Update README.md

hnluo

2023-04-24 9b1cd2e89fb2471ba073b87ea7ce9dde2b6fc61d

 funasr/bin/tp_inference.py

@@ -54,7 +54,7 @@
        assert check_argument_types()
        # 1. Build ASR model
        tp_model, tp_train_args = ASRTask.build_model_from_file(
            timestamp_infer_config, timestamp_model_file, device
            timestamp_infer_config, timestamp_model_file, device=device
        )
        if 'cuda' in device:
            tp_model = tp_model.cuda()  # force model to cuda
@@ -116,8 +116,8 @@
            enc = enc[0]

        # c. Forward Predictor
        _, _, us_alphas, us_cif_peak = self.tp_model.calc_predictor_timestamp(enc, enc_len, text_lengths.to(self.device)+1)
        return us_alphas, us_cif_peak
        _, _, us_alphas, us_peaks = self.tp_model.calc_predictor_timestamp(enc, enc_len, text_lengths.to(self.device)+1)
        return us_alphas, us_peaks


def inference(
@@ -179,6 +179,9 @@
        **kwargs,
):
    assert check_argument_types()
    ncpu = kwargs.get("ncpu", 1)
    torch.set_num_threads(ncpu)
    
    if batch_size > 1:
        raise NotImplementedError("batch decoding is not implemented")
    if ngpu > 1: