语音识别系列︱利用达摩院ModelScope进行语音识别+标点修复（四）

悟乙己

发布于 2022-11-18 16:02:55

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发布于 2022-11-18 16:02:55

文章被收录于专栏：素质云笔记素质云笔记

1 达摩院ModelScope

官方地址：https://www.modelscope.cn/home

github地址：https://github.com/modelscope/modelscope

在 2022 云栖大会杭州现场，阿里达摩院与 CCF 开源发展委员会共同推出 AI 模型社区“魔搭”ModelScope。同时，达摩院向魔搭社区贡献 300 多个 AI 模型，超过 1/3 为中文模型，全面开源开放。

魔搭社区首批开源模型超过 300 个，包括视觉、语音、自然语言处理、多模态等 AI 主要方向，并向 AI for Science 等新领域探索，覆盖的主流任务超过 60 个。模型均经过筛选和效果验证，包括 150 多个 SOTA 模型和 10 多个大模型，全面开源且开放使用。

据介绍，魔搭社区 ModelScope 践行模型即服务的新理念（Model as a Service），提供众多预训练基础模型，只需针对具体场景再稍作调优，就能快速投入使用。

此外，社区目前已上架的中文模型超过 100 个，占比超过 1/3，包括一批中文大模型，如阿里通义大模型系列、澜舟科技的孟子系列模型、智谱 AI 的中英双语千亿大模型等。

2 基本库 + docker安装

笔者是魔搭上线没几天就开始测试，但是一开始没有放docker链接，所以自己搞了半天，发现tf1.15 + py3.7 +pytorch1.11 挺麻烦。

最近开放了cpu/gpu的docker，不多说：良心！

CPU环境镜像（版本号：1.0.2）：

registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.0.2

GPU环境镜像（版本号：1.0.2）：

registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.0.2

其他基本库：

语音领域中一部分模型使用了三方库SoundFile进行wav文件处理，在Linux系统上用户需要手动安装SoundFile的底层依赖库libsndfile，在Windows和MacOS上会自动安装不需要用户操作。详细信息可参考SoundFile官网。以Ubuntu系统为例，用户需要执行如下命令:

sudo apt-get update
sudo apt-get install libsndfile1

如仅需体验语音领域模型，请执行如下命令：

pip install "modelscope[audio]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

3 语音识别模型

语音识别模型挺多的，看下载量就大概知道大众的选择了

从精度来看，笔者测试下来最好的是：

3.1 Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large

针对Transoformer模型自回归生成文字的低计算效率缺陷，学术界提出了非自回归模型来并行的输出目标文字。根据生成目标文字时，迭代轮数，非自回归模型分为：多轮迭代式与单轮迭代非自回归模型。

其核心点主要有：

Predictor 模块：基于 CIF 的 Predictor 来预测语音中目标文字个数以及抽取目标文字对应的声学特征向量

Sampler：通过采样，将声学特征向量与目标文字向量变换成含有语义信息的特征向量，配合双向的 Decoder 来增强模型对于上下文的建模能力

基于负样本采样的 MWER 训练准则

运行范围

现阶段只能在Linux-x86_64运行，不支持Mac和Windows。

使用方式

直接推理：可以直接对输入音频进行解码，输出目标文字。

微调：加载训练好的模型，采用私有或者开源数据进行模型训练。

使用范围与目标场景

适合与离线语音识别场景，如录音文件转写，配合GPU推理效果更加，推荐输入语音时长在20s以下。

模型效果：

api调用：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

inference_16k_pipline = pipeline(
    task=Tasks.auto_speech_recognition,
    model='damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1')

rec_result = inference_16k_pipline(audio_in='https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/audios/asr_example.wav')
print(rec_result)

pipeline推理：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('auto-speech-recognition', 'damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1')

p('http://www.modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1/repo?Revision=master&FilePath=example/asr_example.wav')

3.2 UniASR语音识别-中文-通用-16k-离线-large

UniASR 模型是一种2遍刷新模型（Two pass）端到端语音识别模型。日益丰富的业务需求，不仅要求识别效果精度高，而且要求能够实时地进行语音识别。一方面，离线语音识别系统具有较高的识别准确率，但其无法实时的返回解码文字结果，并且，在处理长语音时，容易发生解码重复的问题，以及高并发解码超时的问题等；另一方面，流式系统能够低延时的实时进行语音识别，但由于缺少下文信息，流式语音识别系统的准确率不如离线系统，在流式业务场景中，为了更好的折中实时性与准确率，往往采用多个不同时延的模型系统。为了满足差异化业务场景对计算复杂度、实时性和准确率的要求，常用的做法是维护多种语音识别系统，例如，CTC系统、E2E离线系统、SCAMA流式系统等。

运行范围

现阶段只能在Linux-x86_64运行，不支持Mac和Windows。

使用方式

直接推理：可以直接对输入音频进行解码，输出目标文字。

微调：加载训练好的模型，采用私有或者开源数据进行模型训练。

使用范围与目标场景

建议输入语音时长在20s以下。

模型效果：

api调用：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

inference_16k_pipline = pipeline(
    task=Tasks.auto_speech_recognition,
    model='damo/speech_UniASR-large_asr_2pass-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1-offline')

rec_result = inference_16k_pipline(audio_in='https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/audios/asr_example.wav')
print(rec_result)

pipeline推理：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('auto-speech-recognition', 'damo/speech_UniASR-large_asr_2pass-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1-offline')

p('http://www.modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_UniASR-large_asr_2pass-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1-offline/repo?Revision=master&FilePath=example/asr_example.wav')

4 标点修复、纠错

标点修复模型，阿里没有开源只看到paddle有，当然笔者自己测试的时候，发现魔搭开源的文本纠错也有一定的标点修复功能 + 文本纠错，刚好把两个任务合在一起，有奇效，看客可以自行做选择。

可以结合paddle的标点修复，也可以使用魔搭的文本纠错

语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试（三）

另外一种可以借助

4.1 解法一：BART文本纠错-中文-通用领域-large

这里的任务变成：语音识别 + 文本修复 -> 语音识别 + 文本纠错

BART文本纠错-中文-通用领域-large

输入一句中文文本，文本纠错技术对句子中存在拼写、语法、语义等错误进行自动纠正，输出纠正后的文本。

如图所示，我们采用基于transformer的seq2seq方法建模文本纠错任务。模型训练上，我们使用中文BART作为预训练模型，然后在Lang8和HSK训练数据上进行finetune。不引入额外资源的情况下，本模型在NLPCC18测试集上达到了SOTA。

模型效果如下：

输入：这洋的话，下一年的福气来到自己身上。

输出：这样的话，下一年的福气就会来到自己身上。

api调用：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

model_id = 'damo/nlp_bart_text-error-correction_chinese'
input = '这洋的话，下一年的福气来到自己身上。'
pipeline = pipeline(Tasks.text_error_correction, model=model_id)
result = pipeline(input)
print(result['output'])

pipeline调用：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-error-correction', 'damo/nlp_bart_text-error-correction_chinese')

p('这洋的话，下一年的福气来到自己身上。')

4.2 解法二：智能音频切分：auditok

这里auditok可以按照一定规则进行音频智能切分，那么之前的任务：语音识别 + 文本修复 -> 智能音频切割 + 语音识别

在paddlehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/548494500看到一个有趣的音频切分模块

安装：

!pip install auditok
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting auditok
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/49/3a/8b5579063cfb7ae3e89d40d495f4eff6e9cdefa14096ec0654d6aac52617/auditok-0.2.0-py3-none-any.whl (1.5 MB)
     l     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0.0/1.5 MB ? eta -:--:--━━━━━━━━━━╸━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0.4/1.5 MB 14.2 MB/s eta 0:00:01━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╸━━━━━━ 1.3/1.5 MB 19.7 MB/s eta 0:00:01━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.5/1.5 MB 15.4 MB/s eta 0:00:00
[?25hInstalling collected packages: auditok
Successfully installed auditok-0.2.0

