TensorflowASR

基于Conformer的Tensorflow 2版本的端到端语音识别模型，并且CPU的RTF(实时率)在0.1左右

当前branch为V2版本，为CTC+translate结构

欢迎使用并反馈bug

旧版请看 V1版本

项目对比

Aishell-1 上训练结果：

离线结果

Name	参数量	中文CER	训练轮数	online/offline	测试数据	解码方式
Wenet(Conformer)	9.5M	6.48%	100	offline	aishell1-test	ctc_greedy
Wenet(transformer)	9.7M	8.68%	100	offline	aishell1-test	ctc_greedy
Wenet(Paraformer)	9.0M	6.99%	100	offline	aishell1-test	paraformer_greedy
FunASR(Paraformer)	9.5M	6.37%	100	offline	aishell1-test	paraformer_greedy
FunASR(Conformer)	9.5M	6.64%	100	offline	aishell1-test	ctc_greedy
FunASR(e_branchformer)	10.1M	6.65%	100	offline	aishell1-test	ctc_greedy
repo(ConformerCTC)	10.1M	6.8%	100	offline	aishell1-test	ctc_greedy

流式结果

Name	参数量	中文CER	训练轮数	online/offline	测试数据	解码方式
Wenet(U2++Conformer)	10.6M	8.18%	100	online	aishell1-test	ctc_greedy
Wenet(U2++transformer)	10.3M	9.88%	100	online	aishell1-test	ctc_greedy
repo(StreamingConformerCTC)	10.1M	7.2%	100	online	aishell1-test	ctc_greedy
repo(ChunkConformer)	10.7M	8.9%	100	online	aishell1-test	ctc_greedy

实现功能

• VAD+降噪
• 在线流式识别/离线识别
• 标点恢复
• TTS数据增强
• 音色转换数据增强
• 远近场数据增强

其它项目

TTS：https://github.com/Z-yq/TensorflowTTS

NLU: -

BOT: -

TTS数据增强系统

没有数据也可以达到一定水平的ASR效果哟。

针对ASR的TTS：训练数据为aishell1和aishell3，数据类型比较适合ASR。

tips:

• 一共有500个音色

• 仅支持中文

• 如果待合成文本有标点符号请手动去除

• 如果想添加停顿，请在文本中间添加sil

step1： 准备一个待合成的文本列表,假如命名为text.list, egs：

这是第一句话
这是第二句话
这是一句sil有停顿的话
...

step2: 下载model

链接：https://pan.baidu.com/s/1deN1PmJ4olkRKw8ceQrUNA 提取码：c0tp

两个都要下载，然后放到目录 ./augmentations/tts_for_asr/models 下面

step3： 然后在根目录下运行脚本：

python ./augmentations/tts_for_asr/tts_augment.py -f text.list -o save_dir --voice_num 10 --vc_num 3

其中：

-f 是step1准备的列表

-o 用于保存合成的语料路径，建议是绝对路径。

--voice_num 每句话用多少个音色合成

--vc_num 每句话使用音色转换增强多少次

运行完毕后，会在 -o 下生成wavs目录和utterance.txt

Mel Layer

参照librosa库，用TF2实现了语音频谱特征提取的层。

或者可以使用更小参数量的Leaf 。

使用:

• am_data.yml

  mel_layer_type: Melspectrogram #Spectrogram/leaf
  trainable_kernel: True #support train model,not recommend
  

Cpp Inference

已经更新基于ONNX的CPP项目，

详见 CppInference ONNX

Python Inference

基于ONNX的python inference方案，详情见python inference

Streaming Conformer

现在支持流式的Conformer结构啦。

当前实现了两种方式：

• Block Conformer + Global CTC

  • 可用于有VAD的短时识别系统，global CTC 来构建上下文信息。

• Chunk Conformer + CTC Picker

  • 参考了百度的SMLTA2，先利用音素CTC采样出有效的Feature，再给到lookahead的chunk conformer进行上下文信息构建做出预测。可用于长时间的流式识别系统。
  • 

同epoch训练下，Block Conformer和全局conformer的CER仅差0.8%。

Causal Chunk Conformer做了存储管理，默认配置下一次推理的算力消耗是 350MFlops。

两种方式的逻辑如图：

Pretrained Model

所有结果测试于 AISHELL TEST 数据集.

