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| | | ### 运行程序 |
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| | | tester /path/to/models/dir /path/to/wave/file quantize(true or false) |
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| | | tester /path/to/models_dir /path/to/wave_file quantize(true or false) |
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| | | 例如： tester /data/models /data/test.wav false |
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| | | └───lib |
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| | | ``` |
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| | | ## 线程数与性能关系 |
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| | | 测试环境Rocky Linux 8，仅测试cpp版本结果（未测python版本），@acely |
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| | | 简述： |
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| | | 在3台配置不同的机器上分别编译并测试，在fftw和onnxruntime版本都相同的前提下，识别同一个30分钟的音频文件，分别测试不同onnx线程数量的表现。 |
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| | | 目前可以总结出大致规律： |
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| | | 并非onnx线程数越多越好 |
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| | | 2线程比1线程提升显著，线程再多则提升较小 |
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| | | 线程数等于CPU物理核心数时效率最好 |
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| | | 实操建议： |
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| | | 大部分场景用3-4线程性价比最高 |
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| | | 低配机器用2线程合适 |
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| | | ## 演示 |
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| | | ## 注意 |
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| | | 本程序只支持 采样率16000hz, 位深16bit的 **单声道** 音频。 |
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| | | ## Acknowledge |
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| | | 1. We acknowledge [mayong](https://github.com/RapidAI/RapidASR/tree/main/cpp_onnx) for contributing the onnxruntime(cpp api). |
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| | | 2. We borrowed a lot of code from [FastASR](https://github.com/chenkui164/FastASR) for audio frontend and text-postprocess. |
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| | | 1. This project is maintained by [FunASR community](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR). |
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| | | 2. We acknowledge [mayong](https://github.com/RapidAI/RapidASR/tree/main/cpp_onnx) for contributing the onnxruntime(cpp api). |
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| | | 3. We borrowed a lot of code from [FastASR](https://github.com/chenkui164/FastASR) for audio frontend and text-postprocess. |
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