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kongdeqiang

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 README_zh.md

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<a name="核心功能"></a>
## 核心功能
- FunASR是一个基础语音识别工具包，提供多种功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复、语言模型、说话人验证、说话人分离和多人对话语音识别等。FunASR提供了便捷的脚本和教程，支持预训练好的模型的推理与微调。
- 我们在[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models?page=1&tasks=auto-speech-recognition)与[huggingface](https://huggingface.co/FunASR)上发布了大量开源数据集或者海量工业数据训练的模型，可以通过我们的[模型仓库](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/docs/model_zoo/modelscope_models.md)了解模型的详细信息。代表性的[Paraformer](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary)非自回归端到端语音识别模型具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，详细信息可以阅读([服务部署文档](runtime/readme_cn.md))。
- 我们在[ModelScope](https://www.modelscope.cn/models?page=1&tasks=auto-speech-recognition)与[huggingface](https://huggingface.co/FunASR)上发布了大量开源数据集或者海量工业数据训练的模型，可以通过我们的[模型仓库](https://github.com/modelscope/FunASR/blob/main/model_zoo/readme_zh.md)了解模型的详细信息。代表性的[Paraformer](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary)非自回归端到端语音识别模型具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，详细信息可以阅读([服务部署文档](runtime/readme_cn.md))。

<a name="最新动态"></a>
## 最新动态
- 2024/10/29: 中文实时语音听写服务 1.12 发布，2pass-offline模式支持SensevoiceSmall模型；详细信息参阅([部署文档](runtime/readme_cn.md))
- 2024/10/10：新增加Whisper-large-v3-turbo模型支持，多语言语音识别/翻译/语种识别，支持从 [modelscope](examples/industrial_data_pretraining/whisper/demo.py)仓库下载，也支持从 [openai](examples/industrial_data_pretraining/whisper/demo_from_openai.py)仓库下载模型。
- 2024/09/26: 中文离线文件转写服务 4.6、英文离线文件转写服务 1.7、中文实时语音听写服务 1.11 发布，修复ONNX内存泄漏、支持SensevoiceSmall onnx模型；中文离线文件转写服务GPU 2.0 发布，修复显存泄漏; 详细信息参阅([部署文档](runtime/readme_cn.md))
- 2024/09/25：新增语音唤醒模型，支持[fsmn_kws](https://modelscope.cn/models/iic/speech_sanm_kws_phone-xiaoyun-commands-online), [fsmn_kws_mt](https://modelscope.cn/models/iic/speech_sanm_kws_phone-xiaoyun-commands-online), [sanm_kws](https://modelscope.cn/models/iic/speech_sanm_kws_phone-xiaoyun-commands-offline), [sanm_kws_streaming](https://modelscope.cn/models/iic/speech_sanm_kws_phone-xiaoyun-commands-online) 4个模型的微调和推理。
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### 测试ONNX
```python
# pip3 install -U funasr-onnx
from funasr_onnx import Paraformer
from pathlib import Path
from runtime.python.onnxruntime.funasr_onnx.paraformer_bin import Paraformer


home_dir = Path.home()

model_dir = "damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch"
model = Paraformer(model_dir, batch_size=1, quantize=True)

wav_path = ['~/.cache/modelscope/hub/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav']
wav_path = [f"{home_dir}/.cache/modelscope/hub/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav"]

result = model(wav_path)
print(result)