[notice] A new release of pip available: 22.1.2 -> 22.2
[notice] To update, run: pip install --upgrade pip

然后就是切割代码：

from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor
import csv
import moviepy.editor as mp
import auditok
import os
import paddle
from paddlespeech.cli import ASRExecutor, TextExecutor
import soundfile
import librosa
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')
# 引入auditok库
import auditok
# 输入类别为audio
def qiefen(path, ty='audio', mmin_dur=1, mmax_dur=100000, mmax_silence=1, menergy_threshold=55):
    audio_file = path
    audio, audio_sample_rate = soundfile.read(
        audio_file, dtype="int16", always_2d=True)

    audio_regions = auditok.split(
        audio_file,
        min_dur=mmin_dur,  # minimum duration of a valid audio event in seconds
        max_dur=mmax_dur,  # maximum duration of an event
        # maximum duration of tolerated continuous silence within an event
        max_silence=mmax_silence,
        energy_threshold=menergy_threshold  # threshold of detection
    )

    for i, r in enumerate(audio_regions):
        # Regions returned by `split` have 'start' and 'end' metadata fields
        print(
            "Region {i}: {r.meta.start:.3f}s -- {r.meta.end:.3f}s".format(i=i, r=r))

        epath = ''
        file_pre = str(epath.join(audio_file.split('.')[0].split('/')[-1]))

        mk = 'change'
        if (os.path.exists(mk) == False):
            os.mkdir(mk)
        if (os.path.exists(mk + '/' + ty) == False):
            os.mkdir(mk + '/' + ty)
        if (os.path.exists(mk + '/' + ty + '/' + file_pre) == False):
            os.mkdir(mk + '/' + ty + '/' + file_pre)
        num = i
        # 为了取前三位数字排序
        s = '000000' + str(num)

        file_save = mk + '/' + ty + '/' + file_pre + '/' + \
                    s[-3:] + '-' + '{meta.start:.3f}-{meta.end:.3f}' + '.wav'
        filename = r.save(file_save)
        print("region saved as: {}".format(filename))
    return mk + '/' + ty + '/' + file_pre

5 实践

那么最后笔者在第四章节的都用上，那么就是：语音识别 + 文本修复 -> 智能音频切割 + 语音识别 + 文本纠错

5.1 预装

这里就是结合以上的代码，就不细说，直接贴代码

在docker之中预装一些依赖：

语音识别两个模型
文本纠错模型
auditok 依赖

!pip install auditok -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
!pip install librosa  -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install soundfile  -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple



'''
语音识别模型

https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1/quickstart


'''

!pip install auditok -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
!pip install librosa  -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install soundfile  -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple



'''
语音识别模型

https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1/quickstart


'''

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('auto-speech-recognition', 'damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1')
p = pipeline('auto-speech-recognition', 'damo/speech_UniASR-large_asr_2pass-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1-offline')
#p('http://www.modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1/repo?Revision=master&FilePath=example/asr_example.wav')
'''
文本纠错
https://www.modelscope.cn/models/damo/nlp_bart_text-error-correction_chinese/quickstart

'''
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-error-correction', 'damo/nlp_bart_text-error-correction_chinese')

