Merge branch 'main' into dev_onnx

Xian Shi

2023-10-17 a05e753d11d9c36983ec4e58c421dbcf86d1dcd4

 funasr/runtime/onnxruntime/src/fsmn-vad.cpp

@@ -54,11 +54,11 @@
void FsmnVad::ReadModel(const char* vad_model) {
    try {
        vad_session_ = std::make_shared<Ort::Session>(
                env_, vad_model, session_options_);
                env_, ORTCHAR(vad_model), session_options_);
        LOG(INFO) << "Successfully load model from " << vad_model;
    } catch (std::exception const &e) {
        LOG(ERROR) << "Error when load vad onnx model: " << e.what();
        exit(0);
        exit(-1);
    }
    GetInputOutputInfo(vad_session_, &vad_in_names_, &vad_out_names_);
}
@@ -197,7 +197,7 @@
        ifstream cmvn_stream(filename);
        if (!cmvn_stream.is_open()) {
            LOG(ERROR) << "Failed to open file: " << filename;
            exit(0);
            exit(-1);
        }
        string line;

@@ -230,7 +230,7 @@
        }
    }catch(std::exception const &e) {
        LOG(ERROR) << "Error when load vad cmvn : " << e.what();
        exit(0);
        exit(-1);
    }
}

@@ -279,12 +279,15 @@
FsmnVad::Infer(std::vector<float> &waves, bool input_finished) {
    std::vector<std::vector<float>> vad_feats;
    std::vector<std::vector<float>> vad_probs;
    std::vector<std::vector<int>> vad_segments;
    FbankKaldi(vad_sample_rate_, vad_feats, waves);
    if(vad_feats.size() == 0){
      return vad_segments;
    }
    LfrCmvn(vad_feats);
    Forward(vad_feats, &vad_probs, &in_cache_, input_finished);

    E2EVadModel vad_scorer = E2EVadModel();
    std::vector<std::vector<int>> vad_segments;
    vad_segments = vad_scorer(vad_probs, waves, true, false, vad_silence_duration_, vad_max_len_,
                              vad_speech_noise_thres_, vad_sample_rate_);
    return vad_segments;