update with main (#1783)

zhifu gao

2024-06-04 3b0526e7be3565c42007313b90a018a2f8c8dff1

 runtime/onnxruntime/src/paraformer.cpp

@@ -18,11 +18,12 @@
}

// offline
void Paraformer::InitAsr(const std::string &am_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, int thread_num){
void Paraformer::InitAsr(const std::string &am_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, const std::string &token_file, int thread_num){
    LoadConfigFromYaml(am_config.c_str());
    // knf options
    fbank_opts_.frame_opts.dither = 0;
    fbank_opts_.mel_opts.num_bins = n_mels;
    fbank_opts_.frame_opts.samp_freq = MODEL_SAMPLE_RATE;
    fbank_opts_.frame_opts.samp_freq = asr_sample_rate;
    fbank_opts_.frame_opts.window_type = window_type;
    fbank_opts_.frame_opts.frame_shift_ms = frame_shift;
    fbank_opts_.frame_opts.frame_length_ms = frame_length;
@@ -64,20 +65,19 @@
        m_szInputNames.push_back(item.c_str());
    for (auto& item : m_strOutputNames)
        m_szOutputNames.push_back(item.c_str());
    vocab = new Vocab(am_config.c_str());
    LoadConfigFromYaml(am_config.c_str());
   phone_set_ = new PhoneSet(am_config.c_str());
    vocab = new Vocab(token_file.c_str());
   phone_set_ = new PhoneSet(token_file.c_str());
    LoadCmvn(am_cmvn.c_str());
}

// online
void Paraformer::InitAsr(const std::string &en_model, const std::string &de_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, int thread_num){
void Paraformer::InitAsr(const std::string &en_model, const std::string &de_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, const std::string &token_file, int thread_num){
    
    LoadOnlineConfigFromYaml(am_config.c_str());
    // knf options
    fbank_opts_.frame_opts.dither = 0;
    fbank_opts_.mel_opts.num_bins = n_mels;
    fbank_opts_.frame_opts.samp_freq = MODEL_SAMPLE_RATE;
    fbank_opts_.frame_opts.samp_freq = asr_sample_rate;
    fbank_opts_.frame_opts.window_type = window_type;
    fbank_opts_.frame_opts.frame_shift_ms = frame_shift;
    fbank_opts_.frame_opts.frame_length_ms = frame_length;
@@ -143,15 +143,15 @@
    for (auto& item : de_strOutputNames)
        de_szOutputNames_.push_back(item.c_str());

    vocab = new Vocab(am_config.c_str());
    phone_set_ = new PhoneSet(am_config.c_str());
    vocab = new Vocab(token_file.c_str());
    phone_set_ = new PhoneSet(token_file.c_str());
    LoadCmvn(am_cmvn.c_str());
}

// 2pass
void Paraformer::InitAsr(const std::string &am_model, const std::string &en_model, const std::string &de_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, int thread_num){
void Paraformer::InitAsr(const std::string &am_model, const std::string &en_model, const std::string &de_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, const std::string &token_file, int thread_num){
    // online
    InitAsr(en_model, de_model, am_cmvn, am_config, thread_num);
    InitAsr(en_model, de_model, am_cmvn, am_config, token_file, thread_num);

    // offline
    try {
@@ -187,13 +187,13 @@
}

void Paraformer::InitLm(const std::string &lm_file, 
                        const std::string &lm_cfg_file) {
                        const std::string &lm_cfg_file, 
                        const std::string &lex_file) {
    try {
        lm_ = std::shared_ptr<fst::Fst<fst::StdArc>>(
            fst::Fst<fst::StdArc>::Read(lm_file));
        if (lm_){
            if (vocab) { delete vocab; }
            vocab = new Vocab(lm_cfg_file.c_str());
            lm_vocab = new Vocab(lm_cfg_file.c_str(), lex_file.c_str());
            LOG(INFO) << "Successfully load lm file " << lm_file;
        }else{
            LOG(ERROR) << "Failed to load lm file " << lm_file;
@@ -215,6 +215,9 @@
    }

    try{
        YAML::Node frontend_conf = config["frontend_conf"];
        this->asr_sample_rate = frontend_conf["fs"].as<int>();

        YAML::Node lang_conf = config["lang"];
        if (lang_conf.IsDefined()){
            language = lang_conf.as<string>();
@@ -256,6 +259,9 @@

        this->cif_threshold = predictor_conf["threshold"].as<double>();
        this->tail_alphas = predictor_conf["tail_threshold"].as<double>();

        this->asr_sample_rate = frontend_conf["fs"].as<int>();


    }catch(exception const &e){
        LOG(ERROR) << "Error when load argument from vad config YAML.";
@@ -300,10 +306,18 @@

Paraformer::~Paraformer()
{
    if(vocab)
    if(vocab){
        delete vocab;
    if(seg_dict)
    }
    if(lm_vocab){
        delete lm_vocab;
    }
    if(seg_dict){
        delete seg_dict;
    }
    if(phone_set_){
        delete phone_set_;
    }
}

void Paraformer::StartUtterance()
@@ -318,30 +332,20 @@
{
}

vector<float> Paraformer::FbankKaldi(float sample_rate, const float* waves, int len) {
void Paraformer::FbankKaldi(float sample_rate, const float* waves, int len, std::vector<std::vector<float>> &asr_feats) {
    knf::OnlineFbank fbank_(fbank_opts_);
    std::vector<float> buf(len);
    for (int32_t i = 0; i != len; ++i) {
        buf[i] = waves[i] * 32768;
    }
    fbank_.AcceptWaveform(sample_rate, buf.data(), buf.size());
    //fbank_->InputFinished();

    int32_t frames = fbank_.NumFramesReady();
    int32_t feature_dim = fbank_opts_.mel_opts.num_bins;
    vector<float> features(frames * feature_dim);
    float *p = features.data();
    //std::cout << "samples " << len << std::endl;
    //std::cout << "fbank frames " << frames << std::endl;
    //std::cout << "fbank dim " << feature_dim << std::endl;
    //std::cout << "feature size " << features.size() << std::endl;

    for (int32_t i = 0; i != frames; ++i) {
        const float *f = fbank_.GetFrame(i);
        std::copy(f, f + feature_dim, p);
        p += feature_dim;
        const float *frame = fbank_.GetFrame(i);
        std::vector<float> frame_vector(frame, frame + fbank_opts_.mel_opts.num_bins);
        asr_feats.emplace_back(frame_vector);
    }

    return features;
}

void Paraformer::LoadCmvn(const char *filename)
@@ -416,56 +420,74 @@
  return wfst_decoder->FinalizeDecode(is_stamp, us_alphas, us_cif_peak);
}

vector<float> Paraformer::ApplyLfr(const std::vector<float> &in) 
{
    int32_t in_feat_dim = fbank_opts_.mel_opts.num_bins;
    int32_t in_num_frames = in.size() / in_feat_dim;
    int32_t out_num_frames =
        (in_num_frames - lfr_m) / lfr_n + 1;
    int32_t out_feat_dim = in_feat_dim * lfr_m;
void Paraformer::LfrCmvn(std::vector<std::vector<float>> &asr_feats) {

    std::vector<float> out(out_num_frames * out_feat_dim);
    std::vector<std::vector<float>> out_feats;
    int T = asr_feats.size();
    int T_lrf = ceil(1.0 * T / lfr_n);

    const float *p_in = in.data();
    float *p_out = out.data();

    for (int32_t i = 0; i != out_num_frames; ++i) {
      std::copy(p_in, p_in + out_feat_dim, p_out);

      p_out += out_feat_dim;
      p_in += lfr_n * in_feat_dim;
    // Pad frames at start(copy first frame)
    for (int i = 0; i < (lfr_m - 1) / 2; i++) {
        asr_feats.insert(asr_feats.begin(), asr_feats[0]);
    }

    return out;
  }

  void Paraformer::ApplyCmvn(std::vector<float> *v)
  {
    int32_t dim = means_list_.size();
    int32_t num_frames = v->size() / dim;

    float *p = v->data();

    for (int32_t i = 0; i != num_frames; ++i) {
      for (int32_t k = 0; k != dim; ++k) {
        p[k] = (p[k] + means_list_[k]) * vars_list_[k];
      }

      p += dim;
    // Merge lfr_m frames as one,lfr_n frames per window
    T = T + (lfr_m - 1) / 2;
    std::vector<float> p;
    for (int i = 0; i < T_lrf; i++) {
        if (lfr_m <= T - i * lfr_n) {
            for (int j = 0; j < lfr_m; j++) {
                p.insert(p.end(), asr_feats[i * lfr_n + j].begin(), asr_feats[i * lfr_n + j].end());
            }
            out_feats.emplace_back(p);
            p.clear();
        } else {
            // Fill to lfr_m frames at last window if less than lfr_m frames  (copy last frame)
            int num_padding = lfr_m - (T - i * lfr_n);
            for (int j = 0; j < (asr_feats.size() - i * lfr_n); j++) {
                p.insert(p.end(), asr_feats[i * lfr_n + j].begin(), asr_feats[i * lfr_n + j].end());
            }
            for (int j = 0; j < num_padding; j++) {
                p.insert(p.end(), asr_feats[asr_feats.size() - 1].begin(), asr_feats[asr_feats.size() - 1].end());
            }
            out_feats.emplace_back(p);
            p.clear();
        }
    }
  }
    // Apply cmvn
    for (auto &out_feat: out_feats) {
        for (int j = 0; j < means_list_.size(); j++) {
            out_feat[j] = (out_feat[j] + means_list_[j]) * vars_list_[j];
        }
    }
    asr_feats = out_feats;
}

string Paraformer::Forward(float* din, int len, bool input_finished, const std::vector<std::vector<float>> &hw_emb, void* decoder_handle)
std::vector<std::string> Paraformer::Forward(float** din, int* len, bool input_finished, const std::vector<std::vector<float>> &hw_emb, void* decoder_handle, int batch_in)
{
    std::vector<std::string> results;
    string result="";
    WfstDecoder* wfst_decoder = (WfstDecoder*)decoder_handle;
    int32_t in_feat_dim = fbank_opts_.mel_opts.num_bins;
    std::vector<float> wav_feats = FbankKaldi(MODEL_SAMPLE_RATE, din, len);
    wav_feats = ApplyLfr(wav_feats);
    ApplyCmvn(&wav_feats);

    if(batch_in != 1){
        results.push_back(result);
        return results;
    }

    std::vector<std::vector<float>> asr_feats;
    FbankKaldi(asr_sample_rate, din[0], len[0], asr_feats);
    if(asr_feats.size() == 0){
        results.push_back(result);
        return results;
    }
    LfrCmvn(asr_feats);
    int32_t feat_dim = lfr_m*in_feat_dim;
    int32_t num_frames = wav_feats.size() / feat_dim;
    //std::cout << "feat in: " << num_frames << " " << feat_dim << std::endl;
    int32_t num_frames = asr_feats.size();

    std::vector<float> wav_feats;
    for (const auto &frame_feat: asr_feats) {
        wav_feats.insert(wav_feats.end(), frame_feat.begin(), frame_feat.end());
    }

#ifdef _WIN_X86
        Ort::MemoryInfo m_memoryInfo = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
@@ -495,7 +517,8 @@
        if (use_hotword) {
            if(hw_emb.size()<=0){
                LOG(ERROR) << "hw_emb is null";
                return "";
                results.push_back(result);
                return results;
            }
            //PrintMat(hw_emb, "input_clas_emb");
            const int64_t hotword_shape[3] = {1, static_cast<int64_t>(hw_emb.size()), static_cast<int64_t>(hw_emb[0].size())};
@@ -512,10 +535,10 @@
    }catch (std::exception const &e)
    {
        LOG(ERROR)<<e.what();
        return "";
        results.push_back(result);
        return results;
    }

    string result="";
    try {
        auto outputTensor = m_session_->Run(Ort::RunOptions{nullptr}, m_szInputNames.data(), input_onnx.data(), input_onnx.size(), m_szOutputNames.data(), m_szOutputNames.size());
        std::vector<int64_t> outputShape = outputTensor[0].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetShape();
@@ -563,7 +586,8 @@
        LOG(ERROR)<<e.what();
    }

    return result;
    results.push_back(result);
    return results;
}


@@ -675,6 +699,11 @@
    return vocab;
}

Vocab* Paraformer::GetLmVocab()
{
    return lm_vocab;
}

PhoneSet* Paraformer::GetPhoneSet()
{
    return phone_set_;