import os
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import argparse
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from modelscope.pipelines import pipeline
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from modelscope.utils.constant import Tasks
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def modelscope_infer(args):
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os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(args.gpuid)
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inference_pipeline = pipeline(
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task=Tasks.speech_timestamp,
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model=args.model,
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output_dir=args.output_dir,
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batch_size=args.batch_size,
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)
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if args.output_dir is not None:
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inference_pipeline(audio_in=args.audio_in, text_in=args.text_in)
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else:
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print(inference_pipeline(audio_in=args.audio_in, text_in=args.text_in))
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if __name__ == "__main__":
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parser = argparse.ArgumentParser()
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parser.add_argument('--model', type=str, default="damo/speech_timestamp_prediction-v1-16k-offline")
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parser.add_argument('--audio_in', type=str, default="https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_timestamps.wav")
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parser.add_argument('--text_in', type=str, default="一 个 东 太 平 洋 国 家 为 什 么 跑 到 西 太 平 洋 来 了 呢")
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parser.add_argument('--output_dir', type=str, default="./results/")
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parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=1)
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parser.add_argument('--gpuid', type=str, default="0")
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args = parser.parse_args()
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modelscope_infer(args)
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