povey"; + frame_opts.frame_length_ms = 25; + opts.fbank_opts.fbank_opts.mel_opts.num_bins = FLAGS_num_bins; + opts.fbank_opts.fbank_opts.frame_opts = frame_opts; + } else { + frame_opts.remove_dc_offset = false; + frame_opts.frame_length_ms = 20; + frame_opts.window_type = "hanning"; + frame_opts.preemph_coeff = 0.0; + opts.linear_spectrogram_opts.frame_opts = frame_opts; + } opts.feature_cache_opts.frame_chunk_size = FLAGS_receptive_field_length; opts.feature_cache_opts.frame_chunk_stride = FLAGS_downsampling_rate; return opts; @@ -67,8 +81,10 @@ FeaturePipelineOptions InitFeaturePipelineOptions() { ModelOptions InitModelOptions() { ModelOptions model_opts; model_opts.model_path = FLAGS_model_path; - model_opts.params_path = FLAGS_params_path; - model_opts.cache_shape = FLAGS_model_cache_names; + model_opts.param_path = FLAGS_param_path; + model_opts.cache_names = FLAGS_model_cache_names; + model_opts.cache_shape = FLAGS_model_cache_shapes; + model_opts.input_names = FLAGS_model_input_names; model_opts.output_names = FLAGS_model_output_names; return model_opts; } diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/CMakeLists.txt b/speechx/speechx/frontend/audio/CMakeLists.txt index 2d20edf71..745832fe7 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/CMakeLists.txt +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/CMakeLists.txt @@ -7,6 +7,7 @@ add_library(frontend STATIC audio_cache.cc feature_cache.cc feature_pipeline.cc + fbank.cc ) -target_link_libraries(frontend PUBLIC kaldi-matrix kaldi-feat-common) +target_link_libraries(frontend PUBLIC kaldi-matrix kaldi-feat-common kaldi-fbank) diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/audio_cache.cc b/speechx/speechx/frontend/audio/audio_cache.cc index e8af6668d..b7a15acd7 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/audio_cache.cc +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/audio_cache.cc @@ -21,17 +21,18 @@ using kaldi::BaseFloat; using kaldi::VectorBase; using kaldi::Vector; -AudioCache::AudioCache(int buffer_size, bool convert2PCM32) +AudioCache::AudioCache(int buffer_size, bool to_float32) : finished_(false), - capacity_(buffer_size), + capacity_(buffer_size), // unit: sample size_(0), offset_(0), - timeout_(1), - convert2PCM32_(convert2PCM32) { + timeout_(1), // ms + to_float32_(to_float32) { ring_buffer_.resize(capacity_); } BaseFloat AudioCache::Convert2PCM32(BaseFloat val) { + // sample type int16, int16->float32 return val * (1. / std::pow(2.0, 15)); } @@ -43,8 +44,7 @@ void AudioCache::Accept(const VectorBase& waves) { for (size_t idx = 0; idx < waves.Dim(); ++idx) { int32 buffer_idx = (idx + offset_ + size_) % ring_buffer_.size(); ring_buffer_[buffer_idx] = waves(idx); - if (convert2PCM32_) - ring_buffer_[buffer_idx] = Convert2PCM32(waves(idx)); + if (to_float32_) ring_buffer_[buffer_idx] = Convert2PCM32(waves(idx)); } size_ += waves.Dim(); } diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/audio_cache.h b/speechx/speechx/frontend/audio/audio_cache.h index a681ef092..4ebcd9474 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/audio_cache.h +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/audio_cache.h @@ -24,7 +24,7 @@ namespace ppspeech { class AudioCache : public FrontendInterface { public: explicit AudioCache(int buffer_size = 1000 * kint16max, - bool convert2PCM32 = true); + bool to_float32 = false); virtual void Accept(const kaldi::VectorBase& waves); @@ -50,14 +50,15 @@ class AudioCache : public FrontendInterface { kaldi::BaseFloat Convert2PCM32(kaldi::BaseFloat val); std::vector ring_buffer_; - size_t offset_; // offset in ring_buffer_ - size_t size_; // samples in ring_buffer_ now - size_t capacity_; // capacity of ring_buffer_ + size_t offset_; // offset in ring_buffer_, begin of data + size_t size_; // samples in ring_buffer_, size of valid data + size_t capacity_; // capacity of ring_buffer_, full size of data buffer, + // unit: sample bool finished_; // reach audio end std::mutex mutex_; std::condition_variable ready_feed_condition_; kaldi::int32 timeout_; // millisecond - bool convert2PCM32_; + bool to_float32_; // int16 -> float32. used in linear_spectrogram DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN(AudioCache); }; diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/cmvn.cc b/speechx/speechx/frontend/audio/cmvn.cc index c7e446c92..1ea83aba5 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/cmvn.cc +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/cmvn.cc @@ -37,14 +37,17 @@ CMVN::CMVN(std::string cmvn_file, unique_ptr base_extractor) } void CMVN::Accept(const kaldi::VectorBase& inputs) { + // feed waves/feats to compute feature base_extractor_->Accept(inputs); return; } bool CMVN::Read(kaldi::Vector* feats) { + // compute feature if (base_extractor_->Read(feats) == false || feats->Dim() == 0) { return false; } + // appply cmvn Compute(feats); return true; } diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/data_cache.h b/speechx/speechx/frontend/audio/data_cache.h index a812278ce..64e9db860 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/data_cache.h +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/data_cache.h @@ -21,12 +21,15 @@ namespace ppspeech { -// A data source for testing different frontend module. -// It accepts waves or feats. + +// Simulates audio/feature input, by returning data from a Vector. +// This class is mostly meant to be used for online decoder testing using +// pre-recorded audio/feature class DataCache : public FrontendInterface { public: explicit DataCache() { finished_ = false; } + // accept waves/feats virtual void Accept(const kaldi::VectorBase& inputs) { data_ = inputs; } diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/fbank.cc b/speechx/speechx/frontend/audio/fbank.cc new file mode 100644 index 000000000..a865db593 --- /dev/null +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/fbank.cc @@ -0,0 +1,121 @@ +// Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +// +// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +// you may not use this file except in compliance with the License. +// You may obtain a copy of the License at +// +// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +// +// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +// See the License for the specific language governing permissions and +// limitations under the License. + + +#include "frontend/audio/fbank.h" +#include "kaldi/base/kaldi-math.h" +#include "kaldi/feat/feature-common.h" +#include "kaldi/feat/feature-functions.h" +#include "kaldi/matrix/matrix-functions.h" + +namespace ppspeech { + +using kaldi::int32; +using kaldi::BaseFloat; +using kaldi::Vector; +using kaldi::SubVector; +using kaldi::VectorBase; +using kaldi::Matrix; +using std::vector; + +// todo refactor later:(SmileGoat) + +Fbank::Fbank(const FbankOptions& opts, + std::unique_ptr base_extractor) + : opts_(opts), + computer_(opts.fbank_opts), + window_function_(opts.fbank_opts.frame_opts) { + base_extractor_ = std::move(base_extractor); + chunk_sample_size_ = static_cast( + opts.streaming_chunk * opts.fbank_opts.frame_opts.samp_freq); +} + +void Fbank::Accept(const VectorBase& inputs) { + base_extractor_->Accept(inputs); +} + +bool Fbank::Read(Vector* feats) { + Vector wav(chunk_sample_size_); + bool flag = base_extractor_->Read(&wav); + if (flag == false || wav.Dim() == 0) return false; + + // append remaned waves + int32 wav_len = wav.Dim(); + int32 left_len = remained_wav_.Dim(); + Vector waves(left_len + wav_len); + waves.Range(0, left_len).CopyFromVec(remained_wav_); + waves.Range(left_len, wav_len).CopyFromVec(wav); + + // compute speech feature + Compute(waves, feats); + + // cache remaned waves + kaldi::FrameExtractionOptions frame_opts = computer_.GetFrameOptions(); + int32 num_frames = kaldi::NumFrames(waves.Dim(), frame_opts); + int32 frame_shift = frame_opts.WindowShift(); + int32 left_samples = waves.Dim() - frame_shift * num_frames; + remained_wav_.Resize(left_samples); + remained_wav_.CopyFromVec( + waves.Range(frame_shift * num_frames, left_samples)); + return true; +} + +// Compute spectrogram feat +bool Fbank::Compute(const Vector& waves, Vector* feats) { + const kaldi::FrameExtractionOptions& frame_opts = + computer_.GetFrameOptions(); + int32 num_samples = waves.Dim(); + int32 frame_length = frame_opts.WindowSize(); + int32 sample_rate = frame_opts.samp_freq; + if (num_samples < frame_length) { + return true; + } + + int32 num_frames = kaldi::NumFrames(num_samples, frame_opts); + feats->Resize(num_frames * Dim()); + + Vector window; + bool need_raw_log_energy = computer_.NeedRawLogEnergy(); + for (int32 frame = 0; frame < num_frames; frame++) { + BaseFloat raw_log_energy = 0.0; + kaldi::ExtractWindow(0, + waves, + frame, + frame_opts, + window_function_, + &window, + need_raw_log_energy ? &raw_log_energy : NULL); + + + Vector this_feature(computer_.Dim(), kaldi::kUndefined); + // note: this online feature-extraction code does not support VTLN. + RealFft(&window, true); + kaldi::ComputePowerSpectrum(&window); + const kaldi::MelBanks &mel_bank = *(computer_.GetMelBanks(1.0)); + SubVector power_spectrum(window, 0, window.Dim() / 2 + 1); + if (!opts_.fbank_opts.use_power) { + power_spectrum.ApplyPow(0.5); + } + int32 mel_offset = ((opts_.fbank_opts.use_energy && !opts_.fbank_opts.htk_compat) ? 1 : 0); + SubVector mel_energies(this_feature, mel_offset, opts_.fbank_opts.mel_opts.num_bins); + mel_bank.Compute(power_spectrum, &mel_energies); + mel_energies.ApplyFloor(1e-07); + mel_energies.ApplyLog(); + SubVector output_row(feats->Data() + frame * Dim(), Dim()); + output_row.CopyFromVec(this_feature); + } + return true; +} + +} // namespace ppspeech diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/fbank.h b/speechx/speechx/frontend/audio/fbank.h index 68267b3d0..66957dc6d 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/fbank.h +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/fbank.h @@ -12,26 +12,66 @@ // See the License for the specific language governing permissions and // limitations under the License. -// wrap the fbank feat of kaldi, todo (SmileGoat) +#pragma once +#include "base/common.h" +#include "frontend/audio/frontend_itf.h" +#include "kaldi/feat/feature-fbank.h" #include "kaldi/feat/feature-mfcc.h" - -#incldue "kaldi/matrix/kaldi-vector.h" +#include "kaldi/matrix/kaldi-vector.h" namespace ppspeech { -class FbankExtractor : FrontendInterface { +struct FbankOptions { + kaldi::FbankOptions fbank_opts; + kaldi::BaseFloat streaming_chunk; // second + + FbankOptions() : streaming_chunk(0.1), fbank_opts() {} + + void Register(kaldi::OptionsItf* opts) { + opts->Register("streaming-chunk", + &streaming_chunk, + "streaming chunk size, default: 0.1 sec"); + fbank_opts.Register(opts); + } +}; + + +class Fbank : public FrontendInterface { public: - explicit FbankExtractor(const FbankOptions& opts, - share_ptr pre_extractor); - virtual void AcceptWaveform( - const kaldi::Vector& input) = 0; - virtual void Read(kaldi::Vector* feat) = 0; - virtual size_t Dim() const = 0; + explicit Fbank(const FbankOptions& opts, + std::unique_ptr base_extractor); + virtual void Accept(const kaldi::VectorBase& inputs); + virtual bool Read(kaldi::Vector* feats); + + // the dim_ is the dim of single frame feature + virtual size_t Dim() const { return computer_.Dim(); } + + virtual void SetFinished() { base_extractor_->SetFinished(); } + + virtual bool IsFinished() const { return base_extractor_->IsFinished(); } + + virtual void Reset() { + base_extractor_->Reset(); + remained_wav_.Resize(0); + } private: - bool Compute(const kaldi::Vector& wave, - kaldi::Vector* feat) const; + bool Compute(const kaldi::Vector& waves, + kaldi::Vector* feats); + + FbankOptions opts_; + std::unique_ptr base_extractor_; + + kaldi::FeatureWindowFunction window_function_; + kaldi::FbankComputer computer_; + // features_ is the Mfcc or Plp or Fbank features that we have already + // computed. + kaldi::Vector features_; + kaldi::Vector remained_wav_; + kaldi::int32 chunk_sample_size_; + + DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN(Fbank); }; -} // namespace ppspeech \ No newline at end of file +} // namespace ppspeech diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/feature_cache.cc b/speechx/speechx/frontend/audio/feature_cache.cc index b5768460e..05283bb7e 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/feature_cache.cc +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/feature_cache.cc @@ -28,11 +28,13 @@ FeatureCache::FeatureCache(FeatureCacheOptions opts, max_size_ = opts.max_size; frame_chunk_stride_ = opts.frame_chunk_stride; frame_chunk_size_ = opts.frame_chunk_size; + timeout_ = opts.timeout; // ms base_extractor_ = std::move(base_extractor); dim_ = base_extractor_->Dim(); } void FeatureCache::Accept(const kaldi::VectorBase& inputs) { + // read inputs base_extractor_->Accept(inputs); // feed current data bool result = false; @@ -49,14 +51,15 @@ bool FeatureCache::Read(kaldi::Vector* feats) { while (cache_.empty() && base_extractor_->IsFinished() == false) { // todo refactor: wait // ready_read_condition_.wait(lock); - int32 elapsed = static_cast(timer.Elapsed() * 1000); - // todo replace 1 with timeout_, 1 ms - if (elapsed > 1) { + int32 elapsed = static_cast(timer.Elapsed() * 1000); // ms + if (elapsed > timeout_) { return false; } usleep(100); // sleep 0.1 ms } if (cache_.empty()) return false; + + // read from cache feats->Resize(cache_.front().Dim()); feats->CopyFromVec(cache_.front()); cache_.pop(); @@ -70,18 +73,22 @@ bool FeatureCache::Compute() { Vector feature; bool result = base_extractor_->Read(&feature); if (result == false || feature.Dim() == 0) return false; - int32 joint_len = feature.Dim() + remained_feature_.Dim(); - int32 num_chunk = - ((joint_len / dim_) - frame_chunk_size_) / frame_chunk_stride_ + 1; + // join with remained + int32 joint_len = feature.Dim() + remained_feature_.Dim(); Vector joint_feature(joint_len); joint_feature.Range(0, remained_feature_.Dim()) .CopyFromVec(remained_feature_); joint_feature.Range(remained_feature_.Dim(), feature.Dim()) .CopyFromVec(feature); + // one by one, or stride with window + // controlled by frame_chunk_stride_ and frame_chunk_size_ + int32 num_chunk = + ((joint_len / dim_) - frame_chunk_size_) / frame_chunk_stride_ + 1; for (int chunk_idx = 0; chunk_idx < num_chunk; ++chunk_idx) { int32 start = chunk_idx * frame_chunk_stride_ * dim_; + Vector feature_chunk(frame_chunk_size_ * dim_); SubVector tmp(joint_feature.Data() + start, frame_chunk_size_ * dim_); @@ -89,6 +96,7 @@ bool FeatureCache::Compute() { std::unique_lock lock(mutex_); while (cache_.size() >= max_size_) { + // cache full, wait ready_feed_condition_.wait(lock); } @@ -96,6 +104,8 @@ bool FeatureCache::Compute() { cache_.push(feature_chunk); ready_read_condition_.notify_one(); } + + // cache remained feats int32 remained_feature_len = joint_len - num_chunk * frame_chunk_stride_ * dim_; remained_feature_.Resize(remained_feature_len); diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/feature_cache.h b/speechx/speechx/frontend/audio/feature_cache.h index 607f72c08..0dc704bbf 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/feature_cache.h +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/feature_cache.h @@ -23,8 +23,12 @@ struct FeatureCacheOptions { int32 max_size; int32 frame_chunk_size; int32 frame_chunk_stride; + int32 timeout; // ms FeatureCacheOptions() - : max_size(kint16max), frame_chunk_size(1), frame_chunk_stride(1) {} + : max_size(kint16max), + frame_chunk_size(1), + frame_chunk_stride(1), + timeout(1) {} }; class FeatureCache : public FrontendInterface { @@ -64,14 +68,15 @@ class FeatureCache : public FrontendInterface { bool Compute(); int32 dim_; - size_t max_size_; - int32 frame_chunk_size_; - int32 frame_chunk_stride_; + size_t max_size_; // cache capacity + int32 frame_chunk_size_; // window + int32 frame_chunk_stride_; // stride + std::unique_ptr base_extractor_; + kaldi::int32 timeout_; // ms kaldi::Vector remained_feature_; - std::unique_ptr base_extractor_; + std::queue> cache_; // feature cache std::mutex mutex_; - std::queue> cache_; std::condition_variable ready_feed_condition_; std::condition_variable ready_read_condition_; diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/feature_pipeline.cc b/speechx/speechx/frontend/audio/feature_pipeline.cc index 86eca2e05..40891871a 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/feature_pipeline.cc +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/feature_pipeline.cc @@ -20,14 +20,20 @@ using std::unique_ptr; FeaturePipeline::FeaturePipeline(const FeaturePipelineOptions& opts) { unique_ptr data_source( - new ppspeech::AudioCache(1000 * kint16max, opts.convert2PCM32)); - - unique_ptr linear_spectrogram( - new ppspeech::LinearSpectrogram(opts.linear_spectrogram_opts, - std::move(data_source))); + new ppspeech::AudioCache(1000 * kint16max, opts.to_float32)); + + unique_ptr base_feature; + + if (opts.use_fbank) { + base_feature.reset(new ppspeech::Fbank(opts.fbank_opts, + std::move(data_source))); + } else { + base_feature.reset(new ppspeech::LinearSpectrogram(opts.linear_spectrogram_opts, + std::move(data_source))); + } unique_ptr cmvn( - new ppspeech::CMVN(opts.cmvn_file, std::move(linear_spectrogram))); + new ppspeech::CMVN(opts.cmvn_file, std::move(base_feature))); base_extractor_.reset( new ppspeech::FeatureCache(opts.feature_cache_opts, std::move(cmvn))); diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/feature_pipeline.h b/speechx/speechx/frontend/audio/feature_pipeline.h index 7bd6c84f9..4868d37e4 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/feature_pipeline.h +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/feature_pipeline.h @@ -21,19 +21,24 @@ #include "frontend/audio/feature_cache.h" #include "frontend/audio/frontend_itf.h" #include "frontend/audio/linear_spectrogram.h" +#include "frontend/audio/fbank.h" #include "frontend/audio/normalizer.h" namespace ppspeech { struct FeaturePipelineOptions { std::string cmvn_file; - bool convert2PCM32; + bool to_float32; + bool use_fbank; LinearSpectrogramOptions linear_spectrogram_opts; + FbankOptions fbank_opts; FeatureCacheOptions feature_cache_opts; FeaturePipelineOptions() : cmvn_file(""), - convert2PCM32(false), + to_float32(false), + use_fbank(false), linear_spectrogram_opts(), + fbank_opts(), feature_cache_opts() {} }; diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/mfcc.cc b/speechx/speechx/frontend/audio/mfcc.cc new file mode 100644 index 000000000..bda1f96d7 --- /dev/null +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/mfcc.cc @@ -0,0 +1,108 @@ +// Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +// +// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +// you may not use this file except in compliance with the License. +// You may obtain a copy of the License at +// +// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +// +// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +// See the License for the specific language governing permissions and +// limitations under the License. + + +#include "frontend/audio/mfcc.h" +#include "kaldi/base/kaldi-math.h" +#include "kaldi/feat/feature-common.h" +#include "kaldi/feat/feature-functions.h" +#include "kaldi/matrix/matrix-functions.h" + +namespace ppspeech { + +using kaldi::int32; +using kaldi::BaseFloat; +using kaldi::Vector; +using kaldi::SubVector; +using kaldi::VectorBase; +using kaldi::Matrix; +using std::vector; + +Mfcc::Mfcc(const MfccOptions& opts, + std::unique_ptr base_extractor) + : opts_(opts), + computer_(opts.mfcc_opts), + window_function_(computer_.GetFrameOptions()) { + base_extractor_ = std::move(base_extractor); + chunk_sample_size_ = + static_cast(opts.streaming_chunk * opts.frame_opts.samp_freq); +} + +void Mfcc::Accept(const VectorBase& inputs) { + base_extractor_->Accept(inputs); +} + +bool Mfcc::Read(Vector* feats) { + Vector wav(chunk_sample_size_); + bool flag = base_extractor_->Read(&wav); + if (flag == false || wav.Dim() == 0) return false; + + // append remaned waves + int32 wav_len = wav.Dim(); + int32 left_len = remained_wav_.Dim(); + Vector waves(left_len + wav_len); + waves.Range(0, left_len).CopyFromVec(remained_wav_); + waves.Range(left_len, wav_len).CopyFromVec(wav); + + // compute speech feature + Compute(waves, feats); + + // cache remaned waves + kaldi::FrameExtractionOptions frame_opts = computer_.GetFrameOptions(); + int32 num_frames = kaldi::NumFrames(waves.Dim(), frame_opts); + int32 frame_shift = frame_opts.WindowShift(); + int32 left_samples = waves.Dim() - frame_shift * num_frames; + remained_wav_.Resize(left_samples); + remained_wav_.CopyFromVec( + waves.Range(frame_shift * num_frames, left_samples)); + return true; +} + +// Compute spectrogram feat +bool Mfcc::Compute(const Vector& waves, Vector* feats) { + const FrameExtractionOptions& frame_opts = computer_.GetFrameOptions(); + int32 num_samples = waves.Dim(); + int32 frame_length = frame_opts.WindowSize(); + int32 sample_rate = frame_opts.samp_freq; + if (num_samples < frame_length) { + return true; + } + + int32 num_frames = kaldi::NumFrames(num_samples, frame_opts); + feats->Rsize(num_frames * Dim()); + + Vector window; + bool need_raw_log_energy = computer_.NeedRawLogEnergy(); + for (int32 frame = 0; frame < num_frames; frame++) { + BaseFloat raw_log_energy = 0.0; + kaldi::ExtractWindow(0, + waves, + frame, + frame_opts, + window_function_, + &window, + need_raw_log_energy ? &raw_log_energy : NULL); + + + Vector this_feature(computer_.Dim(), kUndefined); + // note: this online feature-extraction code does not support VTLN. + BaseFloat vtln_warp = 1.0; + computer_.Compute(raw_log_energy, vtln_warp, &window, &this_feature); + SubVector output_row(feats->Data() + frame * Dim(), Dim()); + output_row.CopyFromVec(this_feature); + } + return true; +} + +} // namespace ppspeech \ No newline at end of file diff --git a/speechx/speechx/frontend/audio/mfcc.h b/speechx/speechx/frontend/audio/mfcc.h index aa369655e..62b0078c7 100644 --- a/speechx/speechx/frontend/audio/mfcc.h +++ b/speechx/speechx/frontend/audio/mfcc.h @@ -12,5 +12,65 @@ // See the License for the specific language governing permissions and // limitations under the License. -// wrap the mfcc feat of kaldi, todo (SmileGoat) -#include "kaldi/feat/feature-mfcc.h" \ No newline at end of file +#pragma once + +#include "kaldi/feat/feature-mfcc.h" +#include "kaldi/feat/feature-mfcc.h" +#include "kaldi/matrix/kaldi-vector.h" + +namespace ppspeech { + +struct MfccOptions { + kaldi::MfccOptions mfcc_opts; + kaldi::BaseFloat streaming_chunk; // second + + MfccOptions() : streaming_chunk(0.1), mfcc_opts() {} + + void Register(kaldi::OptionsItf* opts) { + opts->Register("streaming-chunk", + &streaming_chunk, + "streaming chunk size, default: 0.1 sec"); + mfcc_opts.Register(opts); + } +}; + + +class Mfcc : public FrontendInterface { + public: + explicit Mfcc(const MfccOptions& opts, + unique_ptr base_extractor); + + virtual void Accept(const kaldi::VectorBase& inputs); + virtual bool Read(kaldi::Vector* feats); + + // the dim_ is the dim of single frame feature + virtual size_t Dim() const { return computer_.Dim(); } + + virtual void SetFinished() { base_extractor_->SetFinished(); } + + virtual bool IsFinished() const { return base_extractor_->IsFinished(); } + + virtual void Reset() { + base_extractor_->Reset(); + remained_wav_.Resize(0); + } + + private: + bool Compute(const kaldi::Vector& waves, + kaldi::Vector* feats); + + MfccOptions opts_; + std::unique_ptr base_extractor_; + + + FeatureWindowFunction window_function_; + kaldi::MfccComputer computer_; + // features_ is the Mfcc or Plp or Fbank features that we have already + // computed. + kaldi::Vector features_; + kaldi::Vector remained_wav_; + + DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN(Fbank); +}; + +} // namespace ppspeech \ No newline at end of file diff --git a/speechx/speechx/kaldi/feat/CMakeLists.txt b/speechx/speechx/kaldi/feat/CMakeLists.txt index c3a996ffb..cfbf20256 100644 --- a/speechx/speechx/kaldi/feat/CMakeLists.txt +++ b/speechx/speechx/kaldi/feat/CMakeLists.txt @@ -3,10 +3,10 @@ add_library(kaldi-mfcc ) target_link_libraries(kaldi-mfcc PUBLIC kaldi-feat-common) -add_library(fbank +add_library(kaldi-fbank feature-fbank.cc ) -target_link_libraries(fbank PUBLIC kaldi-feat-common) +target_link_libraries(kaldi-fbank PUBLIC kaldi-feat-common) add_library(kaldi-feat-common wave-reader.cc diff --git a/speechx/speechx/kaldi/feat/feature-fbank.h b/speechx/speechx/kaldi/feat/feature-fbank.h index f57d185a4..d121cc0ee 100644 --- a/speechx/speechx/kaldi/feat/feature-fbank.h +++ b/speechx/speechx/kaldi/feat/feature-fbank.h @@ -128,8 +128,8 @@ class FbankComputer { ~FbankComputer(); - private: const MelBanks *GetMelBanks(BaseFloat vtln_warp); + private: FbankOptions opts_; diff --git a/speechx/speechx/kaldi/feat/mel-computations.cc b/speechx/speechx/kaldi/feat/mel-computations.cc index bb5e9f9ac..626cb6775 100644 --- a/speechx/speechx/kaldi/feat/mel-computations.cc +++ b/speechx/speechx/kaldi/feat/mel-computations.cc @@ -120,8 +120,8 @@ MelBanks::MelBanks(const MelBanksOptions &opts, last_index = i; } } - KALDI_ASSERT(first_index != -1 && last_index >= first_index - && "You may have set --num-mel-bins too large."); + //KALDI_ASSERT(first_index != -1 && last_index >= first_index + // && "You may have set --num-mel-bins too large."); bins_[bin].first = first_index; int32 size = last_index + 1 - first_index; diff --git a/speechx/speechx/nnet/paddle_nnet.cc b/speechx/speechx/nnet/paddle_nnet.cc index 5c4da11ac..881a82f51 100644 --- a/speechx/speechx/nnet/paddle_nnet.cc +++ b/speechx/speechx/nnet/paddle_nnet.cc @@ -49,7 +49,7 @@ void PaddleNnet::InitCacheEncouts(const ModelOptions& opts) { PaddleNnet::PaddleNnet(const ModelOptions& opts) : opts_(opts) { paddle_infer::Config config; - config.SetModel(opts.model_path, opts.params_path); + config.SetModel(opts.model_path, opts.param_path); if (opts.use_gpu) { config.EnableUseGpu(500, 0); } @@ -74,6 +74,7 @@ PaddleNnet::PaddleNnet(const ModelOptions& opts) : opts_(opts) { LOG(INFO) << "output names: " << opts.output_names; vector input_names_vec = absl::StrSplit(opts.input_names, ","); vector output_names_vec = absl::StrSplit(opts.output_names, ","); + paddle_infer::Predictor* predictor = GetPredictor(); std::vector model_input_names = predictor->GetInputNames(); @@ -87,6 +88,7 @@ PaddleNnet::PaddleNnet(const ModelOptions& opts) : opts_(opts) { for (size_t i = 0; i < output_names_vec.size(); i++) { assert(output_names_vec[i] == model_output_names[i]); } + ReleasePredictor(predictor); InitCacheEncouts(opts); } @@ -95,6 +97,7 @@ void PaddleNnet::Reset() { InitCacheEncouts(opts_); } paddle_infer::Predictor* PaddleNnet::GetPredictor() { paddle_infer::Predictor* predictor = nullptr; + std::lock_guard guard(pool_mutex); int pred_id = 0; @@ -144,15 +147,19 @@ void PaddleNnet::FeedForward(const Vector& features, Vector* inferences, int32* inference_dim) { paddle_infer::Predictor* predictor = GetPredictor(); + int feat_row = features.Dim() / feature_dim; + std::vector input_names = predictor->GetInputNames(); std::vector output_names = predictor->GetOutputNames(); + // feed inputs std::unique_ptr input_tensor = predictor->GetInputHandle(input_names[0]); std::vector INPUT_SHAPE = {1, feat_row, feature_dim}; input_tensor->Reshape(INPUT_SHAPE); input_tensor->CopyFromCpu(features.Data()); + std::unique_ptr input_len = predictor->GetInputHandle(input_names[1]); std::vector input_len_size = {1}; @@ -161,32 +168,36 @@ void PaddleNnet::FeedForward(const Vector& features, audio_len.push_back(feat_row); input_len->CopyFromCpu(audio_len.data()); - std::unique_ptr h_box = + std::unique_ptr state_h = predictor->GetInputHandle(input_names[2]); shared_ptr> h_cache = GetCacheEncoder(input_names[2]); - h_box->Reshape(h_cache->get_shape()); - h_box->CopyFromCpu(h_cache->get_data().data()); - std::unique_ptr c_box = + state_h->Reshape(h_cache->get_shape()); + state_h->CopyFromCpu(h_cache->get_data().data()); + + std::unique_ptr state_c = predictor->GetInputHandle(input_names[3]); shared_ptr> c_cache = GetCacheEncoder(input_names[3]); - c_box->Reshape(c_cache->get_shape()); - c_box->CopyFromCpu(c_cache->get_data().data()); + state_c->Reshape(c_cache->get_shape()); + state_c->CopyFromCpu(c_cache->get_data().data()); + + // forward bool success = predictor->Run(); if (success == false) { LOG(INFO) << "predictor run occurs error"; } + // fetch outpus std::unique_ptr h_out = predictor->GetOutputHandle(output_names[2]); assert(h_cache->get_shape() == h_out->shape()); h_out->CopyToCpu(h_cache->get_data().data()); + std::unique_ptr c_out = predictor->GetOutputHandle(output_names[3]); assert(c_cache->get_shape() == c_out->shape()); c_out->CopyToCpu(c_cache->get_data().data()); - // get result std::unique_ptr output_tensor = predictor->GetOutputHandle(output_names[0]); std::vector output_shape = output_tensor->shape(); @@ -195,6 +206,7 @@ void PaddleNnet::FeedForward(const Vector& features, inferences->Resize(row * col); *inference_dim = col; output_tensor->CopyToCpu(inferences->Data()); + ReleasePredictor(predictor); } diff --git a/speechx/speechx/nnet/paddle_nnet.h b/speechx/speechx/nnet/paddle_nnet.h index 906994d06..e2b3d5bc4 100644 --- a/speechx/speechx/nnet/paddle_nnet.h +++ b/speechx/speechx/nnet/paddle_nnet.h @@ -11,26 +11,20 @@ // WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. // See the License for the specific language governing permissions and // limitations under the License. - - #pragma once - - +#include +#include "base/common.h" #include "kaldi/matrix/kaldi-matrix.h" #include "kaldi/util/options-itf.h" - -#include "base/common.h" #include "nnet/nnet_itf.h" #include "paddle_inference_api.h" -#include - namespace ppspeech { struct ModelOptions { std::string model_path; - std::string params_path; - int thread_num; + std::string param_path; + int thread_num; // predictor thread pool size bool use_gpu; bool switch_ir_optim; std::string input_names; @@ -40,26 +34,21 @@ struct ModelOptions { bool enable_fc_padding; bool enable_profile; ModelOptions() - : model_path("avg_1.jit.pdmodel"), - params_path("avg_1.jit.pdiparams"), + : model_path(""), + param_path(""), thread_num(2), use_gpu(false), - input_names( - "audio_chunk,audio_chunk_lens,chunk_state_h_box,chunk_state_c_" - "box"), - output_names( - "save_infer_model/scale_0.tmp_1,save_infer_model/" - "scale_1.tmp_1,save_infer_model/scale_2.tmp_1,save_infer_model/" - "scale_3.tmp_1"), - cache_names("chunk_state_h_box,chunk_state_c_box"), - cache_shape("3-1-1024,3-1-1024"), + input_names(""), + output_names(""), + cache_names(""), + cache_shape(""), switch_ir_optim(false), enable_fc_padding(false), enable_profile(false) {} void Register(kaldi::OptionsItf* opts) { opts->Register("model-path", &model_path, "model file path"); - opts->Register("model-params", ¶ms_path, "params model file path"); + opts->Register("model-param", ¶m_path, "params model file path"); opts->Register("thread-num", &thread_num, "thread num"); opts->Register("use-gpu", &use_gpu, "if use gpu"); opts->Register("input-names", &input_names, "paddle input names"); @@ -82,17 +71,19 @@ class Tensor { public: Tensor() {} Tensor(const std::vector& shape) : _shape(shape) { - int data_size = std::accumulate( + int neml = std::accumulate( _shape.begin(), _shape.end(), 1, std::multiplies()); - LOG(INFO) << "data size: " << data_size; - _data.resize(data_size, 0); + LOG(INFO) << "Tensor neml: " << neml; + _data.resize(neml, 0); } + void reshape(const std::vector& shape) { _shape = shape; - int data_size = std::accumulate( + int neml = std::accumulate( _shape.begin(), _shape.end(), 1, std::multiplies()); - _data.resize(data_size, 0); + _data.resize(neml, 0); } + const std::vector& get_shape() const { return _shape; } std::vector& get_data() { return _data; } @@ -104,10 +95,12 @@ class Tensor { class PaddleNnet : public NnetInterface { public: PaddleNnet(const ModelOptions& opts); + virtual void FeedForward(const kaldi::Vector& features, int32 feature_dim, kaldi::Vector* inferences, int32* inference_dim); + void Dim(); virtual void Reset(); std::shared_ptr> GetCacheEncoder( diff --git a/speechx/speechx/websocket/CMakeLists.txt b/speechx/speechx/websocket/CMakeLists.txt new file mode 100644 index 000000000..582a38031 --- /dev/null +++ b/speechx/speechx/websocket/CMakeLists.txt @@ -0,0 +1,7 @@ +project(websocket) + +add_library(websocket STATIC + websocket_server.cc + websocket_client.cc +) +target_link_libraries(websocket PUBLIC frontend decoder nnet) diff --git a/speechx/speechx/websocket/websocket_client.cc b/speechx/speechx/websocket/websocket_client.cc new file mode 100644 index 000000000..bf3bbef26 --- /dev/null +++ b/speechx/speechx/websocket/websocket_client.cc @@ -0,0 +1,105 @@ +// Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +// +// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +// you may not use this file except in compliance with the License. +// You may obtain a copy of the License at +// +// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +// +// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +// See the License for the specific language governing permissions and +// limitations under the License. + +#include "websocket/websocket_client.h" + +#include "boost/json/src.hpp" + +namespace json = boost::json; + +namespace ppspeech { + +WebSocketClient::WebSocketClient(const std::string& host, int port) + : host_(host), port_(port) { + Connect(); + t_.reset(new std::thread(&WebSocketClient::ReadLoopFunc, this)); +} + +void WebSocketClient::Connect() { + tcp::resolver resolver{ioc_}; + // Look up the domain name + auto const results = resolver.resolve(host_, std::to_string(port_)); + // Make the connection on the IP address we get from a lookup + auto ep = asio::connect(ws_.next_layer(), results); + // Update the host_ string. This will provide the value of the + // Host HTTP header during the WebSocket handshake. + // See https://tools.ietf.org/html/rfc7230#section-5.4 + std::string host = host_ + ":" + std::to_string(ep.port()); + // Perform the websocket handshake + ws_.handshake(host, "/"); +} + +void WebSocketClient::SendTextData(const std::string& data) { + ws_.text(true); + ws_.write(asio::buffer(data)); +} + +void WebSocketClient::SendBinaryData(const void* data, size_t size) { + ws_.binary(true); + ws_.write(asio::buffer(data, size)); +} + +void WebSocketClient::Close() { ws_.close(websocket::close_code::normal); } + +void WebSocketClient::ReadLoopFunc() { + try { + while (true) { + beast::flat_buffer buffer; + ws_.read(buffer); + std::string message = beast::buffers_to_string(buffer.data()); + LOG(INFO) << message; + CHECK(ws_.got_text()); + json::object obj = json::parse(message).as_object(); + if (obj["status"] != "ok") { + break; + } + if (obj["type"] == "final_result") { + result_ = obj["result"].as_string().c_str(); + } + if (obj["type"] == "speech_end") { + done_ = true; + break; + } + } + } catch (beast::system_error const& se) { + // This indicates that the session was closed + if (se.code() != websocket::error::closed) { + LOG(ERROR) << se.code().message(); + } + } catch (std::exception const& e) { + LOG(ERROR) << e.what(); + } +} + +void WebSocketClient::Join() { t_->join(); } + +void WebSocketClient::SendStartSignal() { + json::value start_tag = {{"signal", "start"}}; + std::string start_message = json::serialize(start_tag); + this->SendTextData(start_message); +} + +void WebSocketClient::SendDataEnd() { + json::value end_tag = {{"data", "end"}}; + std::string end_message = json::serialize(end_tag); + this->SendTextData(end_message); +} + +void WebSocketClient::SendEndSignal() { + json::value end_tag = {{"signal", "end"}}; + std::string end_message = json::serialize(end_tag); + this->SendTextData(end_message); +} + +} // namespace ppspeech diff --git a/speechx/speechx/websocket/websocket_client.h b/speechx/speechx/websocket/websocket_client.h new file mode 100644 index 000000000..35def076d --- /dev/null +++ b/speechx/speechx/websocket/websocket_client.h @@ -0,0 +1,55 @@ +// Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +// +// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +// you may not use this file except in compliance with the License. +// You may obtain a copy of the License at +// +// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +// +// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +// See the License for the specific language governing permissions and +// limitations under the License. + +#include "base/common.h" + +#include "boost/asio/connect.hpp" +#include "boost/asio/ip/tcp.hpp" +#include "boost/beast/core.hpp" +#include "boost/beast/websocket.hpp" + +namespace beast = boost::beast; // from +namespace http = beast::http; // from +namespace websocket = beast::websocket; // from +namespace asio = boost::asio; // from +using tcp = boost::asio::ip::tcp; // from + +namespace ppspeech { + +class WebSocketClient { + public: + WebSocketClient(const std::string& host, int port); + + void SendTextData(const std::string& data); + void SendBinaryData(const void* data, size_t size); + void ReadLoopFunc(); + void Close(); + void Join(); + void SendStartSignal(); + void SendEndSignal(); + void SendDataEnd(); + bool Done() const { return done_; } + std::string GetResult() { return result_; } + + private: + void Connect(); + std::string host_; + std::string result_; + int port_; + bool done_ = false; + asio::io_context ioc_; + websocket::stream ws_{ioc_}; + std::unique_ptr t_{nullptr}; +}; +} \ No newline at end of file diff --git a/speechx/speechx/websocket/websocket_server.cc b/speechx/speechx/websocket/websocket_server.cc new file mode 100644 index 000000000..71a9e1275 --- /dev/null +++ b/speechx/speechx/websocket/websocket_server.cc @@ -0,0 +1,199 @@ +// Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +// +// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +// you may not use this file except in compliance with the License. +// You may obtain a copy of the License at +// +// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +// +// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +// See the License for the specific language governing permissions and +// limitations under the License. + + +#include "websocket/websocket_server.h" + +#include "base/common.h" +#include "boost/json/src.hpp" + +namespace json = boost::json; + +namespace ppspeech { + +ConnectionHandler::ConnectionHandler( + tcp::socket&& socket, const RecognizerResource& recognizer_resource) + : ws_(std::move(socket)), recognizer_resource_(recognizer_resource) {} + +void ConnectionHandler::OnSpeechStart() { + recognizer_ = std::make_shared(recognizer_resource_); + // Start decoder thread + decode_thread_ = std::make_shared( + &ConnectionHandler::DecodeThreadFunc, this); + got_start_tag_ = true; + LOG(INFO) << "Server: Recieved speech start signal, start reading speech"; + json::value rv = {{"status", "ok"}, {"type", "server_ready"}}; + ws_.text(true); + ws_.write(asio::buffer(json::serialize(rv))); +} + +void ConnectionHandler::OnSpeechEnd() { + LOG(INFO) << "Server: Recieved speech end signal"; + if (recognizer_ != nullptr) { + recognizer_->SetFinished(); + } + got_end_tag_ = true; +} + +void ConnectionHandler::OnFinalResult(const std::string& result) { + LOG(INFO) << "Server: Final result: " << result; + json::value rv = { + {"status", "ok"}, {"type", "final_result"}, {"result", result}}; + ws_.text(true); + ws_.write(asio::buffer(json::serialize(rv))); +} + +void ConnectionHandler::OnFinish() { + // Send finish tag + json::value rv = {{"status", "ok"}, {"type", "speech_end"}}; + ws_.text(true); + ws_.write(asio::buffer(json::serialize(rv))); +} + +void ConnectionHandler::OnSpeechData(const beast::flat_buffer& buffer) { + // Read binary PCM data + int num_samples = buffer.size() / sizeof(int16_t); + kaldi::Vector pcm_data(num_samples); + const int16_t* pdata = static_cast(buffer.data().data()); + for (int i = 0; i < num_samples; i++) { + pcm_data(i) = static_cast(*pdata); + pdata++; + } + VLOG(2) << "Server: Recieved " << num_samples << " samples"; + LOG(INFO) << "Server: Recieved " << num_samples << " samples"; + CHECK(recognizer_ != nullptr); + recognizer_->Accept(pcm_data); + + // TODO: return lpartial result + json::value rv = { + {"status", "ok"}, {"type", "partial_result"}, {"result", "TODO"}}; + ws_.text(true); + ws_.write(asio::buffer(json::serialize(rv))); +} + +void ConnectionHandler::DecodeThreadFunc() { + try { + while (true) { + recognizer_->Decode(); + if (recognizer_->IsFinished()) { + LOG(INFO) << "Server: enter finish"; + recognizer_->Decode(); + LOG(INFO) << "Server: finish"; + std::string result = recognizer_->GetFinalResult(); + OnFinalResult(result); + OnFinish(); + stop_recognition_ = true; + break; + } + } + } catch (std::exception const& e) { + LOG(ERROR) << e.what(); + } +} + +void ConnectionHandler::OnError(const std::string& message) { + json::value rv = {{"status", "failed"}, {"message", message}}; + ws_.text(true); + ws_.write(asio::buffer(json::serialize(rv))); + // Close websocket + ws_.close(websocket::close_code::normal); +} + +void ConnectionHandler::OnText(const std::string& message) { + json::value v = json::parse(message); + if (v.is_object()) { + json::object obj = v.get_object(); + if (obj.find("signal") != obj.end()) { + json::string signal = obj["signal"].as_string(); + if (signal == "start") { + OnSpeechStart(); + } else if (signal == "end") { + OnSpeechEnd(); + } else { + OnError("Unexpected signal type"); + } + } else { + OnError("Wrong message header"); + } + } else { + OnError("Wrong protocol"); + } +} + +void ConnectionHandler::operator()() { + try { + // Accept the websocket handshake + ws_.accept(); + for (;;) { + // This buffer will hold the incoming message + beast::flat_buffer buffer; + // Read a message + ws_.read(buffer); + if (ws_.got_text()) { + std::string message = beast::buffers_to_string(buffer.data()); + LOG(INFO) << "Server: Text: " << message; + OnText(message); + if (got_end_tag_) { + break; + } + } else { + if (!got_start_tag_) { + OnError("Start signal is expected before binary data"); + } else { + if (stop_recognition_) { + break; + } + OnSpeechData(buffer); + } + } + } + + LOG(INFO) << "Server: finished to wait for decoding thread join."; + if (decode_thread_ != nullptr) { + decode_thread_->join(); + } + } catch (beast::system_error const& se) { + // This indicates that the session was closed + if (se.code() != websocket::error::closed) { + if (decode_thread_ != nullptr) { + decode_thread_->join(); + } + OnSpeechEnd(); + LOG(ERROR) << se.code().message(); + } + } catch (std::exception const& e) { + LOG(ERROR) << e.what(); + } +} + +void WebSocketServer::Start() { + try { + auto const address = asio::ip::make_address("0.0.0.0"); + tcp::acceptor acceptor{ioc_, {address, static_cast(port_)}}; + for (;;) { + // This will receive the new connection + tcp::socket socket{ioc_}; + // Block until we get a connection + acceptor.accept(socket); + // Launch the session, transferring ownership of the socket + ConnectionHandler handler(std::move(socket), recognizer_resource_); + std::thread t(std::move(handler)); + t.detach(); + } + } catch (const std::exception& e) { + LOG(FATAL) << e.what(); + } +} + +} // namespace ppspeech diff --git a/speechx/speechx/websocket/websocket_server.h b/speechx/speechx/websocket/websocket_server.h new file mode 100644 index 000000000..469f123f1 --- /dev/null +++ b/speechx/speechx/websocket/websocket_server.h @@ -0,0 +1,80 @@ +// Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +// +// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +// you may not use this file except in compliance with the License. +// You may obtain a copy of the License at +// +// http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +// +// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +// See the License for the specific language governing permissions and +// limitations under the License. + + +#pragma once + +#include "base/common.h" + +#include "boost/asio/connect.hpp" +#include "boost/asio/ip/tcp.hpp" +#include "boost/beast/core.hpp" +#include "boost/beast/websocket.hpp" + +#include "decoder/recognizer.h" +#include "frontend/audio/feature_pipeline.h" + +namespace beast = boost::beast; // from +namespace http = beast::http; // from +namespace websocket = beast::websocket; // from +namespace asio = boost::asio; // from +using tcp = boost::asio::ip::tcp; // from + +namespace ppspeech { +class ConnectionHandler { + public: + ConnectionHandler(tcp::socket&& socket, + const RecognizerResource& recognizer_resource_); + void operator()(); + + private: + void OnSpeechStart(); + void OnSpeechEnd(); + void OnText(const std::string& message); + void OnFinish(); + void OnSpeechData(const beast::flat_buffer& buffer); + void OnError(const std::string& message); + void OnPartialResult(const std::string& result); + void OnFinalResult(const std::string& result); + void DecodeThreadFunc(); + std::string SerializeResult(bool finish); + + bool continuous_decoding_ = false; + int nbest_ = 1; + websocket::stream ws_; + RecognizerResource recognizer_resource_; + + bool got_start_tag_ = false; + bool got_end_tag_ = false; + // When endpoint is detected, stop recognition, and stop receiving data. + bool stop_recognition_ = false; + std::shared_ptr recognizer_ = nullptr; + std::shared_ptr decode_thread_ = nullptr; +}; + +class WebSocketServer { + public: + WebSocketServer(int port, const RecognizerResource& recognizer_resource) + : port_(port), recognizer_resource_(recognizer_resource) {} + + void Start(); + + private: + int port_; + RecognizerResource recognizer_resource_; + // The io_context is required for all I/O + asio::io_context ioc_{1}; +}; + +} // namespace ppspeech diff --git a/tests/unit/cli/test_cli.sh b/tests/unit/cli/test_cli.sh index 87c24b099..bdf05524c 100755 --- a/tests/unit/cli/test_cli.sh +++ b/tests/unit/cli/test_cli.sh @@ -1,5 +1,6 @@ #!/bin/bash set -e +echo -e "\e[1;31monly if you see 'Test success !!!', the cli testing is successful\e[0m" # Audio classification wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/cat.wav https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/dog.wav @@ -11,7 +12,27 @@ paddlespeech text --input 今天的天气真不错啊你下午有空吗我想约 # Speech_recognition wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/en.wav paddlespeech asr --input ./zh.wav +paddlespeech asr --model conformer_aishell --input ./zh.wav +paddlespeech asr --model conformer_online_aishell --input ./zh.wav +paddlespeech asr --model conformer_online_multicn --input ./zh.wav paddlespeech asr --model transformer_librispeech --lang en --input ./en.wav +paddlespeech asr --model deepspeech2offline_aishell --input ./zh.wav +paddlespeech asr --model deepspeech2online_wenetspeech --input ./zh.wav +paddlespeech asr --model deepspeech2online_aishell --input ./zh.wav +paddlespeech asr --model deepspeech2offline_librispeech --lang en --input ./en.wav + +# long audio restriction +{ +wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/datasets/single_wav/zh/test_long_audio_01.wav +paddlespeech asr --input test_long_audio_01.wav +if [ $? -ne 255 ]; then + echo -e "\e[1;31mTime restriction not passed\e[0m" + exit 1 +fi +} && +{ + echo -e "\033[32mTime restriction passed\033[0m" +} # Text To Speech paddlespeech tts --input "你好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架!" @@ -56,3 +77,6 @@ paddlespeech stats --task cls paddlespeech stats --task text paddlespeech stats --task vector paddlespeech stats --task st + + +echo -e "\033[32mTest success !!!\033[0m" diff --git a/tests/unit/server/change_yaml.py b/tests/unit/server/offline/change_yaml.py similarity index 100% rename from tests/unit/server/change_yaml.py rename to tests/unit/server/offline/change_yaml.py diff --git a/tests/unit/server/conf/application.yaml b/tests/unit/server/offline/conf/application.yaml similarity index 100% rename from tests/unit/server/conf/application.yaml rename to tests/unit/server/offline/conf/application.yaml diff --git a/tests/unit/server/test_server_client.sh b/tests/unit/server/offline/test_server_client.sh similarity index 100% rename from tests/unit/server/test_server_client.sh rename to tests/unit/server/offline/test_server_client.sh diff --git a/tests/unit/server/online/tts/check_server/change_yaml.py b/tests/unit/server/online/tts/check_server/change_yaml.py new file mode 100644 index 000000000..01351df09 --- /dev/null +++ b/tests/unit/server/online/tts/check_server/change_yaml.py @@ -0,0 +1,100 @@ +#!/usr/bin/python +import argparse +import os + +import yaml + + +def change_value(args): + yamlfile = args.config_file + change_type = args.change_type + engine_type = args.engine_type + target_key = args.target_key + target_value = args.target_value + + tmp_yamlfile = yamlfile.split(".yaml")[0] + "_tmp.yaml" + os.system("cp %s %s" % (yamlfile, tmp_yamlfile)) + + with open(tmp_yamlfile) as f, open(yamlfile, "w+", encoding="utf-8") as fw: + y = yaml.safe_load(f) + + if change_type == "model": + if engine_type == "tts_online-onnx": + target_value = target_value + "_onnx" + y[engine_type][target_key] = target_value + elif change_type == "protocol": + assert (target_key == "protocol" and ( + target_value == "http" or target_value == "websocket" + )), "if change_type is protocol, target_key must be set protocol." + y[target_key] = target_value + elif change_type == "engine_type": + assert ( + target_key == "engine_list" + ), "if change_type is engine_type, target_key must be set engine_list." + y[target_key] = [target_value] + elif change_type == "device": + assert ( + target_key == "device" + ), "if change_type is device, target_key must be set device." + if y["engine_list"][0] == "tts_online": + y["tts_online"]["device"] = target_value + elif y["engine_list"][0] == "tts_online-onnx": + y["tts_online-onnx"]["am_sess_conf"]["device"] = target_value + y["tts_online-onnx"]["voc_sess_conf"]["device"] = target_value + else: + print( + "Error engine_list, please set tts_online or tts_online-onnx" + ) + + else: + print("Error change_type, please set correct change_type.") + + print(yaml.dump(y, default_flow_style=False, sort_keys=False)) + yaml.dump(y, fw, allow_unicode=True) + os.system("rm %s" % (tmp_yamlfile)) + print(f"Change key: {target_key} to value: {target_value} successfully.") + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + '--config_file', + type=str, + default='./conf/application.yaml', + help='server yaml file.') + parser.add_argument( + '--change_type', + type=str, + default="model", + choices=["model", "protocol", "engine_type", "device"], + help='change protocol', ) + parser.add_argument( + '--engine_type', + type=str, + default="tts_online", + help='engine type', + choices=["tts_online", "tts_online-onnx"]) + parser.add_argument( + '--target_key', + type=str, + default=None, + help='Change key', + required=True) + parser.add_argument( + '--target_value', + type=str, + default=None, + help='target value', + required=True) + + args = parser.parse_args() + + change_value(args) + """ + if args.change_type == "model": + change_value(args.config_file, args.target_key, args.target_value, args.engine) + elif args.change_type == "protocol": + change_protocol(args.config_file, args.target_key, args.target_value) + else: + print("Please set correct change type, model or protocol") + """ diff --git a/tests/unit/server/online/tts/check_server/conf/application.yaml b/tests/unit/server/online/tts/check_server/conf/application.yaml new file mode 100644 index 000000000..26cd325b9 --- /dev/null +++ b/tests/unit/server/online/tts/check_server/conf/application.yaml @@ -0,0 +1,88 @@ +# This is the parameter configuration file for PaddleSpeech Serving. + +################################################################################# +# SERVER SETTING # +################################################################################# +host: 127.0.0.1 +port: 8092 + +# The task format in the engin_list is: _ +# task choices = ['tts_online', 'tts_online-onnx'] +# protocol = ['websocket', 'http'] (only one can be selected). +protocol: 'http' +engine_list: ['tts_online'] + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### TTS ######################################### +################### speech task: tts; engine_type: online ####################### +tts_online: + # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc', 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc'] + am: 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc' + am_config: + am_ckpt: + am_stat: + phones_dict: + tones_dict: + speaker_dict: + spk_id: 0 + + # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc', 'hifigan_csmsc'] + voc: 'mb_melgan_csmsc' + voc_config: + voc_ckpt: + voc_stat: + + # others + lang: 'zh' + device: 'cpu' # set 'gpu:id' or 'cpu' + am_block: 42 + am_pad: 12 + voc_block: 14 + voc_pad: 14 + + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### TTS ######################################### +################### speech task: tts; engine_type: online-onnx ####################### +tts_online-onnx: + # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc_onnx', 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx'] + am: 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx' + # am_ckpt is a list, if am is fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx, am_ckpt = [encoder model, decoder model, postnet model]; + # if am is fastspeech2_csmsc_onnx, am_ckpt = [ckpt model]; + am_ckpt: # list + am_stat: + phones_dict: + tones_dict: + speaker_dict: + spk_id: 0 + am_sample_rate: 24000 + am_sess_conf: + device: "cpu" # set 'gpu:id' or 'cpu' + use_trt: False + cpu_threads: 4 + + # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc_onnx', 'hifigan_csmsc_onnx'] + voc: 'mb_melgan_csmsc_onnx' + voc_ckpt: + voc_sample_rate: 24000 + voc_sess_conf: + device: "cpu" # set 'gpu:id' or 'cpu' + use_trt: False + cpu_threads: 4 + + # others + lang: 'zh' + am_block: 42 + am_pad: 12 + voc_block: 14 + voc_pad: 14 + voc_upsample: 300 + diff --git a/paddlespeech/server/tests/tts/online/http_client_playaudio.py b/tests/unit/server/online/tts/check_server/http_client.py similarity index 73% rename from paddlespeech/server/tests/tts/online/http_client_playaudio.py rename to tests/unit/server/online/tts/check_server/http_client.py index 1e7e8064e..cbc1f5c02 100644 --- a/paddlespeech/server/tests/tts/online/http_client_playaudio.py +++ b/tests/unit/server/online/tts/check_server/http_client.py @@ -14,39 +14,31 @@ import argparse import base64 import json -import threading +import os import time -import pyaudio import requests -mutex = threading.Lock() -buffer = b'' -p = pyaudio.PyAudio() -stream = p.open( - format=p.get_format_from_width(2), channels=1, rate=24000, output=True) -max_fail = 50 +from paddlespeech.server.utils.audio_process import pcm2wav -def play_audio(): - global stream - global buffer - global max_fail - while True: - if not buffer: - max_fail -= 1 - time.sleep(0.05) - if max_fail < 0: - break - mutex.acquire() - stream.write(buffer) - buffer = b'' - mutex.release() +def save_audio(buffer, audio_path) -> bool: + if args.save_path.endswith("pcm"): + with open(args.save_path, "wb") as f: + f.write(buffer) + elif args.save_path.endswith("wav"): + with open("./tmp.pcm", "wb") as f: + f.write(buffer) + pcm2wav("./tmp.pcm", audio_path, channels=1, bits=16, sample_rate=24000) + os.system("rm ./tmp.pcm") + else: + print("Only supports saved audio format is pcm or wav") + return False + + return True def test(args): - global mutex - global buffer params = { "text": args.text, "spk_id": args.spk_id, @@ -56,36 +48,30 @@ def test(args): "save_path": '' } - all_bytes = 0.0 - t = threading.Thread(target=play_audio) + buffer = b'' flag = 1 url = "http://" + str(args.server) + ":" + str( args.port) + "/paddlespeech/streaming/tts" st = time.time() html = requests.post(url, json.dumps(params), stream=True) for chunk in html.iter_content(chunk_size=1024): - mutex.acquire() chunk = base64.b64decode(chunk) # bytes - buffer += chunk - mutex.release() if flag: first_response = time.time() - st print(f"首包响应:{first_response} s") flag = 0 - t.start() - all_bytes += len(chunk) + buffer += chunk final_response = time.time() - st - duration = all_bytes / 2 / 24000 + duration = len(buffer) / 2.0 / 24000 print(f"尾包响应:{final_response} s") print(f"音频时长:{duration} s") print(f"RTF: {final_response / duration}") - t.join() - stream.stop_stream() - stream.close() - p.terminate() + if args.save_path is not None: + if save_audio(buffer, args.save_path): + print("音频保存至:", args.save_path) if __name__ == "__main__": @@ -107,6 +93,8 @@ if __name__ == "__main__": parser.add_argument( "--server", type=str, help="server ip", default="127.0.0.1") parser.add_argument("--port", type=int, help="server port", default=8092) + parser.add_argument( + "--save_path", type=str, help="save audio path", default=None) args = parser.parse_args() test(args) diff --git a/tests/unit/server/online/tts/check_server/test.sh b/tests/unit/server/online/tts/check_server/test.sh new file mode 100644 index 000000000..766aea850 --- /dev/null +++ b/tests/unit/server/online/tts/check_server/test.sh @@ -0,0 +1,316 @@ +#!/bin/bash +# bash test.sh + +StartService(){ + # Start service + paddlespeech_server start --config_file $config_file 1>>$log/server.log 2>>$log/server.log.wf & + echo $! > pid + + start_num=$(cat $log/server.log.wf | grep "INFO: Uvicorn running on http://" -c) + flag="normal" + while [[ $start_num -lt $target_start_num && $flag == "normal" ]] + do + start_num=$(cat $log/server.log.wf | grep "INFO: Uvicorn running on http://" -c) + # start service failed + if [ $(cat $log/server.log.wf | grep -i "Failed to warm up on tts engine." -c) -gt $error_time ];then + echo "Service started failed." | tee -a $log/test_result.log + error_time=$(cat $log/server.log.wf | grep -i "Failed to warm up on tts engine." -c) + flag="unnormal" + + elif [ $(cat $log/server.log.wf | grep -i "AssertionError" -c) -gt $error_time ];then + echo "Service started failed." | tee -a $log/test_result.log + error_time+=$(cat $log/server.log.wf | grep -i "AssertionError" -c) + flag="unnormal" + fi + done +} + +ClientTest_http(){ + for ((i=1; i<=3;i++)) + do + paddlespeech_client tts_online --input "您好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架。" + ((http_test_times+=1)) + done +} + +ClientTest_ws(){ + for ((i=1; i<=3;i++)) + do + paddlespeech_client tts_online --input "您好,欢迎使用百度飞桨深度学习框架。" --protocol websocket + ((ws_test_times+=1)) + done +} + +GetTestResult_http() { + # Determine if the test was successful + http_response_success_time=$(cat $log/server.log | grep "200 OK" -c) + if (( $http_response_success_time == $http_test_times )) ; then + echo "Testing successfully. $info" | tee -a $log/test_result.log + else + echo "Testing failed. $info" | tee -a $log/test_result.log + fi + http_test_times=$http_response_success_time +} + +GetTestResult_ws() { + # Determine if the test was successful + ws_response_success_time=$(cat $log/server.log.wf | grep "Complete the transmission of audio streams" -c) + if (( $ws_response_success_time == $ws_test_times )) ; then + echo "Testing successfully. $info" | tee -a $log/test_result.log + else + echo "Testing failed. $info" | tee -a $log/test_result.log + fi + ws_test_times=$ws_response_success_time +} + + +engine_type=$1 +log=$2 +mkdir -p $log +rm -rf $log/server.log.wf +rm -rf $log/server.log +rm -rf $log/test_result.log + + +config_file=./conf/application.yaml +server_ip=$(cat $config_file | grep "host" | awk -F " " '{print $2}') +port=$(cat $config_file | grep "port" | awk '/port:/ {print $2}') + +echo "Sevice ip: $server_ip" | tee $log/test_result.log +echo "Sevice port: $port" | tee -a $log/test_result.log + +# whether a process is listening on $port +pid=`lsof -i :"$port"|grep -v "PID" | awk '{print $2}'` +if [ "$pid" != "" ]; then + echo "The port: $port is occupied, please change another port" + exit +fi + + + +target_start_num=0 # the number of start service +test_times=0 # The number of client test +error_time=0 # The number of error occurrences in the startup failure server.log.wf file + +# start server: engine: tts_online, protocol: http, am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc, voc: mb_melgan_csmsc +info="start server: engine: $engine_type, protocol: http, am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc, voc: mb_melgan_csmsc." +echo "$info" | tee -a $log/test_result.log +((target_start_num+=1)) +StartService + +if [[ $start_num -eq $target_start_num && $flag == "normal" ]]; then + echo "Service started successfully." | tee -a $log/test_result.log + ClientTest_http + echo "This round of testing is over." | tee -a $log/test_result.log + + GetTestResult_http +else + echo "Service failed to start, no client test." + target_start_num=$start_num + +fi + +kill -9 `cat pid` +rm -rf pid +sleep 2s +echo "**************************************************************************************" | tee -a $log/test_result.log + + + + +python change_yaml.py --engine_type $engine_type --target_key voc --target_value hifigan_csmsc # change voc: mb_melgan_csmsc -> hifigan_csmsc +# start server: engine: tts_online, protocol: http, am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc, voc: hifigan_csmsc +info="start server: engine: $engine_type, protocol: http, am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc, voc: hifigan_csmsc." + +echo "$info" | tee -a $log/test_result.log +((target_start_num+=1)) +StartService + +if [[ $start_num -eq $target_start_num && $flag == "normal" ]]; then + echo "Service started successfully." | tee -a $log/test_result.log + ClientTest_http + echo "This round of testing is over." | tee -a $log/test_result.log + + GetTestResult_http +else + echo "Service failed to start, no client test." + target_start_num=$start_num + +fi + +kill -9 `cat pid` +rm -rf pid +sleep 2s +echo "**************************************************************************************" | tee -a $log/test_result.log + + + +python change_yaml.py --engine_type $engine_type --target_key am --target_value fastspeech2_csmsc # change am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc -> fastspeech2_csmsc +# start server: engine: tts_online, protocol: http, am: fastspeech2_csmsc, voc: hifigan_csmsc +info="start server: engine: $engine_type, protocol: http, am: fastspeech2_csmsc, voc: hifigan_csmsc." + +echo "$info" | tee -a $log/test_result.log +((target_start_num+=1)) +StartService + +if [[ $start_num -eq $target_start_num && $flag == "normal" ]]; then + echo "Service started successfully." | tee -a $log/test_result.log + ClientTest_http + echo "This round of testing is over." | tee -a $log/test_result.log + + GetTestResult_http +else + echo "Service failed to start, no client test." + target_start_num=$start_num + +fi + +kill -9 `cat pid` +rm -rf pid +sleep 2s +echo "**************************************************************************************" | tee -a $log/test_result.log + + +python change_yaml.py --engine_type $engine_type --target_key voc --target_value mb_melgan_csmsc # change voc: hifigan_csmsc -> mb_melgan_csmsc +# start server: engine: tts_online, protocol: http, am: fastspeech2_csmsc, voc: mb_melgan_csmsc +info="start server: engine: $engine_type, protocol: http, am: fastspeech2_csmsc, voc: mb_melgan_csmsc." + +echo "$info" | tee -a $log/test_result.log +((target_start_num+=1)) +StartService + +if [[ $start_num -eq $target_start_num && $flag == "normal" ]]; then + echo "Service started successfully." | tee -a $log/test_result.log + ClientTest_http + echo "This round of testing is over." | tee -a $log/test_result.log + + GetTestResult_http +else + echo "Service failed to start, no client test." + target_start_num=$start_num + +fi + +kill -9 `cat pid` +rm -rf pid +sleep 2s +echo "**************************************************************************************" | tee -a $log/test_result.log + + +echo "********************************************* websocket **********************************************************" + +python change_yaml.py --engine_type $engine_type --change_type protocol --target_key protocol --target_value websocket +# start server: engine: tts_online, protocol: websocket, am: fastspeech2_csmsc, voc: mb_melgan_csmsc +info="start server: engine: $engine_type, protocol: websocket, am: fastspeech2_csmsc, voc: mb_melgan_csmsc." + +echo "$info" | tee -a $log/test_result.log +((target_start_num+=1)) +StartService + +if [[ $start_num -eq $target_start_num && $flag == "normal" ]]; then + echo "Service started successfully." | tee -a $log/test_result.log + ClientTest_ws + echo "This round of testing is over." | tee -a $log/test_result.log + + GetTestResult_ws +else + echo "Service failed to start, no client test." + target_start_num=$start_num + +fi + +kill -9 `cat pid` +rm -rf pid +sleep 2s +echo "**************************************************************************************" | tee -a $log/test_result.log + +python change_yaml.py --engine_type $engine_type --target_key voc --target_value hifigan_csmsc # change voc: mb_melgan_csmsc -> hifigan_csmsc +# start server: engine: tts_online, protocol: websocket, am: fastspeech2_csmsc, voc: hifigan_csmsc +info="start server: engine: $engine_type, protocol: websocket, am: fastspeech2_csmsc, voc: hifigan_csmsc." + +echo "$info" | tee -a $log/test_result.log +((target_start_num+=1)) +StartService + +if [[ $start_num -eq $target_start_num && $flag == "normal" ]]; then + echo "Service started successfully." | tee -a $log/test_result.log + ClientTest_ws + echo "This round of testing is over." | tee -a $log/test_result.log + + GetTestResult_ws +else + echo "Service failed to start, no client test." + target_start_num=$start_num + +fi + +kill -9 `cat pid` +rm -rf pid +sleep 2s +echo "**************************************************************************************" | tee -a $log/test_result.log + + +python change_yaml.py --engine_type $engine_type --target_key am --target_value fastspeech2_cnndecoder_csmsc # change am: fastspeech2_csmsc -> fastspeech2_cnndecoder_csmsc +# start server: engine: tts_online, protocol: websocket, am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc, voc: hifigan_csmsc +info="start server: engine: $engine_type, protocol: websocket, am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc, voc: hifigan_csmsc." + +echo "$info" | tee -a $log/test_result.log +((target_start_num+=1)) +StartService + +if [[ $start_num -eq $target_start_num && $flag == "normal" ]]; then + echo "Service started successfully." | tee -a $log/test_result.log + ClientTest_ws + echo "This round of testing is over." | tee -a $log/test_result.log + + GetTestResult_ws +else + echo "Service failed to start, no client test." + target_start_num=$start_num + +fi + +kill -9 `cat pid` +rm -rf pid +sleep 2s +echo "**************************************************************************************" | tee -a $log/test_result.log + + + +python change_yaml.py --engine_type $engine_type --target_key voc --target_value mb_melgan_csmsc # change am: hifigan_csmsc -> mb_melgan_csmsc +# start server: engine: tts_online, protocol: websocket, am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc, voc: mb_melgan_csmsc +info="start server: engine: $engine_type, protocol: websocket, am: fastspeech2_cnndecoder_csmsc, voc: mb_melgan_csmsc." + +echo "$info" | tee -a $log/test_result.log +((target_start_num+=1)) +StartService + +if [[ $start_num -eq $target_start_num && $flag == "normal" ]]; then + echo "Service started successfully." | tee -a $log/test_result.log + ClientTest_ws + echo "This round of testing is over." | tee -a $log/test_result.log + + GetTestResult_ws +else + echo "Service failed to start, no client test." + target_start_num=$start_num + +fi + +kill -9 `cat pid` +rm -rf pid +sleep 2s +echo "**************************************************************************************" | tee -a $log/test_result.log + + + +echo "All tests completed." | tee -a $log/test_result.log + + +# sohw all the test results +echo "***************** Here are all the test results ********************" +cat $log/test_result.log + +# Restoring conf is the same as demos/speech_server +cp ./tts_online_application.yaml ./conf/application.yaml -rf +sleep 2s \ No newline at end of file diff --git a/tests/unit/server/online/tts/check_server/test_all.sh b/tests/unit/server/online/tts/check_server/test_all.sh new file mode 100644 index 000000000..b2ea6b445 --- /dev/null +++ b/tests/unit/server/online/tts/check_server/test_all.sh @@ -0,0 +1,25 @@ +#!/bin/bash +# bash test_all.sh + +log_all_dir=./log + +cp ./tts_online_application.yaml ./conf/application.yaml -rf + +bash test.sh tts_online $log_all_dir/log_tts_online_cpu + +python change_yaml.py --change_type engine_type --target_key engine_list --target_value tts_online-onnx +bash test.sh tts_online-onnx $log_all_dir/log_tts_online-onnx_cpu + + +python change_yaml.py --change_type device --target_key device --target_value gpu:3 +bash test.sh tts_online $log_all_dir/log_tts_online_gpu + +python change_yaml.py --change_type engine_type --target_key engine_list --target_value tts_online-onnx +python change_yaml.py --change_type device --target_key device --target_value gpu:3 +bash test.sh tts_online-onnx $log_all_dir/log_tts_online-onnx_gpu + +echo "************************************** show all test results ****************************************" +cat $log_all_dir/log_tts_online_cpu/test_result.log +cat $log_all_dir/log_tts_online-onnx_cpu/test_result.log +cat $log_all_dir/log_tts_online_gpu/test_result.log +cat $log_all_dir/log_tts_online-onnx_gpu/test_result.log diff --git a/tests/unit/server/online/tts/check_server/tts_online_application.yaml b/tests/unit/server/online/tts/check_server/tts_online_application.yaml new file mode 100644 index 000000000..26cd325b9 --- /dev/null +++ b/tests/unit/server/online/tts/check_server/tts_online_application.yaml @@ -0,0 +1,88 @@ +# This is the parameter configuration file for PaddleSpeech Serving. + +################################################################################# +# SERVER SETTING # +################################################################################# +host: 127.0.0.1 +port: 8092 + +# The task format in the engin_list is: _ +# task choices = ['tts_online', 'tts_online-onnx'] +# protocol = ['websocket', 'http'] (only one can be selected). +protocol: 'http' +engine_list: ['tts_online'] + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### TTS ######################################### +################### speech task: tts; engine_type: online ####################### +tts_online: + # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc', 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc'] + am: 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc' + am_config: + am_ckpt: + am_stat: + phones_dict: + tones_dict: + speaker_dict: + spk_id: 0 + + # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc', 'hifigan_csmsc'] + voc: 'mb_melgan_csmsc' + voc_config: + voc_ckpt: + voc_stat: + + # others + lang: 'zh' + device: 'cpu' # set 'gpu:id' or 'cpu' + am_block: 42 + am_pad: 12 + voc_block: 14 + voc_pad: 14 + + + +################################################################################# +# ENGINE CONFIG # +################################################################################# + +################################### TTS ######################################### +################### speech task: tts; engine_type: online-onnx ####################### +tts_online-onnx: + # am (acoustic model) choices=['fastspeech2_csmsc_onnx', 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx'] + am: 'fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx' + # am_ckpt is a list, if am is fastspeech2_cnndecoder_csmsc_onnx, am_ckpt = [encoder model, decoder model, postnet model]; + # if am is fastspeech2_csmsc_onnx, am_ckpt = [ckpt model]; + am_ckpt: # list + am_stat: + phones_dict: + tones_dict: + speaker_dict: + spk_id: 0 + am_sample_rate: 24000 + am_sess_conf: + device: "cpu" # set 'gpu:id' or 'cpu' + use_trt: False + cpu_threads: 4 + + # voc (vocoder) choices=['mb_melgan_csmsc_onnx', 'hifigan_csmsc_onnx'] + voc: 'mb_melgan_csmsc_onnx' + voc_ckpt: + voc_sample_rate: 24000 + voc_sess_conf: + device: "cpu" # set 'gpu:id' or 'cpu' + use_trt: False + cpu_threads: 4 + + # others + lang: 'zh' + am_block: 42 + am_pad: 12 + voc_block: 14 + voc_pad: 14 + voc_upsample: 300 + diff --git a/paddlespeech/server/tests/tts/online/ws_client_playaudio.py b/tests/unit/server/online/tts/check_server/ws_client.py similarity index 80% rename from paddlespeech/server/tests/tts/online/ws_client_playaudio.py rename to tests/unit/server/online/tts/check_server/ws_client.py index cdeb362df..eef010cf2 100644 --- a/paddlespeech/server/tests/tts/online/ws_client_playaudio.py +++ b/tests/unit/server/online/tts/check_server/ws_client.py @@ -16,20 +16,13 @@ import argparse import base64 import json import ssl -import threading import time -import pyaudio import websocket -mutex = threading.Lock() -buffer = b'' -p = pyaudio.PyAudio() -stream = p.open( - format=p.get_format_from_width(2), channels=1, rate=24000, output=True) flag = 1 st = 0.0 -all_bytes = 0.0 +all_bytes = b'' class WsParam(object): @@ -45,26 +38,8 @@ class WsParam(object): return self.url -def play_audio(): - global stream - global buffer - while True: - time.sleep(0.05) - if not buffer: # buffer 为空 - break - mutex.acquire() - stream.write(buffer) - buffer = b'' - mutex.release() - - -t = threading.Thread(target=play_audio) - - def on_message(ws, message): global flag - global t - global buffer global st global all_bytes @@ -73,25 +48,22 @@ def on_message(ws, message): audio = message["audio"] audio = base64.b64decode(audio) # bytes status = message["status"] - all_bytes += len(audio) + all_bytes += audio if status == 0: print("create successfully.") elif status == 1: - mutex.acquire() - buffer += audio - mutex.release() if flag: print(f"首包响应:{time.time() - st} s") flag = 0 - print("Start playing audio") - t.start() elif status == 2: final_response = time.time() - st - duration = all_bytes / 2 / 24000 + duration = len(all_bytes) / 2.0 / 24000 print(f"尾包响应:{final_response} s") print(f"音频时长:{duration} s") print(f"RTF: {final_response / duration}") + with open("./out.pcm", "wb") as f: + f.write(all_bytes) print("ws is closed") ws.close() else: @@ -152,9 +124,3 @@ if __name__ == "__main__": wsUrl, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close) ws.on_open = on_open ws.run_forever(sslopt={"cert_reqs": ssl.CERT_NONE}) - - t.join() - print("End of playing audio") - stream.stop_stream() - stream.close() - p.terminate() diff --git a/tests/unit/server/online/tts/test_server/test_http_client.py b/tests/unit/server/online/tts/test_server/test_http_client.py new file mode 100644 index 000000000..96372ab37 --- /dev/null +++ b/tests/unit/server/online/tts/test_server/test_http_client.py @@ -0,0 +1,188 @@ +# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import argparse +import base64 +import json +import os +import time + +import requests + +from paddlespeech.server.utils.audio_process import pcm2wav +from paddlespeech.t2s.exps.syn_utils import get_sentences + + +def save_audio(buffer, audio_path) -> bool: + if audio_path.endswith("pcm"): + with open(audio_path, "wb") as f: + f.write(buffer) + elif audio_path.endswith("wav"): + with open("./tmp.pcm", "wb") as f: + f.write(buffer) + pcm2wav("./tmp.pcm", audio_path, channels=1, bits=16, sample_rate=24000) + os.system("rm ./tmp.pcm") + else: + print("Only supports saved audio format is pcm or wav") + return False + + return True + + +def test(args, text, utt_id): + params = { + "text": text, + "spk_id": args.spk_id, + "speed": args.speed, + "volume": args.volume, + "sample_rate": args.sample_rate, + "save_path": '' + } + + buffer = b'' + flag = 1 + url = "http://" + str(args.server) + ":" + str( + args.port) + "/paddlespeech/streaming/tts" + st = time.time() + html = requests.post(url, json.dumps(params), stream=True) + for chunk in html.iter_content(chunk_size=1024): + chunk = base64.b64decode(chunk) # bytes + if flag: + first_response = time.time() - st + print(f"首包响应:{first_response} s") + flag = 0 + buffer += chunk + + final_response = time.time() - st + duration = len(buffer) / 2.0 / 24000 + + print(f"sentence: {text}") + print(f"尾包响应:{final_response} s") + print(f"音频时长:{duration} s") + print(f"RTF: {final_response / duration}") + + save_path = str(args.output_dir + "/" + utt_id + ".wav") + save_audio(buffer, save_path) + print("音频保存至:", save_path) + + return first_response, final_response, duration + + +def count_engine(logfile: str="./nohup.out"): + """For inference on the statistical engine side + + Args: + logfile (str, optional): server log. Defaults to "./nohup.out". + """ + first_response_list = [] + final_response_list = [] + duration_list = [] + + with open(logfile, "r") as f: + for line in f.readlines(): + if "- first response time:" in line: + first_response = float(line.splie(" ")[-2]) + first_response_list.append(first_response) + elif "- final response time:" in line: + final_response = float(line.splie(" ")[-2]) + final_response_list.append(final_response) + elif "- The durations of audio is:" in line: + duration = float(line.splie(" ")[-2]) + duration_list.append(duration) + + assert (len(first_response_list) == len(final_response_list) and + len(final_response_list) == len(duration_list)) + + avg_first_response = sum(first_response_list) / len(first_response_list) + avg_final_response = sum(final_response_list) / len(final_response_list) + avg_duration = sum(duration_list) / len(duration_list) + RTF = sum(final_response_list) / sum(duration_list) + + print( + "************************* engine result ***************************************" + ) + print( + f"test num: {len(duration_list)}, avg first response: {avg_first_response} s, avg final response: {avg_final_response} s, avg duration: {avg_duration}, RTF: {RTF}" + ) + print( + f"min duration: {min(duration_list)} s, max duration: {max(duration_list)} s" + ) + print( + f"max first response: {max(first_response_list)} s, min first response: {min(first_response_list)} s" + ) + print( + f"max final response: {max(final_response_list)} s, min final response: {min(final_response_list)} s" + ) + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + "--text", + type=str, + default="../../../../../../paddlespeech/t2s/exps/csmsc_test.txt", + help="text to synthesize, a 'utt_id sentence' pair per line") + parser.add_argument('--spk_id', type=int, default=0, help='Speaker id') + parser.add_argument('--speed', type=float, default=1.0, help='Audio speed') + parser.add_argument( + '--volume', type=float, default=1.0, help='Audio volume') + parser.add_argument( + '--sample_rate', + type=int, + default=0, + help='Sampling rate, the default is the same as the model') + parser.add_argument( + "--server", type=str, help="server ip", default="127.0.0.1") + parser.add_argument("--port", type=int, help="server port", default=8092) + parser.add_argument( + "--output_dir", type=str, default="./output", help="output dir") + + args = parser.parse_args() + + os.system("rm -rf %s" % (args.output_dir)) + os.mkdir(args.output_dir) + + first_response_list = [] + final_response_list = [] + duration_list = [] + + sentences = get_sentences(text_file=args.text, lang="zh") + for utt_id, sentence in sentences: + first_response, final_response, duration = test(args, sentence, utt_id) + first_response_list.append(first_response) + final_response_list.append(final_response) + duration_list.append(duration) + + assert (len(first_response_list) == len(final_response_list) and + len(final_response_list) == len(duration_list)) + + avg_first_response = sum(first_response_list) / len(first_response_list) + avg_final_response = sum(final_response_list) / len(final_response_list) + avg_duration = sum(duration_list) / len(duration_list) + RTF = sum(final_response_list) / sum(duration_list) + + print( + "************************* server/client result ***************************************" + ) + print( + f"test num: {len(duration_list)}, avg first response: {avg_first_response} s, avg final response: {avg_final_response} s, avg duration: {avg_duration}, RTF: {RTF}" + ) + print( + f"min duration: {min(duration_list)} s, max duration: {max(duration_list)} s" + ) + print( + f"max first response: {max(first_response_list)} s, min first response: {min(first_response_list)} s" + ) + print( + f"max final response: {max(final_response_list)} s, min final response: {min(final_response_list)} s" + ) diff --git a/utils/DER.py b/utils/DER.py index d6ab695d8..59bcbec47 100755 --- a/utils/DER.py +++ b/utils/DER.py @@ -26,9 +26,9 @@ import argparse import os import re import subprocess -from distutils.util import strtobool import numpy as np +from distutils.util import strtobool FILE_IDS = re.compile(r"(?<=Speaker Diarization for).+(?=\*\*\*)") SCORED_SPEAKER_TIME = re.compile(r"(?<=SCORED SPEAKER TIME =)[\d.]+") diff --git a/utils/compute-wer.py b/utils/compute-wer.py index 2d7cc8e13..978a80c9f 100755 --- a/utils/compute-wer.py +++ b/utils/compute-wer.py @@ -2,6 +2,7 @@ # -*- coding: utf-8 -*- # CopyRight WeNet Apache-2.0 License import codecs +import re import sys import unicodedata @@ -32,8 +33,7 @@ def characterize(string): else: # some input looks like: , we want to separate it to two words. sep = ' ' - if char == '<': - sep = '>' + if char == '<': sep = '>' j = i + 1 while j < len(string): c = string[j] @@ -48,8 +48,7 @@ def characterize(string): def stripoff_tags(x): - if not x: - return '' + if not x: return '' chars = [] i = 0 T = len(x) @@ -366,7 +365,7 @@ if __name__ == '__main__': verbose = 0 try: verbose = int(b) - except Exception as e: + except: if b == 'true' or b != '0': verbose = 1 continue @@ -409,8 +408,7 @@ if __name__ == '__main__': array = characterize(line) else: array = line.strip().split() - if len(array) == 0: - continue + if len(array) == 0: continue fid = array[0] rec_set[fid] = normalize(array[1:], ignore_words, case_sensitive, split) @@ -421,8 +419,7 @@ if __name__ == '__main__': array = characterize(line) else: array = line.rstrip('\n').split() - if len(array) == 0: - continue + if len(array) == 0: continue fid = array[0] if fid not in rec_set: continue @@ -529,7 +526,7 @@ if __name__ == '__main__': for line in open(cluster_file, 'r', encoding='utf-8'): for token in line.decode('utf-8').rstrip('\n').split(): # end of cluster reached, like - if token[0:2] == '' and \ + if token[0:2] == '' and \ token.lstrip('') == cluster_id : result = calculator.cluster(cluster) if result['all'] != 0: @@ -544,7 +541,7 @@ if __name__ == '__main__': cluster_id = '' cluster = [] # begin of cluster reached, like - elif token[0] == '<' and token[len(token) - 1] == '>' and \ + elif token[0] == '<' and token[len(token)-1] == '>' and \ cluster_id == '' : cluster_id = token.lstrip('<').rstrip('>') cluster = [] diff --git a/utils/format_rsl.py b/utils/format_rsl.py new file mode 100644 index 000000000..8230416c4 --- /dev/null +++ b/utils/format_rsl.py @@ -0,0 +1,106 @@ +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import argparse + +import jsonlines + + +def trans_hyp(origin_hyp, trans_hyp=None, trans_hyp_sclite=None): + """ + Args: + origin_hyp: The input json file which contains the model output + trans_hyp: The output file for caculate CER/WER + trans_hyp_sclite: The output file for caculate CER/WER using sclite + """ + input_dict = {} + + with open(origin_hyp, "r+", encoding="utf8") as f: + for item in jsonlines.Reader(f): + input_dict[item["utt"]] = item["hyps"][0] + if trans_hyp is not None: + with open(trans_hyp, "w+", encoding="utf8") as f: + for key in input_dict.keys(): + f.write(key + " " + input_dict[key] + "\n") + if trans_hyp_sclite is not None: + with open(trans_hyp_sclite, "w+") as f: + for key in input_dict.keys(): + line = input_dict[key] + "(" + key + ".wav" + ")" + "\n" + f.write(line) + + +def trans_ref(origin_ref, trans_ref=None, trans_ref_sclite=None): + """ + Args: + origin_hyp: The input json file which contains the model output + trans_hyp: The output file for caculate CER/WER + trans_hyp_sclite: The output file for caculate CER/WER using sclite + """ + input_dict = {} + + with open(origin_ref, "r", encoding="utf8") as f: + for item in jsonlines.Reader(f): + input_dict[item["utt"]] = item["text"] + if trans_ref is not None: + with open(trans_ref, "w", encoding="utf8") as f: + for key in input_dict.keys(): + f.write(key + " " + input_dict[key] + "\n") + + if trans_ref_sclite is not None: + with open(trans_ref_sclite, "w") as f: + for key in input_dict.keys(): + line = input_dict[key] + "(" + key + ".wav" + ")" + "\n" + f.write(line) + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser( + prog='format hyp file for compute CER/WER', add_help=True) + parser.add_argument( + '--origin_hyp', type=str, default=None, help='origin hyp file') + parser.add_argument( + '--trans_hyp', + type=str, + default=None, + help='hyp file for caculating CER/WER') + parser.add_argument( + '--trans_hyp_sclite', + type=str, + default=None, + help='hyp file for caculating CER/WER by sclite') + + parser.add_argument( + '--origin_ref', type=str, default=None, help='origin ref file') + parser.add_argument( + '--trans_ref', + type=str, + default=None, + help='ref file for caculating CER/WER') + parser.add_argument( + '--trans_ref_sclite', + type=str, + default=None, + help='ref file for caculating CER/WER by sclite') + parser_args = parser.parse_args() + + if parser_args.origin_hyp is not None: + trans_hyp( + origin_hyp=parser_args.origin_hyp, + trans_hyp=parser_args.trans_hyp, + trans_hyp_sclite=parser_args.trans_hyp_sclite, ) + + if parser_args.origin_ref is not None: + trans_ref( + origin_ref=parser_args.origin_ref, + trans_ref=parser_args.trans_ref, + trans_ref_sclite=parser_args.trans_ref_sclite, ) diff --git a/utils/fst/prepare_dict.py b/utils/fst/prepare_dict.py index 301d72fb0..e000856e3 100755 --- a/utils/fst/prepare_dict.py +++ b/utils/fst/prepare_dict.py @@ -35,7 +35,7 @@ def main(args): # used to filter polyphone and invalid word lexicon_table = set() in_n = 0 # in lexicon word count - out_n = 0 # out lexicon word cout + out_n = 0 # out lexicon word cout with open(args.in_lexicon, 'r') as fin, \ open(args.out_lexicon, 'w') as fout: for line in fin: @@ -82,7 +82,10 @@ def main(args): lexicon_table.add(word) out_n += 1 - print(f"Filter lexicon by unit table: filter out {in_n - out_n}, {out_n}/{in_n}") + print( + f"Filter lexicon by unit table: filter out {in_n - out_n}, {out_n}/{in_n}" + ) + if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser( diff --git a/utils/generate_infer_yaml.py b/utils/generate_infer_yaml.py index 02ff262b0..ca8d6b60d 100755 --- a/utils/generate_infer_yaml.py +++ b/utils/generate_infer_yaml.py @@ -4,6 +4,27 @@ Merge training configs into a single inference config. The single inference config is for CLI, which only takes a single config to do inferencing. The trainig configs includes: model config, preprocess config, decode config, vocab file and cmvn file. + + Process: + # step 1: prepare dir + mkdir -p release_dir + cp -r exp conf data release_dir + cd release_dir + + # step 2: get "model.yaml" which conatains all configuration info. + # if does not contain preprocess.yaml file. e.g ds2: + python generate_infer_yaml.py --cfg_pth conf/deepspeech2_online.yaml --dcd_pth conf/tuning/chunk_decode.yaml --vb_pth data/lang_char/vocab.txt --cmvn_pth data/mean_std.json --save_pth model.yaml --pre_pth null + # if contains preprocess.yaml file. e.g u2: + python generate_infer_yaml.py --cfg_pth conf/chunk_conformer.yaml --dcd_pth conf/tuning/chunk_decode.yaml --vb_pth data/lang_char/vocab.txt --cmvn_pth data/mean_std.json --save_pth model.yaml --pre_pth conf/preprocess.yaml + + # step 3: remove redundant things + rm xxx + + # step 4: tar file + # ds2 + tar czvf asr0_deepspeech2_online_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz model.yaml conf data/ exp/ + # u2 + tar czvf asr1_chunk_conformer_aishell_ckpt_0.2.0.model.tar.gz model.yaml conf data/ exp/ ''' import argparse import json