docs

游雁

2023-04-27 30aa982bf29ceefaf52c0013c12c19adc57dea0e

 egs_modelscope/vad/TEMPLATE/README.md

@@ -1,7 +1,7 @@
# Voice Activity Detection

> **Note**: 
> The modelscope pipeline supports all the models in [model zoo](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope) to inference and finetine. Here we take model of FSMN-VAD as example to demonstrate the usage.
> The modelscope pipeline supports all the models in [model zoo](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope) to inference and finetune. Here we take the model of FSMN-VAD as example to demonstrate the usage.

## Inference

@@ -43,31 +43,31 @@



#### API-reference
##### Define pipeline
### API-reference
#### Define pipeline
- `task`: `Tasks.voice_activity_detection`
- `model`: model name in [model zoo](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope), or model path in local disk
- `ngpu`: `1` (Defalut), decoding on GPU. If ngpu=0, decoding on CPU
- `ncpu`: `1` (Defalut), sets the number of threads used for intraop parallelism on CPU 
- `output_dir`: `None` (Defalut), the output path of results if set
- `batch_size`: `1` (Defalut), batch size when decoding
##### Infer pipeline
- `ngpu`: `1` (Default), decoding on GPU. If ngpu=0, decoding on CPU
- `ncpu`: `1` (Default), sets the number of threads used for intraop parallelism on CPU 
- `output_dir`: `None` (Default), the output path of results if set
- `batch_size`: `1` (Default), batch size when decoding
#### Infer pipeline
- `audio_in`: the input to decode, which could be: 
  - wav_path, `e.g.`: asr_example.wav,
  - pcm_path, `e.g.`: asr_example.pcm, 
  - audio bytes stream, `e.g.`: bytes data from a microphone
  - audio sample point，`e.g.`: `audio, rate = soundfile.read("asr_example_zh.wav")`, the dtype is numpy.ndarray or torch.Tensor
  - wav.scp, kaldi style wav list (`wav_id \t wav_path``), `e.g.`: 
  - wav.scp, kaldi style wav list (`wav_id \t wav_path`), `e.g.`: 
  ```text
  asr_example1  ./audios/asr_example1.wav
  asr_example2  ./audios/asr_example2.wav
  ```
  In this case of `wav.scp` input, `output_dir` must be set to save the output results
- `audio_fs`: audio sampling rate, only set when audio_in is pcm audio
- `output_dir`: None (Defalut), the output path of results if set
- `output_dir`: None (Default), the output path of results if set

### Inference with multi-thread CPUs or multi GPUs
FunASR also offer recipes [infer.sh](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/egs_modelscope/vad/TEMPLATE/infer.sh) to decode with multi-thread CPUs, or multi GPUs.
FunASR also offer recipes [egs_modelscope/vad/TEMPLATE/infer.sh](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/egs_modelscope/vad/TEMPLATE/infer.sh) to decode with multi-thread CPUs, or multi GPUs.

- Setting parameters in `infer.sh`
    - `model`: model name in [model zoo](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/modelscope_models.html#pretrained-models-on-modelscope), or model path in local disk
@@ -86,7 +86,7 @@
    --model "damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch" \
    --data_dir "./data/test" \
    --output_dir "./results" \
    --batch_size 64 \
    --batch_size 1 \
    --gpu_inference true \
    --gpuid_list "0,1"
```
@@ -97,7 +97,7 @@
    --data_dir "./data/test" \
    --output_dir "./results" \
    --gpu_inference false \
    --njob 64
    --njob 1
```

## Finetune with pipeline