zhifu gao
2023-03-03 d901ec84b3afc25f1d939fafb13564795e5d9fd8
funasr/runtime/python/onnxruntime/rapid_paraformer/paraformer_onnx.py
@@ -1,6 +1,7 @@
# -*- encoding: utf-8 -*-
# @Author: SWHL
# @Contact: liekkaskono@163.com
from cgitb import text
import os.path
from pathlib import Path
from typing import List, Union, Tuple
@@ -23,6 +24,7 @@
    def __init__(self, model_dir: Union[str, Path] = None,
                 batch_size: int = 1,
                 device_id: Union[str, int] = "-1",
                 plot_timestamp: bool = False,
                 ):
        if not Path(model_dir).exists():
@@ -41,7 +43,7 @@
        )
        self.ort_infer = OrtInferSession(model_file, device_id)
        self.batch_size = batch_size
        self.plot = True
        self.plot = plot_timestamp
    def __call__(self, wav_content: Union[str, np.ndarray, List[str]], **kwargs) -> List:
        waveform_list = self.load_data(wav_content, self.frontend.opts.frame_opts.samp_freq)
@@ -76,7 +78,26 @@
    def plot_wave_timestamp(self, wav, text_timestamp):
        # TODO: Plot the wav and timestamp results with matplotlib
        import pdb; pdb.set_trace()
        import matplotlib
        matplotlib.use('Agg')
        matplotlib.rc("font", family='Alibaba PuHuiTi')  # set it to a font that your system supports
        import matplotlib.pyplot as plt
        fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(11, 3.5), dpi=320)
        ax2 = ax1.twinx()
        ax2.set_ylim([0, 2.0])
        # plot waveform
        ax1.set_ylim([-0.3, 0.3])
        time = np.arange(wav.shape[0]) / 16000
        ax1.plot(time, wav/wav.max()*0.3, color='gray', alpha=0.4)
        # plot lines and text
        for (char, start, end) in text_timestamp:
            ax1.vlines(start, -0.3, 0.3, ls='--')
            ax1.vlines(end, -0.3, 0.3, ls='--')
            x_adj = 0.045 if char != '<sil>' else 0.12
            ax1.text((start + end) * 0.5 - x_adj, 0, char)
        # plt.legend()
        plotname = "funasr/runtime/python/onnxruntime/debug.png"
        plt.savefig(plotname, bbox_inches='tight')
    def load_data(self,
                  wav_content: Union[str, np.ndarray, List[str]], fs: int = None) -> List: