funasr1.0

游雁

2024-01-23 9c9e02b2a4c54b8f9d1c198e0708ae1803adbd4c

 README.md

@@ -91,9 +91,9 @@
from funasr import AutoModel
# paraformer-zh is a multi-functional asr model
# use vad, punc, spk or not as you need
model = AutoModel(model="paraformer-zh", model_revision="v2.0.2",
                  vad_model="fsmn-vad", vad_model_revision="v2.0.2",
                  punc_model="ct-punc-c", punc_model_revision="v2.0.3",
model = AutoModel(model="paraformer-zh", model_revision="v2.0.4",
                  vad_model="fsmn-vad", vad_model_revision="v2.0.4",
                  punc_model="ct-punc-c", punc_model_revision="v2.0.4",
                  # spk_model="cam++", spk_model_revision="v2.0.2",
                  )
res = model.generate(input=f"{model.model_path}/example/asr_example.wav", 
@@ -111,7 +111,7 @@
encoder_chunk_look_back = 4 #number of chunks to lookback for encoder self-attention
decoder_chunk_look_back = 1 #number of encoder chunks to lookback for decoder cross-attention

model = AutoModel(model="paraformer-zh-streaming", model_revision="v2.0.2")
model = AutoModel(model="paraformer-zh-streaming", model_revision="v2.0.4")

import soundfile
import os
@@ -134,7 +134,7 @@
```python
from funasr import AutoModel

model = AutoModel(model="fsmn-vad", model_revision="v2.0.2")
model = AutoModel(model="fsmn-vad", model_revision="v2.0.4")
wav_file = f"{model.model_path}/example/asr_example.wav"
res = model.generate(input=wav_file)
print(res)
@@ -144,7 +144,7 @@
from funasr import AutoModel

chunk_size = 200 # ms
model = AutoModel(model="fsmn-vad", model_revision="v2.0.2")
model = AutoModel(model="fsmn-vad", model_revision="v2.0.4")

import soundfile

@@ -165,7 +165,7 @@
```python
from funasr import AutoModel

model = AutoModel(model="ct-punc", model_revision="v2.0.2")
model = AutoModel(model="ct-punc", model_revision="v2.0.4")
res = model.generate(input="那今天的会就到这里吧 happy new year 明年见")
print(res)
```
@@ -173,7 +173,7 @@
```python
from funasr import AutoModel

model = AutoModel(model="fa-zh", model_revision="v2.0.2")
model = AutoModel(model="fa-zh", model_revision="v2.0.4")
wav_file = f"{model.model_path}/example/asr_example.wav"
text_file = f"{model.model_path}/example/text.txt"
res = model.generate(input=(wav_file, text_file), data_type=("sound", "text"))