wuhongsheng
2024-07-05 3a4281f4959534b1bf5d01acf0085f4f8e6f2ec8
funasr/bin/inference.py
@@ -1,25 +1,7 @@
import json
import time
import torch
import hydra
import random
import string
import logging
import os.path
from tqdm import tqdm
from omegaconf import DictConfig, OmegaConf, ListConfig
from funasr.register import tables
from funasr.utils.load_utils import load_bytes
from funasr.download.file import download_from_url
from funasr.download.download_from_hub import download_model
from funasr.utils.vad_utils import slice_padding_audio_samples
from funasr.train_utils.set_all_random_seed import set_all_random_seed
from funasr.train_utils.load_pretrained_model import load_pretrained_model
from funasr.utils.load_utils import load_audio_text_image_video, extract_fbank
from funasr.utils.timestamp_tools import timestamp_sentence
from funasr.models.campplus.utils import sv_chunk, postprocess, distribute_spk
from funasr.models.campplus.cluster_backend import ClusterBackend
from funasr.auto.auto_model import AutoModel
@@ -32,19 +14,17 @@
            return {k: to_plain_list(v) for k, v in cfg_item.items()}
        else:
            return cfg_item
    kwargs = to_plain_list(cfg)
    log_level = getattr(logging, kwargs.get("log_level", "INFO").upper())
    logging.basicConfig(level=log_level)
    kwargs = to_plain_list(cfg)
    if kwargs.get("debug", False):
        import pdb; pdb.set_trace()
        import pdb
        pdb.set_trace()
    model = AutoModel(**kwargs)
    res = model(input=kwargs["input"])
    res = model.generate(input=kwargs["input"])
    print(res)
if __name__ == '__main__':
    main_hydra()
if __name__ == "__main__":
    main_hydra()