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huolongshe 534c9ed2bc | 2 months ago | |
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app | 9 months ago | |
demo_data | 9 months ago | |
docs | 9 months ago | |
.gitignore | 9 months ago | |
Dockerfile | 9 months ago | |
LICENSE | 9 months ago | |
README.md | 2 months ago | |
application.yml | 9 months ago | |
build-docker.sh | 9 months ago | |
pack_model.py | 9 months ago | |
pip-install-reqs.sh | 9 months ago | |
requirements.txt | 9 months ago | |
run_model_server.py | 9 months ago |
UniASR粤语简体语音识别模型,可对近场、低噪、正常语速、朗读形式的粤语简体音频进行语音识别。
UniASR 模型是一种2遍刷新模型(Two pass)端到端语音识别模型。日益丰富的业务需求,不仅要求识别效果精度高,而且要求能够实时地进行语音识别。一方面,离线语音识别系统具有较高的识别准确率,但其无法实时的返回解码文字结果,并且,在处理长语音时,容易发生解码重复的问题,以及高并发解码超时的问题等;另一方面,流式系统能够低延时的实时进行语音识别,但由于缺少下文信息,流式语音识别系统的准确率不如离线系统,在流式业务场景中,为了更好的折中实时性与准确率,往往采用多个不同时延的模型系统。为了满足差异化业务场景对计算复杂度、实时性和准确率的要求,常用的做法是维护多种语音识别系统,例如,CTC系统、E2E离线系统、SCAMA流式系统等。在不同的业务场景使用不同的模型和系统,不仅会增加模型生产成本和迭代周期,而且会增加引擎以及服务部署的维护成本。因此,设计了离线流式一体化语音识别系统——UniASR。UniASR同时具有高精度和低延时的特点,不仅能够实时输出语音识别结果,而且能够在说话句尾用高精度的解码结果修正输出,与此同时,UniASR采用动态延时训练的方式,替代了之前维护多套延时流式系统的做法。通过设计UniASR语音识别系统,我们将之前多套语音识别系统架构统一为一套系统架构,一个模型满足所有业务场景,显著的降低了模型生产和维护成本。
本模型基于 ServiceBoot微服务引擎 进行服务化封装,参见: 《CubeAI模型开发指南》
$ sh pip-install-reqs.sh
$ serviceboot start
或
$ python3 run_model_server.py
一键式本地容器化部署和运行,参见: 《CubeAI模型独立部署指南》 或 CubeAI Docker Builder
本模型服务可一键发布至 CubeAI智立方平台 进行共享和部署,参见: 《CubeAI模型发布指南》
No Description
Python Shell Text Dockerfile
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