liugz18
2024-07-18 d80ac2fd2df4e7fb8a28acfa512bb11472b5cc99
funasr/models/campplus/utils.py
@@ -25,15 +25,13 @@
    audio_dur = 0
    for i in range(len(audio)):
        seg = audio[i]
        assert seg[1] >= seg[0], 'modelscope error: Wrong time stamps.'
        assert isinstance(seg[2], np.ndarray), 'modelscope error: Wrong data type.'
        assert int(seg[1] * 16000) - int(
            seg[0] * 16000
        ) == seg[2].shape[
            0], 'modelscope error: audio data in list is inconsistent with time length.'
        assert seg[1] >= seg[0], "modelscope error: Wrong time stamps."
        assert isinstance(seg[2], np.ndarray), "modelscope error: Wrong data type."
        assert (
            int(seg[1] * 16000) - int(seg[0] * 16000) == seg[2].shape[0]
        ), "modelscope error: audio data in list is inconsistent with time length."
        if i > 0:
            assert seg[0] >= audio[
                i - 1][1], 'modelscope error: Wrong time stamps.'
            assert seg[0] >= audio[i - 1][1], "modelscope error: Wrong time stamps."
        audio_dur += seg[1] - seg[0]
    return audio_dur
    # assert audio_dur > 5, 'modelscope error: The effective audio duration is too short.'
@@ -44,39 +42,38 @@
    for i in range(len(inputs)):
        if isinstance(inputs[i], str):
            file_bytes = File.read(inputs[i])
            data, fs = sf.load(io.BytesIO(file_bytes), dtype='float32')
            data, fs = sf.load(io.BytesIO(file_bytes), dtype="float32")
            if len(data.shape) == 2:
                data = data[:, 0]
            data = torch.from_numpy(data).unsqueeze(0)
            data = data.squeeze(0)
        elif isinstance(inputs[i], np.ndarray):
            assert len(
                inputs[i].shape
            ) == 1, 'modelscope error: Input array should be [N, T]'
            assert len(inputs[i].shape) == 1, "modelscope error: Input array should be [N, T]"
            data = inputs[i]
            if data.dtype in ['int16', 'int32', 'int64']:
                data = (data / (1 << 15)).astype('float32')
            if data.dtype in ["int16", "int32", "int64"]:
                data = (data / (1 << 15)).astype("float32")
            else:
                data = data.astype('float32')
                data = data.astype("float32")
            data = torch.from_numpy(data)
        else:
            raise ValueError(
                'modelscope error: The input type is restricted to audio address and nump array.'
                "modelscope error: The input type is restricted to audio address and nump array."
            )
        output.append(data)
    return output
def sv_chunk(vad_segments: list, fs = 16000) -> list:
def sv_chunk(vad_segments: list, fs=16000) -> list:
    config = {
            'seg_dur': 1.5,
            'seg_shift': 0.75,
        }
        "seg_dur": 1.5,
        "seg_shift": 0.75,
    }
    def seg_chunk(seg_data):
        seg_st = seg_data[0]
        data = seg_data[2]
        chunk_len = int(config['seg_dur'] * fs)
        chunk_shift = int(config['seg_shift'] * fs)
        chunk_len = int(config["seg_dur"] * fs)
        chunk_shift = int(config["seg_shift"] * fs)
        last_chunk_ed = 0
        seg_res = []
        for chunk_st in range(0, data.shape[0], chunk_shift):
@@ -87,13 +84,8 @@
            chunk_st = max(0, chunk_ed - chunk_len)
            chunk_data = data[chunk_st:chunk_ed]
            if chunk_data.shape[0] < chunk_len:
                chunk_data = np.pad(chunk_data,
                                    (0, chunk_len - chunk_data.shape[0]),
                                    'constant')
            seg_res.append([
                chunk_st / fs + seg_st, chunk_ed / fs + seg_st,
                chunk_data
            ])
                chunk_data = np.pad(chunk_data, (0, chunk_len - chunk_data.shape[0]), "constant")
            seg_res.append([chunk_st / fs + seg_st, chunk_ed / fs + seg_st, chunk_data])
        return seg_res
    segs = []
@@ -108,8 +100,7 @@
    feature_times = []
    feature_lengths = []
    for au in audio:
        feature = Kaldi.fbank(
            au.unsqueeze(0), num_mel_bins=80)
        feature = Kaldi.fbank(au.unsqueeze(0), num_mel_bins=80)
        feature = feature - feature.mean(dim=0, keepdim=True)
        features.append(feature)
        feature_times.append(au.shape[0])
@@ -120,8 +111,9 @@
    return features_padded, feature_lengths, feature_times
def postprocess(segments: list, vad_segments: list,
                labels: np.ndarray, embeddings: np.ndarray) -> list:
def postprocess(
    segments: list, vad_segments: list, labels: np.ndarray, embeddings: np.ndarray
) -> list:
    assert len(segments) == len(labels)
    labels = correct_labels(labels)
    distribute_res = []
@@ -166,17 +158,21 @@
        new_labels.append(id2id[i])
    return np.array(new_labels)
def merge_seque(distribute_res):
    res = [distribute_res[0]]
    for i in range(1, len(distribute_res)):
        if distribute_res[i][2] != res[-1][2] or distribute_res[i][
                0] > res[-1][1]:
        if distribute_res[i][2] != res[-1][2] or distribute_res[i][0] > res[-1][1]:
            res.append(distribute_res[i])
        else:
            res[-1][1] = distribute_res[i][1]
    return res
def smooth(res, mindur=1):
def smooth(res, mindur=0.7):
    # if only one segment, return directly
    if len(res) < 2:
