| | |
|---|
| | | import time |
|---|
| | | import sys |
|---|
| | | import librosa |
|---|
| | | backend=sys.argv[1] |
|---|
| | | model_dir=sys.argv[2] |
|---|
| | | wav_file=sys.argv[3] |
|---|
| | | |
|---|
| | | |
|---|
| | | import argparse |
|---|
| | | parser = argparse.ArgumentParser() |
|---|
| | | parser.add_argument('--model_dir', type=str, required=True) |
|---|
| | | parser.add_argument('--backend', type=str, default='onnx', help='["onnx", "torch"]') |
|---|
| | | parser.add_argument('--wav_file', type=int, default=0, help='amp fallback number') |
|---|
| | | parser.add_argument('--quantize', type=bool, default=False, help='quantized model') |
|---|
| | | args = parser.parse_args() |
|---|
| | | |
|---|
| | | |
|---|
| | | from torch_paraformer import Paraformer |
|---|
| | | if backend == "onnxruntime": |
|---|
| | | if args.backend == "onnxruntime": |
|---|
| | | from rapid_paraformer import Paraformer |
|---|
| | | |
|---|
| | | model = Paraformer(model_dir, batch_size=1, device_id="-1") |
|---|
| | | model = Paraformer(args.model_dir, batch_size=1, quantize=args.quantize) |
|---|
| | | |
|---|
| | | wav_file_f = open(wav_file, 'r') |
|---|
| | | wav_file_f = open(args.wav_file, 'r') |
|---|
| | | wav_files = wav_file_f.readlines() |
|---|
| | | |
|---|
| | | # warm-up |
|---|
