FunASR离线文件转写软件包3.0发布 | 开源上新

FunASR是由通义实验室语音团队开源的语音识别框架，集成了语音端点检测、语音识别、标点预测等领域的工业级模型的训练和部署，吸引了众多开发者参与体验和开发。

为了支持用户便捷高效的集成语音AI能力，FunASR社区推出了服务部署社区软件包，支持Docker化部署，多路请求。既可以进行高精度、高效率与高并发的文件转写，也可以进行低延时的实时语音听写。

本次推出离线文件转写软件包3.0，主要有三个方面的更新：支持标点大模型、支持语言模型解码、支持wfst热词增强。

FunASR社区软件包地址：

https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/runtime/readme_cn.md

离线文件转写软件包3.0

标点大模型

离线文件转写软件包3.0里的标点大模型支持中英文双语，特别加强了对于英文的支持。同时，在模块前会做分词预处理，保障分词的统一性，提升模型效果。

语言模型解码

传统基于CD-phone声学建模ASR系统解码器普遍采用HCLG构建解码网络，当前方案中paraformer声学模型直接对音素或字符建模，为此我们采用TLG（Token、Lexicon、Grammar）结构构建统一解码网络，直接将音素/字符序列、发音词典、语言模型编译形成T、L、G三个wfst子网络，再通过composition、determinization、minimization等一系列操作生成统一解码网络。

我们借鉴EESEN方案[1]，基于openfst/kaldi构建TLG解码网络编译pipeline，支持从原始语料和发音词典到最终解码资源的全流程编译，便于用户自行定制适合自身的解码资源。如下是TLG网络编译流程图。

wfst热词增强

热词构图，我们采用AC自动机结构进行热词网络构图，解决热词前缀重叠场景下难以有效激励的问题。例如热词列表包含“阳光保险”与“保定”两个热词，实际语音内容为“阳光保定”，在匹配到“定”时匹配失败则会根据AC自动机回退机制回退至“保定”热词路径，确保仍可继续匹配的最大子串路径可正常激励。

如下是热词网络实例图。

热词发现与匹配，我们采用对主解码网络弧上ilabel音素/字符序列信息进行热词发现及匹配，而非在网络搜索出词时再对整词匹配，该方式优势是能够更早实现对尚未出词热词路径激励，避免热词路径被过早误裁减，其次也可避免由于热词分词结构不一致而导致匹配失败。

热词激励方式，我们采用过程渐进激励和整词激励相结合的方式，而非热词首字或尾字激励。采用仅首字激励方式可能存在部分case在热词后续字的解码过程中路径仍被裁剪掉的情况，而仅在尾字出词时施加激励则可能激励过晚。

过程渐进激励（incremental bias）对过程中每匹配成功一步即进行等量激励，如在后续扩展过程匹配失败则通过回退弧跳转进行激励减除。

整词激励（word bias）支持用户针对不同的热词做差异化的激励分配置，在热词整词出词时进一步施加对应的补偿或惩罚，进而提高热词综合效果。

‍测试结果

识别效果测试

我们分别选用aishell1与wenetspeech作为测试集，其中热词子集为[2,3]，详细结果见下表:

结论：对比Paraformer模型，Paraformer热词模型（NN方案），在热词测试集中，字错误率（cer）下降显著（aishell热词下降40%），召回率提升巨大（aishell热词上提升60%），通用效果（无关热词）几乎无损；Paraformer结合wfst热词增强，在热词测试集中，字错误率下降显著（aishell热词下降55%），召回率提升巨大（aishell热词上提升65%），通用效果提升10%以上；Paraformer热词叠加wfst热词，在热词测试集中，字错误率下降显著（aishell热词下降67%），召回率提升巨大（aishell热词上提升80%）。

推理效率测试

我们采用aishell1测试集测试了软件包在CPU8369B@ 2.90GHz 16核上的吞吐率（即每小时可以推理多少小时音频）。不同配置下的详细吞吐率指标如下表：

软件包安装使用指南

精简操作，即刻安装，FunASR软件包当前已开源。开源软件包包地址👇：https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/runtime/readme_cn.md

步骤：

准备工作：docker安装（可选）

# 如果您已安装docker，忽略本步骤

curl -O https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/shell/install_docker.sh；
sudo bash install_docker.sh

第一步：镜像启动

sudo docker pull \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0
mkdir -p ./funasr-runtime-resources/models
sudo docker run -p 10095:10095 -it --privileged=true \
  -v $PWD/funasr-runtime-resources/models:/workspace/models \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/funasr_repo/funasr:funasr-runtime-sdk-cpu-0.3.0

第二步：服务端启动

cd FunASR/runtime; nohup bash run_server.sh > log.out 2>&1 &

第三步：测试与使用

等待服务端启动后，可以用客户端进行测试，支持python/c++/java/html网页等语言。支持多种音频格式输入（.wav, .pcm, .mp3等），也支持视频输入(.mp4等)。

客户端下载：

https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/sample/funasr_samples.tar.gz

我们以html网页版本client为例，进行说明：在浏览器中打开samples/html/static/index.html，出现如下页面，输入部署服务器ip与端口号后，可以直接进行体验。

FunASR离线文件转写软件包归属于FunASR开源项目。在项目开源过程中，众多志同道合的社区开发者们参与进来，与我们共同努力，共享知识、互相支持，形成一种紧密的合作关系，推动着开源项目的发展。

在此特别感谢：赵明（爱医声）、刘柏基（元象唯思）、马勇（北京理工大学）、朱云峰（上海电信）、张旭（云南日报）、杜靖（魔珐科技）、邱威（广州荔支网路）、郭欢（卡斯柯）、徐怀移（顶顶通）等。