Update SDK_tutorial_zh.md

zhifu gao

2023-07-03 edec2fe85eda80ff1e24aef30b36c7bbbb55ec2a

 funasr/bin/asr_inference_launch.py

@@ -19,8 +19,8 @@
import numpy as np
import torch
import torchaudio
import soundfile
import yaml
from typeguard import check_argument_types

from funasr.bin.asr_infer import Speech2Text
from funasr.bin.asr_infer import Speech2TextMFCCA
@@ -79,7 +79,6 @@
        param_dict: dict = None,
        **kwargs,
):
    assert check_argument_types()
    ncpu = kwargs.get("ncpu", 1)
    torch.set_num_threads(ncpu)
    if batch_size > 1:
@@ -239,7 +238,6 @@
        param_dict: dict = None,
        **kwargs,
):
    assert check_argument_types()
    ncpu = kwargs.get("ncpu", 1)
    torch.set_num_threads(ncpu)

@@ -480,7 +478,6 @@
        param_dict: dict = None,
        **kwargs,
):
    assert check_argument_types()
    ncpu = kwargs.get("ncpu", 1)
    torch.set_num_threads(ncpu)

@@ -748,7 +745,6 @@
        param_dict: dict = None,
        **kwargs,
):
    assert check_argument_types()

    if word_lm_train_config is not None:
        raise NotImplementedError("Word LM is not implemented")
@@ -863,7 +859,13 @@
            raw_inputs = _load_bytes(data_path_and_name_and_type[0])
            raw_inputs = torch.tensor(raw_inputs)
        if data_path_and_name_and_type is not None and data_path_and_name_and_type[2] == "sound":
            raw_inputs = torchaudio.load(data_path_and_name_and_type[0])[0][0]
            try:
                raw_inputs = torchaudio.load(data_path_and_name_and_type[0])[0][0]
            except:
                raw_inputs = soundfile.read(data_path_and_name_and_type[0], dtype='float32')[0]
                if raw_inputs.ndim == 2:
                    raw_inputs = raw_inputs[:, 0]
                raw_inputs = torch.tensor(raw_inputs)
        if data_path_and_name_and_type is None and raw_inputs is not None:
            if isinstance(raw_inputs, np.ndarray):
                raw_inputs = torch.tensor(raw_inputs)
@@ -950,7 +952,6 @@
        param_dict: dict = None,
        **kwargs,
):
    assert check_argument_types()
    ncpu = kwargs.get("ncpu", 1)
    torch.set_num_threads(ncpu)
    if batch_size > 1:
@@ -1119,7 +1120,6 @@
        param_dict: dict = None,
        **kwargs,
):
    assert check_argument_types()
    ncpu = kwargs.get("ncpu", 1)
    torch.set_num_threads(ncpu)
    if batch_size > 1:
@@ -1307,7 +1307,6 @@
        right_context: Number of frames in right context AFTER subsampling.
        display_partial_hypotheses: Whether to display partial hypotheses.
    """
    assert check_argument_types()

    if batch_size > 1:
        raise NotImplementedError("batch decoding is not implemented")
@@ -1457,7 +1456,6 @@
        param_dict: dict = None,
        **kwargs,
):
    assert check_argument_types()
    if batch_size > 1:
        raise NotImplementedError("batch decoding is not implemented")
    if word_lm_train_config is not None:
@@ -1606,6 +1604,8 @@
        return inference_mfcca(**kwargs)
    elif mode == "rnnt":
        return inference_transducer(**kwargs)
    elif mode == "bat":
        return inference_transducer(**kwargs)
    elif mode == "sa_asr":
        return inference_sa_asr(**kwargs)
    else: