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标题: SenseVoice- 中国版 Whisper 来了，5分钟带你部署体验 [打印本页]

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作者: 铁佛    时间: 2025-2-13 18:40
标题: SenseVoice- 中国版 Whisper 来了，5分钟带你部署体验
中国版 Whisper 来了，5分钟带你部署体验

原创 猴哥 猴哥的AI知识库 2024年07月23日 11:29 江苏

猴哥的第 46 期分享，欢迎追看
前段时间，带着各人捏了一个对话呆板人：手把手带你搭建一个语音对话呆板人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
此中语音识别（ASR）方案，接纳的是阿里开源的 FunASR，这刚不久，阿里又开源了一个更强的音频基础模型，该模型具有如下本领：

• 语音识别（ASR）
  
• 语种识别（LID）
  
• 语音情感识别（SER）
  
• 声学事件分类（AEC）
  
• 声学事件检测（AED）
  

   传送门：https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice
  本日就带着各人体验一番~
0. 项目简介

模型结构如下图所示：

模型亮点：

• 多语言语音识别：颠末超过40万小时的数据训练，支持50多种语言，其识别性能逾越了Whisper模型。
  
• 丰富的转录本领：具备出色的情感识别本领，在测试数据上逾越了当前最佳模型。提供声音事件检测本领，支持检测各种常见的人机交互事件，如背景音乐、掌声、笑声、哭泣、咳嗽和打喷嚏。
  
• 高效推理：SenseVoice-Small模型接纳非自回归的端到端框架，具有极低的推理延迟。处理10秒音频仅需70毫秒，比Whisper-Large快15倍。
  
• 便捷的微调：提供便捷的微调脚本和策略，使用户能够根据业务场景轻松解决长尾样本题目。
  

1. 在线体验

   在线体验地点：https://www.modelscope.cn/studios/iic/SenseVoice
  语音识别：支持中、粤、英、日、韩语等 50 多种语言。

情感识别：比如积极 or 灰心，以 Emoji 表情输出。

音频事件检测：同样以 Emoji 表情输出。

2. 本地部署

2.1 安装 & 测试

首先 git 下载到本地，然后安装必要的包：

1. git clone https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice.git
2. pip install -r requirements.txt

复制代码

注意：

• 本项目依赖的 funasr 版本要 >=1.1.2，这个和 funasr 语音识别模型的版本是不匹配的，假如要同时使用这两个模型，会出现版本冲突，所以最好接纳 conda 管理 python 环境。
  
• 本项目依赖的 torchaudio 必要更新到最新版本，否则会出现报错。
  

接下来，我们接纳官方脚本进行测试：

1. from funasr import AutoModel
2. from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess
4. model_dir = "iic/SenseVoiceSmall"
5. model = AutoModel(
6.     model=model_dir,
7.     trust_remote_code=True,
8.     remote_code="./model.py",
9.     vad_model="fsmn-vad",
10.     vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},
11.     device="cuda:0",
12. )
14. res = model.generate(
15.     input=f"{model.model_path}/example/en.mp3",
16.     cache={},
17.     language="auto",  # "zn", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"
18.     use_itn=True,
19.     batch_size_s=60,
20.     merge_vad=True,  #
21.     merge_length_s=15,
22. )
23. text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"])
24. print(text)

复制代码

首次使用，会下载模型，默认保存在你的根目次下：~/.cache/modelscope/。
2.2 FastAPI 部署

测试成功后，我们接纳 FastAPI 把模型部署成一个服务，方便提供给其他应用调用。
2.2.1 服务端

首先预备好服务端代码 speech_server.py：

1. import torch
2. import base64
3. import uvicorn
4. from fastapi import FastAPI
5. from funasr import AutoModel
6. from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess
7. from pydantic import BaseModel
9. # asr model
10. model = AutoModel(
11.     model="iic/SenseVoiceSmall",
12.     trust_remote_code=True,
13.     remote_code="./model.py",
14.     vad_model="fsmn-vad",
15.     vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},
16.     device="cuda:0",
17. )
19. # 定义asr数据模型，用于接收POST请求中的数据
20. class ASRItem(BaseModel):
21.     wav : str # 输入音频
23. app = FastAPI()
24. @app.post("/asr")
25. async def asr(item: ASRItem):
26.     try:
27.         data = base64.b64decode(item.wav)
28.         with open("test.wav", "wb") as f:
29.             f.write(data)
30.         res = model.generate("test.wav", 
31.                             language="auto",  # "zn", "en", "yue", "ja", "ko", "nospeech"
32.                             use_itn=True,
33.                             batch_size_s=60,
34.                             merge_vad=True,  #
35.                             merge_length_s=15,)
36.         text = rich_transcription_postprocess(res[0]["text"])
37.         result_dict = {"code": 0, "msg": "ok", "res": text}
38.     except Exception as e:
39.         result_dict = {"code": 1, "msg": str(e)}
40.     return result_dict
42. if __name__ == '__main__':
43.     uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=2002)

复制代码

2.2.2 服务启动

1. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python speech_server.py > log.txt 2>&1 &

复制代码

服务成功启动，可以发现显存只占用 1202 M，比上一篇的 FunASR 更轻量~

1. +-----------------------------------------------------------------------------------------+
2. | Processes:                                                                              |
3. |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
4. |        ID   ID                                                               Usage      |
5. |=========================================================================================|
6. |    2   N/A  N/A   3178377      C   python                                       1202MiB |
7. +-----------------------------------------------------------------------------------------+

复制代码

2.2.3 客户端

末了，我们来编写客户端代码：

1. import base64
2. import requests
4. url = "http://10.18.32.170:2002/"
6. def asr_damo_api(wav_path):
7.     headers = {'Content-Type': 'application/json'}
8.     with open(wav_path, "rb") as f:
9.         wav = base64.b64encode(f.read()).decode()
10.     data = {"wav": wav}
11.     response = requests.post(url+"asr", headers=headers, json=data)
12.     response = response.json()
13.     if response['code'] == 0:
14.         res = response['res']
15.         return res
16.     else:
17.         return response['msg']
19. if __name__ == '__main__':
20.     res = asr_damo_api("xxx/.cache/modelscope/hub/iic/SenseVoiceSmall/example/en.mp3")
21.     print(res)

复制代码

写在末了

本文通过对 SenseVoice 模型的实操，带领各人快速上手语音识别模型。
结合语音识别、大模型，可以轻松实现打造一个 AI 语音对话助手。感爱好的小伙伴快去试试吧~

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