fix(model): 调整Codec子模型中的上采样逻辑并修正准确率计算偏移问题

游雁

2024-10-31 567bf98954820394559db6679f210f4f4081b385

 docs/tutorial/Tables_zh.md

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# FunASR-1.x.x 注册模型教程

1.0版本的设计初衷是【**让模型集成更简单**】，核心feature为注册表与AutoModel：
funasr-1.x.x 版本的设计初衷是【**让模型集成更简单**】，核心feature为注册表与AutoModel：

*   注册表的引入，使得开发中可以用搭积木的方式接入模型，兼容多种task；
    
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*   统一学术与工业模型推理训练脚本；
    

![image](https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/a/6Ea1DxkZVte8y0g2/150e0eafd1c34f2dbb9360ccb5db4dc40521.png)

# 快速上手

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# 注册表详解

以SenseVoiceSmall模型为例，讲解如何注册新模型，模型链接：

**modelscope：**[https://www.modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/files](https://www.modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/files)

**huggingface：**[https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall](https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall)

## 模型资源目录

![image.png](https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/res/8oLl9y628rBNlapY/img/cab7f215-787f-4407-885a-14dc89ae9e02.png)

**模型链接为：**[https://www.modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/files](https://www.modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/files)

**配置文件**：config.yaml

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**模型参数**：model.pt

**路径解析**：configuration.json
**路径解析**：configuration.json（非必需）

```json
{
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}
```

内容可以复用，直接拷贝即可，需要注意字段 `file_path_metas` 所有内容会自动拼接模型资源路径，并且会覆盖 `config.yaml` 中相同字段的路径。
configuration.json的作用是给file\_path\_metas中的item拼接上模型根目录，以便于路径能够被正确的解析，以上为例，假设模型根目录为：/home/zhifu.gzf/init\_model/SenseVoiceSmall，目录中config.yaml中的相关路径被替换成了正确的路径（忽略无关配置）：

```yaml
init_param: /home/zhifu.gzf/init_model/SenseVoiceSmall/model.pt

tokenizer_conf:
  bpemodel: /home/zhifu.gzf/init_model/SenseVoiceSmall/chn_jpn_yue_eng_ko_spectok.bpe.model

frontend_conf:
    cmvn_file: /home/zhifu.gzf/init_model/SenseVoiceSmall/am.mvn
```

## 注册表

![image](https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/a/6Ea1DxkZVte8y0g2/c92059e82c38493988fbc8c032d3f5380521.png)

### 查看注册表

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tables.print()
```

支持查看指定类型的注册表，例如只看注册的`model`类：`tables.print("model")`
支持查看指定类型的注册表：\`tables.print("model")\`，目前funasr已经注册模型如上图所示。目前预先定义了如下几个分类：

```python
    model_classes = {}
    frontend_classes = {}
    specaug_classes = {}
    normalize_classes = {}
    encoder_classes = {}
    decoder_classes = {}
    joint_network_classes = {}
    predictor_classes = {}
    stride_conv_classes = {}
    tokenizer_classes = {}
    dataloader_classes = {}
    batch_sampler_classes = {}
    dataset_classes = {}
    index_ds_classes = {}
```

### 注册模型

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```

在需要注册的类名前加上 `@tables.register("model_classes","SenseVoiceSmall")`，即可完成注册，类需要实现有：__init__，forward，inference方法。
在需要注册的类名前加上 @tables.register("model\_classes", "SenseVoiceSmall")，即可完成注册，类需要实现有：\_\_init\_\_，forward，inference方法。

register用法：

```python
@tables.register("注册分类", "注册名")
```

其中，"注册分类"可以是预先定义好的分类（见上面图），如果是自己定义的新分类，会自动将新分类写进注册表分类中，"注册名"即希望注册名字，后续可以直接来使用。

完整代码：[https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/funasr/models/sense\_voice/model.py#L443](https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/funasr/models/sense_voice/model.py#L443)

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  ...
```

## 注册失败
### 注册失败

如果出现找不到注册模型或者注册函数，`assert model_class is not None, f'{kwargs["model"]} is not registered'`。模型注册的原理是，import 模型文件，可以通过import来查看具体注册失败原因，例如，上述模型文件为，funasr/models/sense_voice/model.py：
如果出现找不到注册模型或发方法，assert model\_class is not None, f'{kwargs\["model"\]} is not registered'。模型注册的原理是，import 模型文件，可以通过import来查看具体注册失败原因，例如，上述模型文件为，funasr/models/sense\_voice/model.py：

```python
from funasr.models.sense_voice.model import *