update

游雁

2024-03-26 abf5af40e934216b397c5331e0a68dc92f0a4f4e

update

 funasr/__init__.py

@@ -32,3 +32,5 @@

from funasr.auto.auto_model import AutoModel
from funasr.auto.auto_frontend import AutoFrontend

os.environ["HYDRA_FULL_ERROR"] = 1

 funasr/utils/load_utils.py

@@ -51,13 +51,20 @@

    if isinstance(data_or_path_or_list, str) and os.path.exists(data_or_path_or_list): # local file
        if data_type is None or data_type == "sound":
            if use_ffmpeg:
                data_or_path_or_list = _load_audio_ffmpeg(data_or_path_or_list, sr=fs)
                data_or_path_or_list = torch.from_numpy(data_or_path_or_list).squeeze()  # [n_samples,]
            else:
            # if use_ffmpeg:
            #     data_or_path_or_list = _load_audio_ffmpeg(data_or_path_or_list, sr=fs)
            #     data_or_path_or_list = torch.from_numpy(data_or_path_or_list).squeeze()  # [n_samples,]
            # else:
            #     data_or_path_or_list, audio_fs = torchaudio.load(data_or_path_or_list)
            #     if kwargs.get("reduce_channels", True):
            #         data_or_path_or_list = data_or_path_or_list.mean(0)
            try:
                data_or_path_or_list, audio_fs = torchaudio.load(data_or_path_or_list)
                if kwargs.get("reduce_channels", True):
                    data_or_path_or_list = data_or_path_or_list.mean(0)
            except:
                data_or_path_or_list = _load_audio_ffmpeg(data_or_path_or_list, sr=fs)
                data_or_path_or_list = torch.from_numpy(data_or_path_or_list).squeeze()  # [n_samples,]
        elif data_type == "text" and tokenizer is not None:
            data_or_path_or_list = tokenizer.encode(data_or_path_or_list)
        elif data_type == "image": # undo