Paraformer是达摩院语音团队提出的一种高效的非自回归端到端语音识别框架，多个公开数据集上取得SOTA效果，缺点是该模型没有标点符号。 该项目为Paraformer中文通用语音识别模型，采用工业级数万小时的标注音频进行模型训练，保证了模型的通用识别效果。 模型可以被应用于语音输入法、语音导航、智能会议纪要等场景。
本项目为Paraformer封装，基于onnxruntime的推理包，代码主要来自Funasr官方
另外praformer的接口服务在另一个项目Paraformer-webserver中
- [2023年10月18日]
- vad模型流式和非流式onnx推理
- 标点模型onnx推理
- 流式asr onnx推理
- 非流式asr onnx推理
- 说话人识别 onnx推理
- 热词功能 (神经网络热词)
- 时间戳功能 (粗粒度，由vad给出的句子级别的时间戳)
- 语言模型
- 支持多进程和多线程，同一线程共享模型参数（单例模式实现）。每个进程初始化需约3G内存（标点、vad、asr、spk加起来）
- itn逆文本正则化规则
- 纠错模型 （可能有必要）
- 说话人日志
测试时间：2023.8.29 数据来源：https://github.com/SpeechColab/Leaderboard
| 测试集 | 领域 | paraformer | paraformer热词版(不加热词) | bilibili | 思必驰 | 阿里 | 百度 | 讯飞 | 微软 | 腾讯 | 依图 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 直播带货 李佳琪薇娅 （770条, 0.9H） | 电商、美妆 | 6.28⬇️ | 6.3 | 6.45⬆️ | 10.04⬆️ | 4.33⬇️ | 16.69⬇️ | 9.10⬇️ | 5.29⬇️ | 6.56⬆️ | 7.33 |
| 新闻联播 （5069条, 9H） | 时政 | 0.6⬆️ | 0.62 | 0.57⬇️ | 0.98⬇️ | 0.32⬇️ | 1.56 | 0.81⬇️ | 0.25⬇️ | 1.02⬇️ | 0.76 |
| 访谈 鲁豫有约 （2993条, 3H） | 工作、说话 | 3.57⬇️ | 3.51 | 2.81⬇️ | 3.3⬆️ | 2.29⬇️ | 5.86 | 3.39⬇️ | 2.74⬇️ | 3.51⬆️ | 2.94 |
| 场馆演讲罗振宇跨年 （1311条, 2.7H） | 社会、人文、商业 | 1.98 | 1.83 | 1.57⬇️ | 1.72⬇️ | 1.17⬇️ | 3.23 | 2.18⬆️ | 1.16⬆️ | 1.75⬆️ | 1.49 |
| 在线教育 李永乐 （3148条, 4.4H） | 科普 | 2.61 | 2.50 | 1.44⬇️ | 2.2⬆️ | 1.0⬇️ | 6.90 | 2.03⬇️ | 1.31⬇️ | 1.78⬇️ | 1.81 |
| 播客 创业内幕 （2251条, 4.2H） | 创业、产品、投资 | 4.72 | 3.98 | 3.22⬇️ | 4.24⬇️ | 2.43⬇️ | 7.28⬇️ | 3.82⬇️ | 3.61⬇️ | 3.78⬇️ | 3.7 |
| 线下培训 老罗语录 （884条,1.3H） | 段子、做人 | 4.64 | 4.60 | 3.81⬆️ | 6.46⬆️ | 3.30⬇️ | 14.13⬇️ | 5.66⬇️ | 3.98⬇️ | 5.50⬇️ | 4.76 |
| 直播 王者荣耀 （1561条, 1.6H） | 游戏 | 6.69⬇️ | 7.35 | 5.69⬇️ | 8.14⬆️ | 4.01⬇️ | 10.32⬇️ | 8.31⬆️ | 5.48⬇️ | 6.14⬆️ | 6.92 |
| 电视节目 天下足球 （1683条, 2.7H） | 足球 | 1.29⬆️ | 1.29 | 0.91⬇️ | 1.54⬇️ | 0.61⬇️ | 5.38 | 1.64⬇️ | 0.88⬇️ | 2.68⬇️ | 0.83 |
| 播客故事FM （3466条, 4.5H） | 人生故事、见闻 | 3.50 | 3.59 | 3.22⬇️ | 3.82⬆️ | 2.22⬇️ | 5.62⬇️ | 3.72⬇️ | 3.28⬇️ | 3.65⬇️ | 3.67 |
| 罗翔 法考（1053条, 4H） | 法律 法考 | 2.02 | 1.78 | 1.81⬇️ | 2.86⬇️ | 0.94⬇️ | 5.55 | 2.90⬇️ | 1.19⬇️ | 2.02⬇️ | 1.65 |
| 张雪峰 在线教育考研(1170条, 3.5H) | 考研 高校报考 | 3.43 | 3.30 | 2.05⬇️ | 3.2⬇️ | 1.38⬇️ | 9.34 | 3.15⬇️ | 2.01⬇️ | 2.71⬆️ | 2.61 |
| 谷阿莫 短视频 影剪(1321条, 2.5H) | 美食、烹饪 | 3.92⬆️ | 3.79 | 3.01⬇️ | 4.02⬇️ | 1.94⬇️ | 7.65 | 3.95⬇️ | 4.22⬇️ | 2.94⬇️ | 2.81 |
| 琼斯爱生活 美食&烹饪(856条, 2H) | 美食、烹饪 | 4.71⬆️ | 4.63 | 3.61⬇️ | 6.29⬇️ | 2.53⬇️ | 13.17 | 4.85⬇️ | 3.07⬇️ | 4.56⬇️ | 3.99 |
| 单田芳 评书白眉大侠(1168条, 2.5H) | 江湖、武侠 | 5.1⬇️ | 4.80 | 4.64⬇️ | 9.22⬇️ | 2.5⬇️ | 15.42 | 9.51⬇️ | 5.47⬇️ | 5.89⬆️ | 5.45 |
结论： Transformer语言模型会拖慢整个链路的实时率,性能提升有限，性价比不高。 神经网络热词模型在实时率影响较小的情况下，在某一领域的优化效果性价比高。