5.2 执行代码

# 引入auditok库
import auditok
import soundfile
import os
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

# 输入类别为audio
def qiefen(path, ty='audio', mmin_dur=1, mmax_dur=100000, mmax_silence=1, menergy_threshold=55):
    '''
    mmin_dur:有效音频事件的最短持续时间(以秒为单位)
    mmax_dur:事件最大持续时间
    mmax_silence:事件中可容忍的连续静默的最长持续时间
    '''
    audio_file = path
    audio, audio_sample_rate = soundfile.read(
        audio_file, dtype="int16", always_2d=True)

    audio_regions = auditok.split(
        audio_file,
        min_dur=mmin_dur,  # minimum duration of a valid audio event in seconds
        max_dur=mmax_dur,  # maximum duration of an event
        # maximum duration of tolerated continuous silence within an event
        max_silence=mmax_silence,
        energy_threshold=menergy_threshold  # threshold of detection
    )

    for i, r in enumerate(audio_regions):
        # Regions returned by `split` have 'start' and 'end' metadata fields
        print(
            "Region {i}: {r.meta.start:.3f}s -- {r.meta.end:.3f}s".format(i=i, r=r))

        epath = ''
        file_pre = str(epath.join(audio_file.split('.')[0].split('/')[-1]))

        mk = 'change'
        if (os.path.exists(mk) == False):
            os.mkdir(mk)
        if (os.path.exists(mk + '/' + ty) == False):
            os.mkdir(mk + '/' + ty)
        if (os.path.exists(mk + '/' + ty + '/' + file_pre) == False):
            os.mkdir(mk + '/' + ty + '/' + file_pre)
        num = i
        # 为了取前三位数字排序
        s = '000000' + str(num)

        file_save = mk + '/' + ty + '/' + file_pre + '/' + \
                    s[-3:] + '-' + '{meta.start:.3f}-{meta.end:.3f}' + '.wav'
        filename = r.save(file_save)
        print("region saved as: {}".format(filename))
    return mk + '/' + ty + '/' + file_pre


def audio2txt(path,model = 'uniasr'):
    # 初始化
    if model == 'uniasr':
        inference_16k_pipline = pipeline(
            task=Tasks.auto_speech_recognition,
            model='damo/speech_UniASR-large_asr_2pass-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1-offline')
    elif model == 'paraformer':
        inference_16k_pipline = pipeline(
            task=Tasks.auto_speech_recognition,
            model='damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1')
    else:
        print('no other model...')
    
    # 返回path下所有文件构成的一个list列表
    print(f"path: {path}")
    filelist = os.listdir(path)
    # 保证读取按照文件的顺序
    filelist.sort(key=lambda x: int(os.path.splitext(x)[0][:3]))
    # 遍历输出每一个文件的名字和类型
    words = []
    for file in filelist:
        print(path + '/' + file)
        # baidu
        text = inference_16k_pipline(audio_in=path + '/' + file)

        #text = asr_executor(
        #    audio_file=path + '/' + file,
        #    device=paddle.get_device(), force_yes=True) # force_yes参数需要注意
        words.append(text)
    return words

def cut_text(text,cut_len = 200):
    '''文本按照每200字进行拆分'''
    
    cut_level = list(range(0,len(text_a) ,cut_len  ))
    
    if len(cut_level) == 1:
        interval =  [[0,len(text_a)]]
    else:
        cut_level_2 = cut_level + [len(text)]
        interval = [[cut_level_2[n] , cut_level_2[n+1] ] for n in range(len(cut_level_2)-1)]
    return [ text[x[0]:x[1]] for x in interval]

# 可替换成自身的录音文件
source_path =  'xxxx.wav' # 写成你自己的语音

# 划分音频
path = qiefen(path=source_path, ty='audio',
                mmin_dur=1, mmax_dur=100000, mmax_silence=0.5, menergy_threshold=55)


# 识别
text = audio2txt(path,model = 'uniasr')
text_uniasr = ','.join([t['text'] for t in text if t!= {}])

text = audio2txt(path,model = 'paraformer')
text_paraformer = ','.join([t['text'] for t in text if t!= {}])


# BART文本纠错-中文-通用领域-large
p1 = pipeline('text-error-correction', 'damo/nlp_bart_text-error-correction_chinese')
text_refine = [p1(p)  for p in cut_text(text_uniasr,cut_len = 200)]

最终你可以自己观察一下效果，还可以的~

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原始发表：2022-11-13，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

语音识别

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