websocket bug

游雁

2023-07-03 4ee715e70e36cdba7b05fe044fecab9cf4fa16ff

 funasr/models/e2e_sv.py

@@ -1,3 +1,7 @@
"""
Author: Speech Lab, Alibaba Group, China
"""

import logging
from contextlib import contextmanager
from distutils.version import LooseVersion
@@ -8,13 +12,23 @@
from typing import Union

import torch
from typeguard import check_argument_types

from funasr.layers.abs_normalize import AbsNormalize
from funasr.losses.label_smoothing_loss import (
    LabelSmoothingLoss,  # noqa: H301
)
from funasr.models.ctc import CTC
from funasr.models.decoder.abs_decoder import AbsDecoder
from funasr.models.encoder.abs_encoder import AbsEncoder
from funasr.models.frontend.abs_frontend import AbsFrontend
from funasr.models.postencoder.abs_postencoder import AbsPostEncoder
from funasr.models.preencoder.abs_preencoder import AbsPreEncoder
from funasr.models.base_model import FunASRModel
from funasr.models.specaug.abs_specaug import AbsSpecAug
from funasr.modules.add_sos_eos import add_sos_eos
from funasr.modules.e2e_asr_common import ErrorCalculator
from funasr.modules.nets_utils import th_accuracy
from funasr.torch_utils.device_funcs import force_gatherable
from funasr.models.base_model import FunASRModel

if LooseVersion(torch.__version__) >= LooseVersion("1.6.0"):
    from torch.cuda.amp import autocast
@@ -32,16 +46,15 @@
            self,
            vocab_size: int,
            token_list: Union[Tuple[str, ...], List[str]],
            frontend: Optional[torch.nn.Module],
            specaug: Optional[torch.nn.Module],
            normalize: Optional[torch.nn.Module],
            frontend: Optional[AbsFrontend],
            specaug: Optional[AbsSpecAug],
            normalize: Optional[AbsNormalize],
            preencoder: Optional[AbsPreEncoder],
            encoder: torch.nn.Module,
            encoder: AbsEncoder,
            postencoder: Optional[AbsPostEncoder],
            pooling_layer: torch.nn.Module,
            decoder: AbsDecoder,
    ):
        assert check_argument_types()

        super().__init__()
        # note that eos is the same as sos (equivalent ID)
@@ -65,7 +78,6 @@
            text_lengths: torch.Tensor,
    ) -> Tuple[torch.Tensor, Dict[str, torch.Tensor], torch.Tensor]:
        """Frontend + Encoder + Decoder + Calc loss

        Args:
            speech: (Batch, Length, ...)
            speech_lengths: (Batch, )
@@ -206,7 +218,6 @@
            self, speech: torch.Tensor, speech_lengths: torch.Tensor
    ) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
        """Frontend + Encoder. Note that this method is used by asr_inference.py

        Args:
            speech: (Batch, Length, ...)
            speech_lengths: (Batch, )
@@ -256,4 +267,4 @@
        else:
            # No frontend and no feature extract
            feats, feats_lengths = speech, speech_lengths
        return feats, feats_lengths
        return feats, feats_lengths