update readme, for step1-optional

huangmingming

2023-01-30 32c5b3cafb4917dbfcae4f6f7d8c4d12a4f6eef4

 funasr/runtime/python/grpc/Readme.md

@@ -1,16 +1,33 @@
## using paraformer with grpc

# Using paraformer with grpc
We can send streaming audio data to server in real-time with grpc client every 10 ms e.g., and get transcribed text when stop speaking.
The audio data is in streaming, the asr inference process is in offline.


## Steps

Step 1) Generate protobuf file for grpc
Step 1) Generate protobuf file for grpc  (Optional, paraformer_pb2.py and paraformer_pb2_grpc.py are already generated.)
```
python -m grpc_tools.protoc  --proto_path=./proto -I ./proto    --python_out=. --grpc_python_out=./ ./proto/paraformer.proto
```

Step 2) start grpc server
Step 2) start grpc server (on server)
```
python grpc_main_server.py --port 10095
```

Step 3) start grpc client (on client with microphone)
```
python grpc_main_client_mic.py --host 127.0.0.1 --port 10095
```


Step 3) start grpc client
## Workflow in desgin
![avatar](proto/workflow.png)


## Reference
We borrow or refer to some code from:

1)https://github.com/wenet-e2e/wenet/tree/main/runtime/core/grpc

2)https://github.com/Open-Speech-EkStep/inference_service/blob/main/realtime_inference_service.py