Update SDK_advanced_guide_online_zh.md

Yabin Li

2023-08-07 dc0684f9e954ac775d0ff184cc91ad76f909a93f

Update SDK_advanced_guide_online_zh.md

 funasr/runtime/docs/SDK_advanced_guide_online_zh.md

@@ -1,9 +1,9 @@
# FunASR实时语音转写服务开发指南

FunASR提供可便捷本地或者云端服务器部署的实时语音转写服务，内核为FunASR已开源runtime-SDK。
集成了达摩院语音实验室在Modelscope社区开源的语音端点检测(VAD)、Paraformer-large非流式语音识别(ASR)、Paraformer-large流式语音识别(ASR)、标点恢复(PUNC) 等相关能力。软件包既可以实时地进行语音转文字，而且能够在说话句尾用高精度的转写文字修正输出，输出文字带有标点，支持高并发多路请求
集成了达摩院语音实验室在Modelscope社区开源的语音端点检测(VAD)、Paraformer-large非流式语音识别(ASR)、Paraformer-large流式语音识别(ASR)、标点(PUNC) 等相关能力。软件包既可以实时地进行语音转文字，而且能够在说话句尾用高精度的转写文字修正输出，输出文字带有标点，支持高并发多路请求

本文档为FunASR离线文件转写服务开发指南。如果您想快速体验实时语音转写服务，可参考[快速上手](#快速上手)。
本文档为FunASR实时转写服务开发指南。如果您想快速体验实时语音转写服务，可参考[快速上手](#快速上手)。

## 快速上手
### 镜像启动
@@ -19,21 +19,22 @@

### 服务端启动

docker启动之后，启动 funasr-wss-server服务程序：
docker启动之后，启动 funasr-wss-server-2pass服务程序：
```shell
cd FunASR/funasr/runtime
./run_server.sh \
./run_server_2pass.sh \
  --download-model-dir /workspace/models \
  --vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \
  --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
  --online-model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online-onnx  \
  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-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)
### 客户端测试与使用

下载客户端测试工具目录samples
```shell
wget https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/sample/funasr_samples.tar.gz
wget https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/sample/funasr_online_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)
```shell
@@ -97,7 +98,7 @@
### cpp-client
进入samples/cpp目录后，可以用cpp进行测试，指令如下：
```shell
./funasr-wss-client --server-ip 127.0.0.1 --port 10095 --wav-path ../audio/asr_example.wav
./funasr-wss-client-2pass --server-ip 127.0.0.1 --port 10095 --wav-path ../audio/asr_example.wav
```

命令参数说明：
@@ -131,8 +132,9 @@
./funasr-wss-server  \
  --download-model-dir /workspace/models \
  --model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \
  --online-model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online-onnx  \
  --vad-dir damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \
  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx \
  --punc-dir damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-vocab272727-onnx \
  --decoder-thread-num 32 \
  --io-thread-num  8 \
  --port 10095 \
@@ -143,6 +145,7 @@
```text
--download-model-dir 模型下载地址，通过设置model ID从Modelscope下载模型
--model-dir  modelscope model ID
--online-model-dir  modelscope model ID
--quantize  True为量化ASR模型，False为非量化ASR模型，默认是True
--vad-dir  modelscope model ID
--vad-quant   True为量化VAD模型，False为非量化VAD模型，默认是True
@@ -155,34 +158,6 @@
--keyfile   ssl的密钥文件，默认为：../../../ssl_key/server.key
```

funasr-wss-server同时也支持从本地路径加载模型（本地模型资源准备详见[模型资源准备](#模型资源准备)）示例如下：
```shell
cd /workspace/FunASR/funasr/runtime/websocket/build/bin
./funasr-wss-server  \
  --model-dir /workspace/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx \
  --vad-dir /workspace/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx \
  --punc-dir /workspace/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx \
  --decoder-thread-num 32 \
  --io-thread-num  8 \
  --port 10095 \
  --certfile  ../../../ssl_key/server.crt \
  --keyfile ../../../ssl_key/server.key
 ```
命令参数介绍：
```text
--model-dir  ASR模型路径，默认为：/workspace/models/asr
--quantize   True为量化ASR模型，False为非量化ASR模型，默认是True
--vad-dir  VAD模型路径，默认为：/workspace/models/vad
--vad-quant   True为量化VAD模型，False为非量化VAD模型，默认是True
--punc-dir  PUNC模型路径，默认为：/workspace/models/punc
--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
```

## 模型资源准备

如果您选择通过funasr-wss-server从Modelscope下载模型，可以跳过本步骤。
@@ -191,11 +166,12 @@

| 模型 | Modelscope链接                                                                                                  |
|------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| VAD  | https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx/summary |
| ASR  | https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx/summary                           |
| PUNC | https://www.modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-onnx/summary               |
| VAD  | https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-onnx/summary  |
| ASR  | https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx/summary                           |
| ASR  | https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online-onnx/summary                          |
| PUNC | https://www.modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vad_realtime-vocab272727-onnx/summary               |

离线文件转写服务中部署的是量化后的ONNX模型，下面介绍下如何导出ONNX模型及其量化：您可以选择从Modelscope导出ONNX模型、从finetune后的资源导出模型：
实时转写服务中部署的是量化后的ONNX模型，下面介绍下如何导出ONNX模型及其量化：您可以选择从Modelscope导出ONNX模型、从finetune后的资源导出模型：

### 从Modelscope导出ONNX模型

@@ -227,63 +203,3 @@
```shell
python -m funasr.export.export_model --model-name /path/to/finetune/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch --export-dir ./export --type onnx --quantize True
```



## 如何定制服务部署

FunASR-runtime的代码已开源，如果服务端和客户端不能很好的满足您的需求，您可以根据自己的需求进行进一步的开发：
### c++ 客户端：

https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/funasr/runtime/websocket

### python 客户端：

https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/tree/main/funasr/runtime/python/websocket

### 自定义客户端：

如果您想定义自己的client，websocket通信协议为：

```text
# 首次通信
{"mode": "offline", "wav_name": wav_name, "is_speaking": True}
# 发送wav数据
bytes数据
# 发送结束标志
{"is_speaking": False}
```

### c++ 服务端：

#### VAD
```c++
// VAD模型的使用分为FsmnVadInit和FsmnVadInfer两个步骤：
FUNASR_HANDLE vad_hanlde=FsmnVadInit(model_path, thread_num);
// 其中：model_path 包含"model-dir"、"quantize"，thread_num为onnx线程数；
FUNASR_RESULT result=FsmnVadInfer(vad_hanlde, wav_file.c_str(), NULL, 16000);
// 其中：vad_hanlde为FunOfflineInit返回值，wav_file为音频路径，sampling_rate为采样率(默认16k)
```

使用示例详见：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/onnxruntime/bin/funasr-onnx-online-vad.cpp

#### ASR
```text
// ASR模型的使用分为FunOfflineInit和FunOfflineInfer两个步骤：
FUNASR_HANDLE asr_hanlde=FunOfflineInit(model_path, thread_num);
// 其中：model_path 包含"model-dir"、"quantize"，thread_num为onnx线程数；
FUNASR_RESULT result=FunOfflineInfer(asr_hanlde, wav_file.c_str(), RASR_NONE, NULL, 16000);
// 其中：asr_hanlde为FunOfflineInit返回值，wav_file为音频路径，sampling_rate为采样率(默认16k)
```

使用示例详见：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/onnxruntime/bin/funasr-onnx-offline.cpp

#### PUNC
```text
// PUNC模型的使用分为CTTransformerInit和CTTransformerInfer两个步骤：
FUNASR_HANDLE punc_hanlde=CTTransformerInit(model_path, thread_num);
// 其中：model_path 包含"model-dir"、"quantize"，thread_num为onnx线程数；
FUNASR_RESULT result=CTTransformerInfer(punc_hanlde, txt_str.c_str(), RASR_NONE, NULL);
// 其中：punc_hanlde为CTTransformerInit返回值，txt_str为文本
```
使用示例详见：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/funasr/runtime/onnxruntime/bin/funasr-onnx-online-punc.cpp