freeswitch 使用 silero-vad 静音拆分使用 fastasr 识别

silero-vad 在git 的评分挺高的测试好像比webrtc vad好下面测试下

silero-vad 支持c++ 和py 由于识别c的框架少下面使用py

以下基于python3.8+torch1.12.0+torchaudio 1.12.0 

1.由于fastasr 需要16k  所以 将freeswitch的实时音频mediabug 8k转成16k 用socket传到py   模块代码百多略 。

pip3 install fastasr

使用阿里的模型吧  感觉还行

下载预训练模型

paraformer预训练模型下载

进入FastASR/models/paraformer_cli文件夹，用于存放下载的预训练模型.

cd ../models/paraformer_cli

从modelscope官网下载预训练模型，预训练模型所在的仓库地址 也可通过命令一键下载。

wget --user-agent="Mozilla/5.0" -c "https://www.modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/repo?Revision=v1.0.4&FilePath=model.pb"

mv repo\?Revision\=v1.0.4\&FilePath\=model.pb model.pb 

将用于Python的模型转换为C++的，这样更方便通过内存映射的方式直接读取参数，加快模型读取速度。

../scripts/paraformer_convert.py model.pb

查看转换后的参数文件wenet_params.bin的md5码，md5码为c77bc27e5758ebdc28a9024460e48602，表示转换正确。

md5sum -b wenet_params.bin

测试：

git clone https://github.com/chenkui164/FastASR

 fastasr  ok

2、silero-vad安装

 需要环境 本文torch1.12.0+torchaudio 1.12.0 

• pytorch >= 1.12.0
• torchaudio >= 0.9.0 (used only for examples, IO and resampling, can be omitted in production)

 安装好就行

测试：

 silero-vad/parallel_example.ipynb at master · snakers4/silero-vad · GitHub

3. 综合：

fs 每帧数据10s 用python3 合并了 vad 推荐30ms 核心代码如下：

其他代码参考

FastASR/paraformer_cli.py at main · chenkui164/FastASR · GitHub

silero-vad/parallel_example.ipynb at master · snakers4/silero-vad · GitHub

  with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) as s:
        # 绑定地址和端口
        s.bind(ADDR)
        # 等待接收信息 
        datahe = []
        allokdata=[]  
        index=0;
        sendstate=0
        print("udpstart\n")
        while True:
            #print('UDP服务启动，准备接收数据……')
            # 接收数据和客户端请求地址
            data, address = s.recvfrom(BUFFSIZE) 
            if not data:
                break  
            if (len(data)) < 640: 

  。。。。。

       datahe = np.append( datahe,np.frombuffer( newdata0  , np.int16 )   );   
                    audio_float32 =   int2float(  datahe ) 
                    new_confidence = model(torch.from_numpy(audio_float32), 16000).item()
                    #print("==",new_confidence)    
                    if new_confidence >=0.5: #合并数据为识别
                        print("=================",new_confidence);  
                        if sendstate==1: 
                          allokdata = np.append( allokdata, datahe  )
                        else: 
                          sendstate=1
                          allokdata = datahe
                             
                        #f.write( datahe.tobytes()  ) 
                    else:
                        if sendstate!=0:# 一段有声音的识别
                          start_time = time.time()
                          p.reset()
                          result = p.forward(allokdata)
                          end_time = time.time()
                          print('Result: "{}".'.format(result))
                          print("Model inference takes {:.2}s.".format(end_time - start_time))
                          allokdata =[] 
                        sendstate=0;
                    datahe = []
                    index=0; 

  

最终呼叫实时测试效果如下，效果还行。：

 

可以在cpu服务器开启做实时翻译、机器人之类 的 。未测试并发能力。

如果需要支持到：https://shop121230895.taobao.com/index.htm