qidao123.com技术社区-IT企服评测·应用市场

标题: rk3588使用npu加速运行whisper语音识别模型 [打印本页]

作者: 笑看天下无敌手 时间: 2024-10-9 23:51
标题: rk3588使用npu加速运行whisper语音识别模型
rk3588运行whisper模型有三种方法：1.使用纯cpu运行原始pytorch模型；2.将whisper模型转成onnx格式，再转成rknn格式使用npu运行；3.利用npu提供的矩阵运算功能，结合cpu一起运行原始pytorch模型。方法1做不到及时，方法2有rockchip官方仓库。方法3是这篇教程介绍的，方法3比方法2更快，同时功能更完整，比如tiny和small模型都可以运行。
我们在https://github.com/usefulsensors/useful-transformers底子上，通过修复bug，增加运行参数和prompt控制输出字体格式，实现了多语言模型的及时正确推理，whisper tiny和base模型rtf<0.1, small模型rtf<0.5。
一、优化修改后的开源代码库

whisper: https://git.bwbot.org/publish/useful-transformers

二、代码运行说明

通过 git clone 克隆代码后，准备好 Python 环境，然后执行 transcrible_wav.py完成语音识别。

克隆源代码：

git clone http://git.bwbot.org/publish/useful-transformers.git

复制代码

准备python运行环境：
我们在 RK3588 上使用的是 Ubuntu22.04 Desktop，默认的 Python 版本是 3.10。为了制止粉碎系统环境，我们使用 virtualenv 来配置需要的 Python 运行环境。

sudo apt install python3-virtualenv
#进入上面git clone下来的文件夹根目录
cd useful-transformers
#创建虚拟环境
virtualenv --system-site-packages -p /usr/bin/python3 venv
#激活虚拟环境
source venv/bin/activate
#开始在虚拟环境中安装pybind11
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pybind11
#在虚拟环境中编译安装useful-transformers包，注意指令中的文件路径要改成自己的实际路径
export pybind11_DIR=/home/xiaoqiang/npu/useful-transformers/venv/lib/python3.10/site-packages/pybind11/share/cmake/pybind11
./venv/bin/pip install ../useful-transformers -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

复制代码

3.环境配置完成，开始运行whisper：

taskset -c 4-7 ./venv/bin/python -m useful_transformers.transcribe_wav ./wav/chinese.wav tiny zh

复制代码

运行指令格式如下，modelname可以为tiny、base、small、tiny.en、base.en、small.en大概本身微调的模型。languge可以为en或zh，分别代表英文和中文。

taskset -c 4-7 python -m useful_transformers.transcribe_wav <wav_file> modelname languge

复制代码

本身微调的模型可以用torch_state_dict_to_npz.py 文件来转换。
三、运行效果

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。

欢迎光临 qidao123.com技术社区-IT企服评测·应用市场 (https://dis.qidao123.com/)