        return res
    # short segments are assigned to nearest speakers.
    for i in range(len(res)):
        res[i][0] = round(res[i][0], 2)
@@ -197,24 +193,21 @@
def distribute_spk(sentence_list, sd_time_list):
    sd_sentence_list = []
    sd_time_list = [(spk_st * 1000, spk_ed * 1000, spk) for spk_st, spk_ed, spk in sd_time_list]
    for d in sentence_list:
        sentence_start = d['start']
        sentence_end = d['end']
        sentence_spk = 0
        max_overlap = 0
        for sd_time in sd_time_list:
            spk_st, spk_ed, spk = sd_time
            spk_st = spk_st*1000
            spk_ed = spk_ed*1000
            overlap = max(
                min(sentence_end, spk_ed) - max(sentence_start, spk_st), 0)
        for spk_st, spk_ed, spk in sd_time_list:
            overlap = max(min(sentence_end, spk_ed) - max(sentence_start, spk_st), 0)
            if overlap > max_overlap:
                max_overlap = overlap
                sentence_spk = spk
            if overlap > 0 and sentence_spk == spk:
                max_overlap += overlap
        d['spk'] = int(sentence_spk)
        sd_sentence_list.append(d)
    return sd_sentence_list
    return sentence_list
class Storage(metaclass=ABCMeta):
@@ -238,10 +231,7 @@
        pass
    @abstractmethod
    def write_text(self,
                   obj: str,
                   filepath: Union[str, Path],
                   encoding: str = 'utf-8') -> None:
    def write_text(self, obj: str, filepath: Union[str, Path], encoding: str = "utf-8") -> None:
        pass
@@ -257,13 +247,11 @@
        Returns:
            bytes: Expected bytes object.
        """
        with open(filepath, 'rb') as f:
        with open(filepath, "rb") as f:
            content = f.read()
        return content
    def read_text(self,
                  filepath: Union[str, Path],
                  encoding: str = 'utf-8') -> str:
    def read_text(self, filepath: Union[str, Path], encoding: str = "utf-8") -> str:
        """Read data from a given ``filepath`` with 'r' mode.
        Args:
@@ -274,7 +262,7 @@
        Returns:
            str: Expected text reading from ``filepath``.
        """
        with open(filepath, 'r', encoding=encoding) as f:
        with open(filepath, "r", encoding=encoding) as f:
            value_buf = f.read()
        return value_buf
@@ -293,13 +281,10 @@
        if dirname and not os.path.exists(dirname):
            os.makedirs(dirname, exist_ok=True)
        with open(filepath, 'wb') as f:
        with open(filepath, "wb") as f:
            f.write(obj)
    def write_text(self,
                   obj: str,
                   filepath: Union[str, Path],
                   encoding: str = 'utf-8') -> None:
    def write_text(self, obj: str, filepath: Union[str, Path], encoding: str = "utf-8") -> None:
        """Write data to a given ``filepath`` with 'w' mode.
        Note:
@@ -316,14 +301,11 @@
        if dirname and not os.path.exists(dirname):
            os.makedirs(dirname, exist_ok=True)
        with open(filepath, 'w', encoding=encoding) as f:
        with open(filepath, "w", encoding=encoding) as f:
            f.write(obj)
    @contextlib.contextmanager
    def as_local_path(
            self,
            filepath: Union[str,
                            Path]) -> Generator[Union[str, Path], None, None]:
    def as_local_path(self, filepath: Union[str, Path]) -> Generator[Union[str, Path], None, None]:
        """Only for unified API and do nothing."""
        yield filepath
@@ -343,8 +325,7 @@
        return r.text
    @contextlib.contextmanager
    def as_local_path(
            self, filepath: str) -> Generator[Union[str, Path], None, None]:
    def as_local_path(self, filepath: str) -> Generator[Union[str, Path], None, None]:
        """Download a file from ``filepath``.
        ``as_local_path`` is decorated by :meth:`contextlib.contextmanager`. It
@@ -370,14 +351,10 @@
            os.remove(f.name)
    def write(self, obj: bytes, url: Union[str, Path]) -> None:
        raise NotImplementedError('write is not supported by HTTP Storage')
        raise NotImplementedError("write is not supported by HTTP Storage")
    def write_text(self,
                   obj: str,
                   url: Union[str, Path],
                   encoding: str = 'utf-8') -> None:
        raise NotImplementedError(
            'write_text is not supported by HTTP Storage')
    def write_text(self, obj: str, url: Union[str, Path], encoding: str = "utf-8") -> None:
        raise NotImplementedError("write_text is not supported by HTTP Storage")
class OSSStorage(Storage):
@@ -385,20 +362,16 @@
    def __init__(self, oss_config_file=None):
        # read from config file or env var
        raise NotImplementedError(
            'OSSStorage.__init__ to be implemented in the future')
        raise NotImplementedError("OSSStorage.__init__ to be implemented in the future")
    def read(self, filepath):
        raise NotImplementedError(
            'OSSStorage.read to be implemented in the future')
        raise NotImplementedError("OSSStorage.read to be implemented in the future")
    def read_text(self, filepath, encoding='utf-8'):
        raise NotImplementedError(
            'OSSStorage.read_text to be implemented in the future')
    def read_text(self, filepath, encoding="utf-8"):
        raise NotImplementedError("OSSStorage.read_text to be implemented in the future")
    @contextlib.contextmanager
    def as_local_path(
            self, filepath: str) -> Generator[Union[str, Path], None, None]:
    def as_local_path(self, filepath: str) -> Generator[Union[str, Path], None, None]:
        """Download a file from ``filepath``.
        ``as_local_path`` is decorated by :meth:`contextlib.contextmanager`. It
@@ -424,15 +397,10 @@
            os.remove(f.name)
    def write(self, obj: bytes, filepath: Union[str, Path]) -> None:
        raise NotImplementedError(
            'OSSStorage.write to be implemented in the future')
        raise NotImplementedError("OSSStorage.write to be implemented in the future")
    def write_text(self,
                   obj: str,
                   filepath: Union[str, Path],
                   encoding: str = 'utf-8') -> None:
        raise NotImplementedError(
            'OSSStorage.write_text to be implemented in the future')
    def write_text(self, obj: str, filepath: Union[str, Path], encoding: str = "utf-8") -> None:
        raise NotImplementedError("OSSStorage.write_text to be implemented in the future")
G_STORAGES = {}
@@ -440,27 +408,26 @@
class File(object):
    _prefix_to_storage: dict = {
        'oss': OSSStorage,
        'http': HTTPStorage,
        'https': HTTPStorage,
        'local': LocalStorage,
        "oss": OSSStorage,
        "http": HTTPStorage,
        "https": HTTPStorage,
        "local": LocalStorage,
    }
    @staticmethod
    def _get_storage(uri):
        assert isinstance(uri,
                          str), f'uri should be str type, but got {type(uri)}'
        assert isinstance(uri, str), f"uri should be str type, but got {type(uri)}"
        if '://' not in uri:
        if "://" not in uri:
            # local path
            storage_type = 'local'
            storage_type = "local"
        else:
            prefix, _ = uri.split('://')
            prefix, _ = uri.split("://")
            storage_type = prefix
        assert storage_type in File._prefix_to_storage, \
            f'Unsupported uri {uri}, valid prefixs: '\
            f'{list(File._prefix_to_storage.keys())}'
        assert storage_type in File._prefix_to_storage, (
            f"Unsupported uri {uri}, valid prefixs: " f"{list(File._prefix_to_storage.keys())}"
        )
        if storage_type not in G_STORAGES:
            G_STORAGES[storage_type] = File._prefix_to_storage[storage_type]()
@@ -481,7 +448,7 @@
        return storage.read(uri)
    @staticmethod
    def read_text(uri: Union[str, Path], encoding: str = 'utf-8') -> str:
    def read_text(uri: Union[str, Path], encoding: str = "utf-8") -> str:
        """Read data from a given ``filepath`` with 'r' mode.
        Args:
@@ -511,7 +478,7 @@
        return storage.write(obj, uri)
    @staticmethod
    def write_text(obj: str, uri: str, encoding: str = 'utf-8') -> None:
    def write_text(obj: str, uri: str, encoding: str = "utf-8") -> None:
        """Write data to a given ``filepath`` with 'w' mode.
        Note: