python/FunASR-XL.git

			@@ -1,9 +1,9 @@
			(简体中文\|[English](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/websocket/readme.md))
			(简体中文\|[English](./readme.md))

			# 采用websocket协议的c++部署方案

			## 快速上手
			### 镜像启动
			### 启动docker镜像

			通过下述命令拉取并启动FunASR runtime-SDK的docker镜像：

			@@ -12,7 +12,7 @@

			sudo docker run -p 10095:10095 -it --privileged=true -v /root:/workspace/models registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.1.0
			```
			如果您没有安装docker，可参考[Docker安装](#Docker安装)
			如果您没有安装docker，可参考[Docker安装](https://alibaba-damo-academy.github.io/FunASR/en/installation/docker.html)

			### 服务端启动

			@@ -25,7 +25,7 @@
			--model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \
			--punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx
			```
			服务端详细参数介绍可参考[服务端参数介绍](#服务端参数介绍)
			服务端详细参数介绍可参考[服务端参数介绍](#命令参数介绍)

			### 客户端测试与使用

			@@ -33,7 +33,7 @@
			```shell
			wget https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/sample/funasr_samples.tar.gz
			```
			我们以Python语言客户端为例，进行说明，支持多种音频格式输入（.wav, .pcm, .mp3等），也支持视频输入(.mp4等)，以及多文件列表wav.scp输入，其他版本客户端请参考文档（[点击此处](#客户端用法详解)），定制服务部署请参考[如何定制服务部署](#如何定制服务部署)
			我们以Python语言客户端为例，进行说明，支持多种音频格式输入（.wav, .pcm, .mp3等），也支持视频输入(.mp4等)，以及多文件列表wav.scp输入，其他版本客户端请参考文档（[点击此处](#客户端用法详解)）
			```shell
			python3 wss_client_asr.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "../audio/asr_example.wav"
			```
			@@ -44,22 +44,8 @@

			### 依赖库下载

			#### Download onnxruntime
			```shell
			bash third_party/download_onnxruntime.sh
			```
			Docker中已经预安装了依赖三方库，如果不用docker，请手动下载并安装（[三方库下载与安装](requirements_install.md)）

			#### Download ffmpeg
			```shell
			bash third_party/download_ffmpeg.sh
			```

			#### Install openblas and openssl
			```shell
			sudo apt-get install libopenblas-dev libssl-dev #ubuntu
			# sudo yum -y install openblas-devel openssl-devel #centos

			```

			### 编译

			@@ -71,6 +57,22 @@
			```

			### 启动服务部署

			#### 命令参数介绍：
			```text
			--download-model-dir 模型下载地址，通过设置model ID从Modelscope下载模型。如果从本地模型启动，可以不设置。
			--model-dir modelscope 中 ASR model ID，或者本地模型绝对路径
			--quantize True为量化ASR模型，False为非量化ASR模型，默认是True
			--vad-dir modelscope 中 VAD model ID，或者本地模型绝对路径
			--vad-quant True为量化VAD模型，False为非量化VAD模型，默认是True
			--punc-dir modelscope 中标点 model ID，或者本地模型绝对路径
			--punc-quant True为量化PUNC模型，False为非量化PUNC模型，默认是True
			--port 服务端监听的端口号，默认为 10095
			--decoder-thread-num 服务端启动的推理线程数，默认为 8
			--io-thread-num 服务端启动的IO线程数，默认为 1
			--certfile ssl的证书文件，默认为：../../../ssl_key/server.crt
			--keyfile ssl的密钥文件，默认为：../../../ssl_key/server.key
			```

			#### 从modelscope中模型启动示例
			```shell
			@@ -107,21 +109,7 @@
			--punc-dir ./export/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx
			```

			#### 命令参数介绍：
			```text
			--download-model-dir 模型下载地址，通过设置model ID从Modelscope下载模型。如果从本地模型启动，可以不设置。
			--model-dir modelscope 中 ASR model ID，或者本地模型绝对路径
			--quantize True为量化ASR模型，False为非量化ASR模型，默认是True
			--vad-dir modelscope 中 VAD model ID，或者本地模型绝对路径
			--vad-quant True为量化VAD模型，False为非量化VAD模型，默认是True
			--punc-dir modelscope 中标点 model ID，或者本地模型绝对路径
			--punc-quant True为量化PUNC模型，False为非量化PUNC模型，默认是True
			--port 服务端监听的端口号，默认为 10095
			--decoder-thread-num 服务端启动的推理线程数，默认为 8
			--io-thread-num 服务端启动的IO线程数，默认为 1
			--certfile ssl的证书文件，默认为：../../../ssl_key/server.crt
			--keyfile ssl的密钥文件，默认为：../../../ssl_key/server.key
			```


			### 客户端用法详解