export

游雁

2023-03-31 4ba1011b42e041ee1d71448eefd7ef2e7bd61bb6

 funasr/bin/asr_inference_paraformer_vad.py

@@ -167,6 +167,11 @@
        level=log_level,
        format="%(asctime)s (%(module)s:%(lineno)d) %(levelname)s: %(message)s",
    )

    if param_dict is not None:
        hotword_list_or_file = param_dict.get('hotword')
    else:
        hotword_list_or_file = None
    
    if ngpu >= 1 and torch.cuda.is_available():
        device = "cuda"
@@ -206,6 +211,7 @@
        ngram_weight=ngram_weight,
        penalty=penalty,
        nbest=nbest,
        hotword_list_or_file=hotword_list_or_file,
    )
    speech2text = Speech2Text(**speech2text_kwargs)
    text2punc = None
@@ -222,7 +228,19 @@
                 output_dir_v2: Optional[str] = None,
                 fs: dict = None,
                 param_dict: dict = None,
                 **kwargs,
                 ):

        hotword_list_or_file = None
        if param_dict is not None:
            hotword_list_or_file = param_dict.get('hotword')

        if 'hotword' in kwargs:
            hotword_list_or_file = kwargs['hotword']

        if speech2text.hotword_list is None:
            speech2text.hotword_list = speech2text.generate_hotwords_list(hotword_list_or_file)

        # 3. Build data-iterator
        if data_path_and_name_and_type is None and raw_inputs is not None:
            if isinstance(raw_inputs, torch.Tensor):