PaddleSpeech 音频和视频惊艳众人的准确率

Posted 2023-03-30 会发paper的学渣

1、关于视频抽取固定采样率音频：ffmpeg -i test2.mp4 -f wav -ar 16000 test3.wav

其中

参数说明

-i .[迅雷下载xunbo.cc]爱情公寓第二季EP20.rmvb // 输入的文件路径

-f wav ///输出wav格式的文件

-ar 16000 //采样率为16K

2-20.wav // 输出的文件名

关于ffmpeg的安装见：https://blog.csdn.net/sslfk/article/details/123050218

2、关于音频转文字部分，模型使用paddle预训练的模型，并进行部署：

环境部署参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md

 3、关于模型应用部分：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/demos/speech_recognition/README.md

4、关于准确率说明：调研了一圈 中文中关于音频转文字的开源预训练模型，paddle的是最高的，达到了95%+，可直接使用。

5、模型应用中的入参部分文件名不要有中文

飞桨PaddleSpeech语音技术课程— 语音识别-流式服务

FastAPI websocket 流式语音识别服务

0. 背景

流式语音识别(Streaming ASR)或者在线语音识别(Online ASR) 是随着输入语音的数据不断增加，实时给出语音识别的文本结果。与之相对的是非实时或者离线语音识别，是传入完整的音频数据，一次给出整个音频的语音识别文本结果。

训练完一个流式的语音识别模型之后，需要将流式语音识别模型封装成一个服务，使用者通过网络访问流式语音识别服务实时获取音频的文本内容。

流式语音识别服务在实时字幕，视频直播，实时会议转写，输入法等场景都有大规模的应用。

1. Websocket 协议

在流式语音识别中，客户端client和服务端server需要进行长时间进行数据交互，client端不断地将数据传入到服务端，server需要将实时识别的文本返回给client端，因此client需要和server保持长时间的网络连接。

PaddleSpeech采用Websocket协议，保证client和server可以长时间保持网络连接。

WebSocket 协议支持全双工通信，client端和server端可以在一个网络连接上收发消息，使用WebSocket协议，可以实现client不断地向server端发送数据，进行实时语音识别。

# 下载流式ASR的demo视频
!mkdir -p work/source/
!test -f work/source/streaming_asr_demo.mp4 || wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/demos/asr_demos/streaming_asr_demo.mp4 -P work/source/

import IPython.display as dp
from IPython.display import HTML
html_str = '''
<video controls width="600" height="360" src="">animation</video>
'''.format("work/source/streaming_asr_demo.mov")
dp.display(HTML(html_str))

2. 测试服务

2.1 PaddleSpeech 流式协议

在PaddleSpeech中，client端使用websocket协议与server建立连接进行通信。
PaddleSpeech中client与server端的通信协议如下图所示。

在PaddleSpeech流式服务协议主要由三个部分组成，即建立链接握手，数据处理，结束链接握手。

2.1 建立链接握手

在语音识别流式服务中，client端和server端需要建立长链接。
在语音识别流式服务中，client是语音识别业务的请求方，因此client需要主动和server端建立连接，client根据PaddleSpeech的流式协议主动发送建立链接的握手信息，协议过程如下图所示：

建立握手的详细步骤如下所示：

1. Client 需要发送 WebSocket 协议用于握手的 HandShake 信息，Server一直阻塞等待 WebSocket 的握手信息；
   每当Server端接收到一个WebSocket 协议的HandShake之后，会开启一个线程用于处理该请求，同时继续阻塞等待下一个握手信息。

2. Server 接收到 WebSocket的握手信息后，等待 Client 的命令；
   Server 端会进入到等待命令的循环中，根据client的命令进行处理。

3. Client 发送开始 start 命令信息，Server只有接收到 start 命令之后才会让 server 进行语音识别相关准备工作。
   当server完成准备工作之后，将该链接的准备情况发送给client。

4. Server 接收到开始信息之后，创建处理音频的Session，并把能否创建Session的信息发送给Client

经过上述4个步骤之后，表示client和server建立了流式语音识别的连接，同时server已经为语音识别做好的必要的准备工作。

2.2 数据处理

在流式语音识别中，最核心的部分是数据处理的部分。数据处理包括client端数据处理和server端数据处理部分。
client负责将音频以数据流的形式发送给server端。
server不断地接收到client发送的数据，对接收到的数据进行处理。

