adapt to new model struct

雾聪

2024-05-27 7c11a0d6a84b0f903a947f6a0e5a2730fb528c87

adapt to new model struct

 runtime/onnxruntime/src/paraformer-torch.cpp

@@ -16,7 +16,7 @@
}

// offline
void ParaformerTorch::InitAsr(const std::string &am_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, int thread_num){
void ParaformerTorch::InitAsr(const std::string &am_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, const std::string &token_file, int thread_num){
    LoadConfigFromYaml(am_config.c_str());
    // knf options
    fbank_opts_.frame_opts.dither = 0;
@@ -28,8 +28,8 @@
    fbank_opts_.energy_floor = 0;
    fbank_opts_.mel_opts.debug_mel = false;

    vocab = new Vocab(am_config.c_str());
    phone_set_ = new PhoneSet(am_config.c_str());
    vocab = new Vocab(token_file.c_str());
    phone_set_ = new PhoneSet(token_file.c_str());
    LoadCmvn(am_cmvn.c_str());

    torch::DeviceType device = at::kCPU;

 runtime/onnxruntime/src/paraformer-torch.h

@@ -42,7 +42,7 @@
    public:
        ParaformerTorch();
        ~ParaformerTorch();
        void InitAsr(const std::string &am_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, int thread_num);
        void InitAsr(const std::string &am_model, const std::string &am_cmvn, const std::string &am_config, const std::string &token_file, int thread_num);
        void InitHwCompiler(const std::string &hw_model, int thread_num);
        void InitSegDict(const std::string &seg_dict_model);
        std::vector<std::vector<float>> CompileHotwordEmbedding(std::string &hotwords);