([English](./README.md)|中文) # 流式语音识别服务 ## 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。** 服务接口定义请参考: - [PaddleSpeech Streaming Server WebSocket API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-WebSocket-API) ## 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 2.4rc** 或以上版本。 你可以从简单，中等，困难 几种方式中选择一种方式安装 PaddleSpeech。 **如果使用简单模式安装，需要自行准备 yaml 文件，可参考 conf 目录下的 yaml 文件。** ### 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_wenetspeech_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_wenetspeech_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) **注意:** 默认部署在 `cpu` 设备上，可以通过修改服务配置文件中 `device` 参数部署在 `gpu` 上。 ```bash # 在 PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server 目录启动服务 paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml # 你如果愿意为了增加解码的速度而牺牲一定的模型精度，你可以使用如下的脚本 paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_wenetspeech_application_faster.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: ```text [2022-05-14 04:56:13,086] [ INFO] - create the online asr engine instance [2022-05-14 04:56:13,086] [ INFO] - paddlespeech_server set the device: cpu [2022-05-14 04:56:13,087] [ INFO] - Load the pretrained model, tag = conformer_online_wenetspeech-zh-16k [2022-05-14 04:56:13,087] [ INFO] - File /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar.gz md5 checking... [2022-05-14 04:56:17,542] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1. 0.0a.model.tar [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/model.yaml [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/exp/ chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/exp/ chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams [2022-05-14 04:56:17,852] [ INFO] - start to create the stream conformer asr engine [2022-05-14 04:56:17,863] [ INFO] - model name: conformer_online [2022-05-14 04:56:22,756] [ INFO] - create the transformer like model success [2022-05-14 04:56:22,758] [ INFO] - Initialize ASR server engine successfully. INFO: Started server process [4242] [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [server.py:75] Started server process [4242] INFO: Waiting for application startup. [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) ``` - Python API **注意:** 默认部署在 `cpu` 设备上，可以通过修改服务配置文件中 `device` 参数部署在 `gpu` 上。 ```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_wenetspeech_application_faster.yaml", log_file="./log/paddlespeech.log") ``` 输出: ```text [2022-05-14 04:56:13,086] [ INFO] - create the online asr engine instance [2022-05-14 04:56:13,086] [ INFO] - paddlespeech_server set the device: cpu [2022-05-14 04:56:13,087] [ INFO] - Load the pretrained model, tag = conformer_online_wenetspeech-zh-16k [2022-05-14 04:56:13,087] [ INFO] - File /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar.gz md5 checking... [2022-05-14 04:56:17,542] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1. 0.0a.model.tar [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/model.yaml [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/exp/ chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/exp/ chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams [2022-05-14 04:56:17,852] [ INFO] - start to create the stream conformer asr engine [2022-05-14 04:56:17,863] [ INFO] - model name: conformer_online [2022-05-14 04:56:22,756] [ INFO] - create the transformer like model success [2022-05-14 04:56:22,758] [ INFO] - Initialize ASR server engine successfully. INFO: Started server process [4242] [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [server.py:75] Started server process [4242] INFO: Waiting for application startup. [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [server.py:211] 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) 若 `127.0.0.1` 不能访问，则需要使用实际服务 IP 地址 ```bash 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: ```text [2022-05-06 21:10:35,598] [ INFO] - Start to do streaming asr client [2022-05-06 21:10:35,600] [ INFO] - asr websocket client start [2022-05-06 21:10:35,600] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8390/paddlespeech/asr/streaming [2022-05-06 21:10:35,600] [ INFO] - start to process the wavscp: ./zh.wav [2022-05-06 21:10:35,670] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2022-05-06 21:10:35,699] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,713] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,726] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,738] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,750] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,762] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,774] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,786] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,387] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,398] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,407] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,416] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,425] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,434] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,442] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,930] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,938] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,946] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,954] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,962] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,970] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,977] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,985] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:37,484] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,492] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,500] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,508] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,517] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,525] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,532] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:38,050] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,058] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,066] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,073] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,081] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,089] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,097] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,105] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,630] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,639] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,647] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,655] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,663] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,671] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,679] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:39,216] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,224] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,232] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,240] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,248] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,256] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,264] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,272] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,885] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,896] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,905] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,915] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,924] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,934] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:44,827] [ INFO] - client final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康', 'times': [{'w': '我', 'bg': 0.0, 'ed': 0.7000000000000001}, {'w': '认', 'bg': 0.7000000000000001, 'ed': 0.84}, {'w': '为', 'bg': 0.84, 'ed': 1.0}, {'w': '跑', 'bg': 1.0, 'ed': 1.18}, {'w': '步', 'bg': 1.18, 'ed': 1.36}, {'w': '最', 'bg': 1.36, 'ed': 1.5}, {'w': '重', 'bg': 1.5, 'ed': 1.6400000000000001}, {'w': '要', 'bg': 1.6400000000000001, 'ed': 1.78}, {'w': '的', 'bg': 1.78, 'ed': 1.9000000000000001}, {'w': '就', 'bg': 1.9000000000000001, 'ed': 2.06}, {'w': '是', 'bg': 2.06, 'ed': 2.62}, {'w': '给', 'bg': 2.62, 'ed': 3.16}, {'w': '我', 'bg': 3.16, 'ed': 3.3200000000000003}, {'w': '带', 'bg': 3.3200000000000003, 'ed': 3.48}, {'w': '来', 'bg': 3.48, 'ed': 3.62}, {'w': '了', 'bg': 3.62, 'ed': 3.7600000000000002}, {'w': '身', 'bg': 3.7600000000000002, 'ed': 3.9}, {'w': '体', 'bg': 3.9, 'ed': 4.0600000000000005}, {'w': '健', 'bg': 4.0600000000000005, 'ed': 4.26}, {'w': '康', 'bg': 4.26, 'ed': 4.96}]} [2022-05-06 21:10:44,827] [ INFO] - audio duration: 4.9968125, elapsed time: 9.225094079971313, RTF=1.846195765794957 [2022-05-06 21:10:44,828] [ INFO] - asr websocket client finished : 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 ``` - 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: ```text [2022-05-06 21:14:03,137] [ INFO] - asr websocket client start [2022-05-06 21:14:03,137] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8390/paddlespeech/asr/streaming [2022-05-06 21:14:03,149] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2022-05-06 21:14:03,167] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:14:03,181] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:14:03,194] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:14:03,207] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:14:03,219] [ INFO] - 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audio duration: 4.9968125, elapsed time: 9.019973039627075, RTF=1.8051453881103354 [2022-05-06 21:14:12,160] [ INFO] - asr websocket client finished ``` ## 标点预测 ### 1. 服务端使用方法 - 命令行 **注意:** 默认部署在 `cpu` 设备上，可以通过修改服务配置文件中 `device` 参数部署在 `gpu` 上。 ```bash # 在 PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server 目录下启动标点预测服务 paddlespeech_server start --config_file conf/punc_application.yaml ``` 使用方法: ```bash paddlespeech_server start --help ``` 参数: - `config_file`: 服务的配置文件。 - `log_file`: log 文件。 输出: ```text [2022-05-02 17:59:26,285] [ INFO] - Create the TextEngine Instance [2022-05-02 17:59:26,285] [ INFO] - Init the text engine [2022-05-02 17:59:26,285] [ INFO] - Text Engine set the device: gpu:0 [2022-05-02 17:59:26,286] [ INFO] - File /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh.tar.gz md5 checking... [2022-05-02 17:59:30,810] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh.tar W0502 17:59:31.486552 9595 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 6.1, Driver API Version: 10.2, Runtime API Version: 10.2 W0502 17:59:31.491360 9595 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6. [2022-05-02 17:59:34,688] [ INFO] - Already cached /home/users/xiongxinlei/.paddlenlp/models/ernie-1.0/vocab.txt [2022-05-02 17:59:34,701] [ INFO] - Init the text engine successfully INFO: Started server process [9595] [2022-05-02 17:59:34] [INFO] [server.py:75] Started server process [9595] INFO: Waiting for application startup. [2022-05-02 17:59:34] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-05-02 17:59:34] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit) [2022-05-02 17:59:34] [INFO] [server.py:206] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit) ``` - Python API **注意:** 默认部署在 `cpu` 设备上，可以通过修改服务配置文件中 `device` 参数部署在 `gpu` 上。 ```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/punc_application.yaml", log_file="./log/paddlespeech.log") ``` 输出: ```text [2022-05-02 18:09:02,542] [ INFO] - Create the TextEngine Instance [2022-05-02 18:09:02,543] [ INFO] - Init the text engine [2022-05-02 18:09:02,543] [ INFO] - Text Engine set the device: gpu:0 [2022-05-02 18:09:02,545] [ INFO] - File /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh.tar.gz md5 checking... [2022-05-02 18:09:06,919] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh.tar W0502 18:09:07.523002 22615 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 6.1, Driver API Version: 10.2, Runtime API Version: 10.2 W0502 18:09:07.527882 22615 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6. [2022-05-02 18:09:10,900] [ INFO] - Already cached /home/users/xiongxinlei/.paddlenlp/models/ernie-1.0/vocab.txt [2022-05-02 18:09:10,913] [ INFO] - Init the text engine successfully INFO: Started server process [22615] [2022-05-02 18:09:10] [INFO] [server.py:75] Started server process [22615] INFO: Waiting for application startup. [2022-05-02 18:09:10] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-05-02 18:09:10] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit) [2022-05-02 18:09:10] [INFO] [server.py:206] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit) ``` ### 2. 标点预测客户端使用方法 **注意：** 初次使用客户端时响应时间会略长 - 命令行 (推荐使用) 若 `127.0.0.1` 不能访问，则需要使用实际服务 IP 地址 ```bash paddlespeech_client text --server_ip 127.0.0.1 --port 8190 --input "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康" ``` 输出: ```text [2022-05-02 18:12:29,767] [ INFO] - The punc text: 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。 [2022-05-02 18:12:29,767] [ INFO] - Response time 0.096548 s. ``` - Python API ```python from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import TextClientExecutor textclient_executor = TextClientExecutor() res = textclient_executor( input="我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康", server_ip="127.0.0.1", port=8190,) print(res) ``` 输出: ```text 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。 ``` ## 联合流式语音识别和标点预测 **注意:** 默认部署在 `cpu` 设备上，可以通过修改服务配置文件中 `device` 参数将语音识别和标点预测部署在不同的 `gpu` 上。 使用 `streaming_asr_server.py` 和 `punc_server.py` 两个服务，分别启动流式语音识别和标点预测服务。调用 `websocket_client.py` 脚本可以同时调用流式语音识别和标点预测服务。 ### 1. 启动服务 ```bash 注意：流式语音识别和标点预测通过配置文件配置到不同的显卡上 bash server.sh ``` ### 2. 调用服务 - 使用命令行： 若 `127.0.0.1` 不能访问，则需要使用实际服务 IP 地址 ```bash paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8290 --punc.server_ip 127.0.0.1 --punc.port 8190 --input ./zh.wav ``` 输出: ```text [2022-05-07 11:21:47,060] [ INFO] - asr websocket client start [2022-05-07 11:21:47,060] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8490/paddlespeech/asr/streaming [2022-05-07 11:21:47,080] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2022-05-07 11:21:47,096] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,108] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,120] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,131] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,142] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,152] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,163] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,173] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,705] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,713] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,721] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,728] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,736] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,743] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,751] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:48,459] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为，跑'} [2022-05-07 11:21:48,572] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为，跑'} [2022-05-07 11:21:48,681] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为，跑'} [2022-05-07 11:21:48,790] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为，跑'} [2022-05-07 11:21:48,898] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为，跑'} [2022-05-07 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'我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。'} [2022-05-07 11:21:57,336] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。'} [2022-05-07 11:21:57,497] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。'} [2022-05-07 11:21:57,659] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。'} [2022-05-07 11:22:03,035] [ INFO] - client final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。', 'times': [{'w': '我', 'bg': 0.0, 'ed': 0.7000000000000001}, {'w': '认', 'bg': 0.7000000000000001, 'ed': 0.84}, {'w': '为', 'bg': 0.84, 'ed': 1.0}, {'w': '跑', 'bg': 1.0, 'ed': 1.18}, {'w': '步', 'bg': 1.18, 'ed': 1.36}, {'w': '最', 'bg': 1.36, 'ed': 1.5}, {'w': '重', 'bg': 1.5, 'ed': 1.6400000000000001}, {'w': '要', 'bg': 1.6400000000000001, 'ed': 1.78}, {'w': '的', 'bg': 1.78, 'ed': 1.9000000000000001}, {'w': '就', 'bg': 1.9000000000000001, 'ed': 2.06}, {'w': '是', 'bg': 2.06, 'ed': 2.62}, {'w': '给', 'bg': 2.62, 'ed': 3.16}, {'w': '我', 'bg': 3.16, 'ed': 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11:11:02,985] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8490/paddlespeech/asr/streaming [2022-05-07 11:11:02,986] [ INFO] - start to process the wavscp: ./zh.wav [2022-05-07 11:11:03,006] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2022-05-07 11:11:03,021] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,034] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,046] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,058] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,070] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,081] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,092] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,102] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,629] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,638] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:11:03,645] [ INFO] - client 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INFO] - client final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。', 'times': [{'w': '我', 'bg': 0.0, 'ed': 0.7000000000000001}, {'w': '认', 'bg': 0.7000000000000001, 'ed': 0.84}, {'w': '为', 'bg': 0.84, 'ed': 1.0}, {'w': '跑', 'bg': 1.0, 'ed': 1.18}, {'w': '步', 'bg': 1.18, 'ed': 1.36}, {'w': '最', 'bg': 1.36, 'ed': 1.5}, {'w': '重', 'bg': 1.5, 'ed': 1.6400000000000001}, {'w': '要', 'bg': 1.6400000000000001, 'ed': 1.78}, {'w': '的', 'bg': 1.78, 'ed': 1.9000000000000001}, {'w': '就', 'bg': 1.9000000000000001, 'ed': 2.06}, {'w': '是', 'bg': 2.06, 'ed': 2.62}, {'w': '给', 'bg': 2.62, 'ed': 3.16}, {'w': '我', 'bg': 3.16, 'ed': 3.3200000000000003}, {'w': '带', 'bg': 3.3200000000000003, 'ed': 3.48}, {'w': '来', 'bg': 3.48, 'ed': 3.62}, {'w': '了', 'bg': 3.62, 'ed': 3.7600000000000002}, {'w': '身', 'bg': 3.7600000000000002, 'ed': 3.9}, {'w': '体', 'bg': 3.9, 'ed': 4.0600000000000005}, {'w': '健', 'bg': 4.0600000000000005, 'ed': 4.26}, {'w': '康', 'bg': 4.26, 'ed': 4.96}]} [2022-05-07 11:11:18,915] [ INFO] - audio duration: 4.9968125, elapsed time: 15.928460597991943, RTF=3.187724293835709 [2022-05-07 11:11:18,916] [ INFO] - asr websocket client finished : 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 ``` ## 从音频文件(.wav 格式 或者.mp3 格式)生成字幕文件 (.srt 格式) **注意:** 默认部署在 `cpu` 设备上，可以通过修改服务配置文件中 `device` 参数将语音识别和标点预测部署在不同的 `gpu` 上。 使用 `streaming_asr_server.py` 和 `punc_server.py` 两个服务，分别启动流式语音识别和标点预测服务。调用 `websocket_client.py` 脚本可以同时调用流式语音识别和标点预测服务，将会生成对应的字幕文件(.srt格式)。 **使用该脚本前需要安装mffpeg** **应该在对应的`.../demos/streaming_asr_server/`目录下运行以下脚本** ### 1. 启动服务端 ```bash Note: streaming speech recognition and punctuation prediction are configured on different graphics cards through configuration files paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml ``` Open another terminal run the following commands: ```bash paddlespeech_server start --config_file conf/punc_application.yaml ``` ### 2. 启动客户端 ```bash python3 local/websocket_client_srt.py --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --punc.server_ip 127.0.0.1 --punc.port 8190 --wavfile ../../data/认知.mp3 ``` Output: ```text [2023-03-30 23:26:13,991] [ INFO] - Start to do streaming asr client [2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - asr websocket client start [2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - endpoint: http://127.0.0.1:8190/paddlespeech/text [2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8090/paddlespeech/asr/streaming [2023-03-30 23:26:14,475] [ INFO] - /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.mp3 converted to /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.wav [2023-03-30 23:26:14,476] [ INFO] - start to process the wavscp: /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.wav [2023-03-30 23:26:14,515] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2023-03-30 23:26:14,533] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:14,545] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:14,556] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:14,572] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:14,588] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:14,600] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:14,613] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:14,626] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:15,122] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} [2023-03-30 23:26:15,135] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} [2023-03-30 23:26:15,154] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} [2023-03-30 23:26:15,163] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} [2023-03-30 23:26:15,175] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} [2023-03-30 23:26:15,185] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} [2023-03-30 23:26:15,196] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} [2023-03-30 23:26:15,637] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} [2023-03-30 23:26:15,648] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} [2023-03-30 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'第一部分是认知部分，该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理，让学生对设备有大致的认知。随后使用真实传感器的内部构造图，辅以文字说明，进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象，最后结合具体的实践应用，提升学生对实训的兴趣以及意义感。'} [2023-03-30 23:27:01,059] [ INFO] - client final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '第一部分是认知部分，该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理，让学生对设备有大致的认知。随后使用真实传感器的内部构造图，辅以文字说明，进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象，最后结合具体的实践应用，提升学生对实训的兴趣以及意义感。', 'times': [{'w': '第', 'bg': 0.0, 'ed': 0.36}, {'w': '一', 'bg': 0.36, 'ed': 0.48}, {'w': '部', 'bg': 0.48, 'ed': 0.62}, {'w': '分', 'bg': 0.62, 'ed': 0.8200000000000001}, {'w': '是', 'bg': 0.8200000000000001, 'ed': 1.08}, {'w': '认', 'bg': 1.08, 'ed': 1.28}, {'w': '知', 'bg': 1.28, 'ed': 1.44}, {'w': '部', 'bg': 1.44, 'ed': 1.58}, {'w': '分', 'bg': 1.58, 'ed': 2.1}, {'w': '该', 'bg': 2.1, 'ed': 2.6}, {'w': '部', 'bg': 2.6, 'ed': 2.72}, {'w': '分', 'bg': 2.72, 'ed': 2.94}, {'w': '通', 'bg': 2.94, 'ed': 3.16}, {'w': '过', 'bg': 3.16, 'ed': 3.36}, {'w': '示', 'bg': 3.36, 'ed': 3.54}, {'w': '意', 'bg': 3.54, 'ed': 3.68}, {'w': '图', 'bg': 3.68, 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