RTF(实时率) 测试于CPU单核解码任务。

AM:

Model Name	Mel layer(USE/TRAIN)	link	code	train data	phoneme CER(%)	Params Size	RTF
ConformerCTC(S)	True/False	pan.baidu.com/s/1k6miY1yNgLrT0cB-xsqqag	8s53	aishell-1(50 epochs)	6.4	10M	0.056
StreamingConformerCTC	True/False	pan.baidu.com/s/1Rc0x7LOiExaAC0GNhURkHw	zwh9	aishell-1(50 epochs)	7.2	15M	0.08
ChunkConformer	True/False	pan.baidu.com/s/1o_x677WUyWNld-8sNbydxg	ujmg	aishell-1(50 epochs)	11.4	15M	0.1

VAD:

Model Name	link	code	train data	params size	RTF
8k_online_vad	pan.baidu.com/s/1ag9VwTxIqW4C2AgF-6nIgg	ofc9	openslr开源数据	80K	0.0001

Punc:

Model Name	link	code	train data	acc	params size	RTF
PuncModel	pan.baidu.com/s/1gtvRKYIE2cAbfiqBn9bhaw	515t	NLP开源数据	95%	600K	0.0001

使用：

test_asr.py 中将model转成onnx文件放入pythonInference中

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What's New?

最新更新

• :1st_place_medal: [2023.04.18]更新了Chunk Conformer结构，适合长时流式ASR场景。

Supported Structure

• CTC+Streaming

Supported Models

• Conformer
• BlockConformer
• ChunkConformer

Requirements

• Python 3.6+
• Tensorflow 2.8+: pip install tensorflow-gpu 可以参考 https://www.bilibili.com/read/cv14876435
• librosa
• pypinyin if you need use the default phoneme
• keras-bert
• addons For LAS structure,pip install tensorflow-addons
• tqdm
• tf2onnx
• rir_generator pip install rir-generator
• onnxruntime pip install onnxruntime or pip install onnxruntime-gpu

Usage

1. 准备train_list和test_list.

   asr_train_list 格式，其中'\t'为tap，建议用程序写入一个文本文件中，路径+'\t'+文本

   wav_path="xxx/xx/xx/xxx.wav"
   wav_label="这是个例子"
   with open('train.list','w',encoding='utf-8') as f:
     f.write(wav_path+'\t'+wav_label+'\n') :
   

   例如得到的train.list：

   /opt/data/test.wav	这个是一个例子
   ......
   

以下为vad和标点恢复的训练数据准备格式（非必需）：

vad_train_list 格式:

wav_path1
wav_path2
……

例如：

/opt/data/test.wav

vad训练内部处理逻辑是靠能量做训练样本，所以确保你准备的训练语料是安静条件下录制的。

punc_train_list格式：

 text1
 text2
 ……

同LM的格式，每行的text包含标点，目前标点只支持每个字后跟一个标点，连续的标点视为无效。

比如：

这是：一个例子哦。 √(正确格式）

这是：“一个例子哦”。 ×(错误格式）

这是：一个例子哦“。 ×(错误格式）

2. 下载bert的预训练模型，用于标点恢复模型的辅助训练，如果你不需要标点恢复可以跳过:

    https://pan.baidu.com/s/1_HDAhfGZfNhXS-cYoLQucA extraction code: 4hsa
   

3. 修改配置文件 am_data.yml (./asr/configs)来设置一些训练的选项，以及修改model yaml（如：./asr/configs/conformer.yml） 里的name参数来选择模型结构。

4. 然后执行命令:

   python train_asr.py --data_config ./asr/configs/am_data.yml --model_config ./asr/configs/ConformerS.yml
   

5. 想要测试时，可以参考 ./test_asr.py 里写的demo,当然你可以修改 stt 方法来适应你的需求:

    python ./test_asr.py  
   

也可以使用Tester 来大批量测试数据验证你的模型性能:

执行:

python eval_am.py --data_config ./asr/configs/am_data.yml --model_config ./asr/configs/ConformerS.yml

该脚本将展示 SER/CER/DEL/INS/SUB 几项指标

6.训练VAD或者标点恢复模型，请参照以上步骤。

Tips

如果你想用你自己的音素，需要对应 am_dataloader.py 里的转换方法。

def init_text_to_vocab(self):#keep the name
    
    def text_to_vocab_func(txt):
        return your_convert_function

    self.text_to_vocab = text_to_vocab_func #here self.text_to_vocab is a function,not a call

不要忘记你的音素列表用 <S> 和 </S> 打头,e.g:

    <S>
    </S>
    de
    shì
    ……

References

参考了以下优秀项目：

https://github.com/usimarit/TiramisuASR

https://github.com/noahchalifour/warp-transducer

https://github.com/PaddlePaddle/DeepSpeech

https://github.com/baidu-research/warp-ctc

Licence

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