测试环境
CPU： Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670
内存： 128G
onnxruntime 使用4线程解码，python使用单线程解码，
实时率每次测试略有不同，没办法保证机器空载运行，会有一定的误差，仅供参考
| 测试集 \ (CER/RTF) | 领域 | paraformer | paraformer热词版(不加热词) | paraformer+Transformer语言模型 |
|---|---|---|---|---|
| 直播带货 李佳琪薇娅 （770条, 0.9H） | 电商、美妆 | 6.28 | 6.3/0.044 | 6.0/0.37 |
| 新闻联播 （5069条, 9H） | 时政 | 0.6 | 0.62/0.041 | 0.60/0.32 |
| 访谈 鲁豫有约 （2993条, 3H） | 工作、说话 | 3.57 | 3.51/0.047 | 3.4/0.33 |
| 场馆演讲罗振宇跨年 （1311条, 2.7H） | 社会、人文、商业 | 1.98 | 1.83/0.041 | 1.7/0.34 |
| 在线教育 李永乐 （3148条, 4.4H） | 科普 | 2.61 | 2.50/0.043 | 2.2/0.35 |
| 播客 创业内幕 （2251条, 4.2H） | 创业、产品、投资 | 4.72 | 3.98/0.042 | 3.6/0.34 |
| 线下培训 老罗语录 （884条,1.3H） | 段子、做人 | 4.64 | 4.60/0.043 | 4.5/0.34 |
| 直播 王者荣耀 （1561条, 1.6H） | 游戏 | 6.69 | 7.35/0.045 | 7.1/0.36 |
| 电视节目 天下足球 （1683条, 2.7H） | 足球 | 1.29 | 1.29/0.042 | 1.30/0.37 |
结论： 语言模型在某些数据集上效果不明显，不如针对某一数据集加入热词。
数据集选择字错率最高的 直播带货李佳琪薇娅
-
数据集中其实有少量标注错误，有些语气词错误，但是影响不大，例如 （诶，哎）（哟，哦）（咯，喽），（哇哦，wow）
-
数据集但也有漏标，模凌两可的情况，例如 （这个，这），部分儿化音
-
paraformer会将
哇哦识别成wow
| 模式 | 热词列表 | CER | RTF |
|---|---|---|---|
| Paraformer-large-quant | - | 6.0 | |
| Paraformer-large-contextual + 不加热词 | - | 6.3 | 0.044 |
| Paraformer-large-contextual + 加热词 | 诶 浆果 一支 两支 三支 天呐 美宝莲眼唇卸 诗香气质 半唇 口红 当妮留香珠 玫紫 珂莱欧 薇娅 李佳琦 | 6.0 | 0.05 |
| Praformer-large-contextual + 语言模型 | - | 6.0 | 0.37 |
| Praformer-large-contextual +加热词+ 语言模型 | 诶 浆果 一支 两支 三支 天呐 美宝莲眼唇卸 诗香气质 半唇 口红 当妮留香珠 玫紫 珂莱欧 薇娅 李佳琦 | 6.06 | 0.36 |
语言模型的权重为0.15
测试集： 直播带货李佳琪薇娅
| 策略 | CER | RTF |
|---|---|---|
| greedy search | 6.28 | 0.048 |
| lm + beam serach (beam size=1) | 6.33 | 0.12 |
| lm + beam search (beam size=2) | 6.32 | 0.18 |
| lm + beam search (beam size=3) | 6.32 | 0.24 |
| lm + beam search (beam size=4) | 6.33 | 0.30 |
| lm + beam search (beam size=5) | 6.32 | 0.37 |
| lm + beam search (beam size=10) | 6.32 | 0.65 |
请参考test文件下的测试脚本，脚本运结果可以参考这个github action
| 测试脚本 | 功能 |
|---|---|
| test_asr_all_in_one | 整合online、offline、标点和说话人识别的功能，时间戳，目前依赖vad切割，会出现一句话多个说话人的情况 |
| test_paraformer_offline.py | 一句话识别，支持热词，有标点 |
| test_paraformer_online.py | 流失识别，无标点 |
| test_speaker_verification.py | 说话人识别，自动注册，返回说话人id |
| test_vad_offline.py | vad 离线版 |
| test_vad_online.py | vad 在线版 |
| test_punctuator.py | 流式标点和非流式标点， 标点模型在v0.0.3中更换了一个将近1G的模型，加载速度有影响，推理速度有少许影响，需要原版模型可以下载之前版本，或者使用funasr转换 |
git clone https://github.com/lovemefan/paraformer-online-python.git
cd paraformer-online-python && pip install .
python test/test_asr_all_in_one.py
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Tencent