5. Client 接收到流式连接Handler创建信息，如果Handler创建成功，则开始发送chunk音频数据。

6. Server 接收到音频数据信息之后，开始处理音频，处理好之后将结果返回给Client端。
   
   Server在处理音频的这段时间，Client 禁止发送数据，直到Server给Client 响应；

7. Client 接收到 Server 的识别结果之后，开始发送下一个chunk音频数据；

8. Server端接收到最后一个chunk之后，开始识别。
   Client 发送最后一个chunk之后，只要没有发送结束session的信息，server则默认还有数据未发送结束。

下面针对client和server分别进行讲解：

2.2.1 client数据处理

client接收到Handler创建成功之后，需要将数据一批一批发送给server端，我们称每一批数据为一个chunk或者一个数据包。
数据包的大小，推荐为200ms左右。

假设一个数据包的样本点为 $L$, 整个音频的样本点为 $N$，音频数据被切割为 $n$ 个数据包，则client的逻辑如下所示：

需要注意的是，如果最后一个数据包的长度不满足 $L$ 的长度，也是可以发送过去。

2.2.2 server数据处理

server 端接收到 client 的数据之后，就需要进行处理，包括提取特征，声学模型推理，CTC解码等一系列操作。

2.2.2.1 提取特征

server端获取音频的样本数据之后，提取音频特征，如Fbank特征等。而提取Fbank特征的时候，通常帧长是25ms或者20ms，帧移10ms。

我们以帧长25ms，帧移为10ms为例，图示提取特征过程：

在上图中，当接收到数据包2时，提取第三帧frame3的特征时，需要用到数据包1里面的数据，因此在数据包1提取好特征之后，需要缓存一部分音频的样本数据。如果不缓存数据包1的音频样本点，那么在提取特诊时，会丢失很多音频数据，导致最后识别的结果变差。

2.2.2 声学模型推理

server端提取好特征之后，需要将音频特征送入到声学模型中进行解码，以获取每个每个声学符号似然概率。以conformer模型为例，在conformer模型的前两层有下采样层，其网络结构处理如下所示：

从上图中可以看到，声学模型推理时，每7帧语音数据组成一个声学模型解码的chunk，每两个chunk是有3帧的重叠部分。

与提取音频特征过程类似，当一个chunk(7帧语音数据)处理结束之后，需要将剩下的数据缓存起来，等待接收到下一个数据包，重新组合成一个新的chunk数据，送入到声学模型中。

在conformer模型中，可以配置一次解码的chunk的数据 $n$，即将 $n$ 个chunk数据组合在一起进行一起解码，这就要求解码时，系统缓存的数据帧至少有

$$(n-1)\ast 4+7=4n+3$$

2.2.3 CTC 解码

声学模型对语音帧数据进行解码之后，得到每个语音识别建模符号的似然概率，然后使用CTC对每个解码符号进行解码，详细的解码过程可以参考我们aistudio教程中流式训练的部分。

2.3 结束连接握手

当client发送完最后一个数据包之后，client知道整个音频已经发送结束，需要结束这次流式语音识别的过程。server端并不知道client是否还有数据包需要发送，因此需要client端主动发送数据包发送结束的握手信息，server端接收到该信息后知道整个音频已经接收完成，不需要接收新的数据。详细的处理步骤如下所示：

9. Client 发送 Finished 信息，表示已经发送完音频，此时Server将最后缓存数据进行处理结束，得到最后的解码结果，然后销毁 Handler

10. Server 发送给 Client 信息，表示收到 Finished 信息，Client可以关闭连接，

    如果有缓存的音频信息未处理完，server识别该缓存音频同时也发送识别结果。

    最后缓存解码的结果，可以使用语言模型，或者attention模型进行rescoring进行优化，因此server端发送最后的Finished握手时，也发送最后一次解码结果。

11. Client 收到信息之后，关闭连接，结束本次会话。

3. FastAPI 流式语音识别实战

3.1 安装 PaddleSpeech

实战FastAPI 流式ASR 的过程时，需要安装最新版本的PaddleSpeech
下载好测试音频之后，通过PaddleSpeech的cli方式访问服务。

# 1. 安装 PaddleSpeech
!pip install -U paddlespeech==1.0.1

# 2. 安装 PaddleAudio
!pip install paddleaudio==1.0.0

# 3. 安装 uvicorn==0.18.3 (防止版本问题引发错误)
!pip install uvicorn==0.18.3

!unzip PaddleSpeech-r1.0.zip
!wget https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tools/nltk_data.tar.gz
!tar zxvf nltk_data.tar.gz

# punc
!paddlespeech_server start --conf PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server/conf/punc_application.yaml &> punc.log &

# asr
!paddlespeech_server start --conf PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server/conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml &> asr.log &

3.2 client 发送数据

!wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav 
!ls ./zh.wav

# asr
!paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav

# asr + punc
!paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --punc.server_ip 127.0.1 --punc.port 8190 --input ./zh.wav