模型介绍

Highlights

模型为使用开源数据aishell、wenetspeech文本训练的Ngram模型编译得到的FST模型，可以直接用来做生产部署，一键部署教程（点击此处）

ModelScope-FunASR

FunASR提供可便捷本地或者云端服务器部署的离线文件转写服务，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语音识别(ASR)、标点恢复(PUNC) 等相关能力，拥有完整的语音识别链路，可以将几十个小时的音频或视频识别成带标点的文字，而且支持上百路请求同时进行转写。

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快速上手

服务端启动

下载部署工具funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.sh

curl -O https://raw.githubusercontent.com/alibaba-damo-academy/FunASR/main/funasr/runtime/deploy_tools/funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.sh;
# 如遇到网络问题，中国大陆用户，可以用个下面的命令：
# curl -O https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/shell/funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.sh;

执行部署工具，在提示处输入回车键即可完成服务端安装与部署。目前便捷部署工具暂时仅支持Linux环境，其他环境部署参考开发指南（点击此处）

sudo bash funasr-runtime-deploy-offline-cpu-zh.sh install --workspace ./funasr-runtime-resources

客户端测试与使用

运行上面安装指令后，会在./funasr-runtime-resources（默认安装目录）中下载客户端测试工具目录samples（下载点击此处）， 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）

python3 wss_client_asr.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offline --audio_in "../audio/asr_example.wav"

更详细用法介绍（点击此处）

相关论文以及引用信息

@inproceedings{chen2020controllable,
  title={Controllable Time-Delay Transformer for Real-Time Punctuation Prediction and Disfluency Detection},
  author={Chen, Qian and Chen, Mengzhe and Li, Bo and Wang, Wen},
  booktitle={ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)},
  pages={8069--8073},
  year={2020},
  organization={IEEE}
}