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| | | ModelScope是阿里巴巴推出的开源模型即服务共享平台，为广大学术界用户和工业界用户提供灵活、便捷的模型应用支持。具体的使用方法和开源模型可以参见[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models?page=1&tasks=auto-speech-recognition) 。在语音方向，我们提供了自回归/非自回归语音识别，语音预训练，标点预测等模型，用户可以方便使用。 |
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| | | ## 整体介绍 |
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| | | 我们在egs_modelscope目录下提供了相关模型的使用，支持直接用我们提供的模型进行推理，同时也支持将我们提供的模型作为预训练好的模型作为初始模型进行微调。下面，我们将以egs_modelscope/asr/paraformer/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch目录中提供的模型来进行介绍，包括`infer.py`，`finetune.py`和`infer_after_finetune.py`，对应的功能如下： |
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| | | 我们在`egs_modelscope` 目录下提供了不同模型的使用方法，支持直接用我们提供的模型进行推理，同时也支持将我们提供的模型作为预训练好的初始模型进行微调。下面，我们将以`egs_modelscope/asr/paraformer/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch`目录中提供的模型来进行介绍，包括`infer.py`，`finetune.py`和`infer_after_finetune.py`，对应的功能如下： |
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| | | - `infer.py`: 基于我们提供的模型，对指定的数据集进行推理 |
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| | | - `finetune.py`: 将我们提供的模型作为初始模型进行微调 |
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| | | - `infer_after_finetune.py`: 基于微调得到的模型，对指定的数据集进行推理 |
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| | | ## 模型推理 |
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| | | 我们提供了`infer.py`来实现模型推理。基于此文件，用户可以基于我们提供的模型，对指定的数据集进行推理，得到相应的识别结果。如果同时给定了抄本，则会同时计算CER。在开始推理前，用户可以指定如下参数来修改推理配置： |
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| | | 我们提供了`infer.py`来实现模型推理。基于此文件，用户可以基于我们提供的模型，对指定的数据集进行推理，得到相应的识别结果。如果给定了抄本，则会同时计算`CER`。在开始推理前，用户可以指定如下参数来修改推理配置： |
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| | | * `data_dir`：数据集目录。目录下应该包括音频列表文件`wav.scp`和抄本文件`text`(可选)，具体格式可以参见[快速开始](./get_started.md)中的说明。如果`text`文件存在，则会相应的计算CER，否则会跳过。 |
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| | | * `output_dir`：推理结果保存目录 |
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| | | * `batch_size`：推理时的batch大小 |
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