([简体中文](./README_cn.md)|English) > conf/ws_ds2_application.yaml need onnxruntime>=1.11.0 # Streaming ASR Server ## Introduction This demo is an implementation of starting the streaming speech service and accessing the service. It can be achieved with a single command using `paddlespeech_server` and `paddlespeech_client` or a few lines of code in python. Streaming ASR server only support `websocket` protocol, and doesn't support `http` protocol. For service interface definitions, please refer to: - [PaddleSpeech Streaming Server WebSocket API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/wiki/PaddleSpeech-Server-WebSocket-API) ## Usage ### 1. Installation see [installation](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/develop/docs/source/install.md). It is recommended to use **paddlepaddle 2.4rc** or above. You can choose one way from easy, meduim and hard to install paddlespeech. **If you install in easy mode, you need to prepare the yaml file by yourself, you can refer to ### 2. Prepare config File The configuration file can be found in `conf/ws_application.yaml` or `conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml`. At present, the speech tasks integrated by the model include: DeepSpeech2 and conformer. The input of ASR client demo should be a WAV file(`.wav`), and the sample rate must be the same as the model. Here are sample files for thisASR client demo that can be downloaded: ```bash wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav ``` ### 3. Server Usage - Command Line (Recommended) **Note:** The default deployment of the server is on the 'CPU' device, which can be deployed on the 'GPU' by modifying the 'device' parameter in the service configuration file. ```bash # in PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server start the service paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml # if you want to increase decoding speed, you can use the config file below, it will increase decoding speed and reduce accuracy paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_wenetspeech_application_faster.yaml ``` Usage: ```bash paddlespeech_server start --help ``` Arguments: - `config_file`: yaml file of the app, defalut: `./conf/application.yaml` - `log_file`: log file. Default: `./log/paddlespeech.log` Output: ```text [2022-05-14 04:56:13,086] [ INFO] - create the online asr engine instance [2022-05-14 04:56:13,086] [ INFO] - paddlespeech_server set the device: cpu [2022-05-14 04:56:13,087] [ INFO] - Load the pretrained model, tag = conformer_online_wenetspeech-zh-16k [2022-05-14 04:56:13,087] [ INFO] - File /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar.gz md5 checking... [2022-05-14 04:56:17,542] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1. 0.0a.model.tar [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/model.yaml [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/exp/ chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/exp/ chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams [2022-05-14 04:56:17,852] [ INFO] - start to create the stream conformer asr engine [2022-05-14 04:56:17,863] [ INFO] - model name: conformer_online [2022-05-14 04:56:22,756] [ INFO] - create the transformer like model success [2022-05-14 04:56:22,758] [ INFO] - Initialize ASR server engine successfully. INFO: Started server process [4242] [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [server.py:75] Started server process [4242] INFO: Waiting for application startup. [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) ``` - Python API **Note:** The default deployment of the server is on the 'CPU' device, which can be deployed on the 'GPU' by modifying the 'device' parameter in the service configuration file. ```python # in PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server directory from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor server_executor = ServerExecutor() server_executor( config_file="./conf/ws_conformer_wenetspeech_application_faster.yaml", log_file="./log/paddlespeech.log") ``` Output: ```text [2022-05-14 04:56:13,086] [ INFO] - create the online asr engine instance [2022-05-14 04:56:13,086] [ INFO] - paddlespeech_server set the device: cpu [2022-05-14 04:56:13,087] [ INFO] - Load the pretrained model, tag = conformer_online_wenetspeech-zh-16k [2022-05-14 04:56:13,087] [ INFO] - File /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar.gz md5 checking... [2022-05-14 04:56:17,542] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1. 0.0a.model.tar [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/model.yaml [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/exp/ chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams [2022-05-14 04:56:17,543] [ INFO] - /root/.paddlespeech/models/conformer_online_wenetspeech-zh-16k/asr1_chunk_conformer_wenetspeech_ckpt_1.0.0a.model.tar/exp/ chunk_conformer/checkpoints/avg_10.pdparams [2022-05-14 04:56:17,852] [ INFO] - start to create the stream conformer asr engine [2022-05-14 04:56:17,863] [ INFO] - model name: conformer_online [2022-05-14 04:56:22,756] [ INFO] - create the transformer like model success [2022-05-14 04:56:22,758] [ INFO] - Initialize ASR server engine successfully. INFO: Started server process [4242] [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [server.py:75] Started server process [4242] INFO: Waiting for application startup. [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) [2022-05-14 04:56:22] [INFO] [server.py:211] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8090 (Press CTRL+C to quit) ``` ### 4. ASR Client Usage **Note:** The response time will be slightly longer when using the client for the first time - Command Line (Recommended) If `127.0.0.1` is not accessible, you need to use the actual service IP address. ```bash paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav ``` Usage: ```bash paddlespeech_client asr_online --help ``` Arguments: - `server_ip`: server ip. Default: 127.0.0.1 - `port`: server port. Default: 8090 - `input`(required): Audio file to be recognized. - `sample_rate`: Audio ampling rate, default: 16000. - `lang`: Language. Default: "zh_cn". - `audio_format`: Audio format. Default: "wav". - `punc.server_ip`: punctuation server ip. Default: None. - `punc.server_port`: punctuation server port. Default: None. Output: ```text [2022-05-06 21:10:35,598] [ INFO] - Start to do streaming asr client [2022-05-06 21:10:35,600] [ INFO] - asr websocket client start [2022-05-06 21:10:35,600] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8390/paddlespeech/asr/streaming [2022-05-06 21:10:35,600] [ INFO] - start to process the wavscp: ./zh.wav [2022-05-06 21:10:35,670] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2022-05-06 21:10:35,699] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,713] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,726] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,738] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,750] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,762] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,774] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:35,786] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,387] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,398] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,407] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,416] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,425] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,434] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,442] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:10:36,930] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,938] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,946] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,954] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,962] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,970] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,977] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:36,985] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑'} [2022-05-06 21:10:37,484] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,492] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,500] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,508] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,517] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,525] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:37,532] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的'} [2022-05-06 21:10:38,050] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,058] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,066] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,073] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,081] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,089] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,097] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,105] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是'} [2022-05-06 21:10:38,630] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,639] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,647] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,655] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,663] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,671] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:38,679] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给'} [2022-05-06 21:10:39,216] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,224] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,232] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,240] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,248] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,256] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,264] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,272] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了'} [2022-05-06 21:10:39,885] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,896] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,905] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,915] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,924] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:39,934] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:10:44,827] [ INFO] - client final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康', 'times': [{'w': '我', 'bg': 0.0, 'ed': 0.7000000000000001}, {'w': '认', 'bg': 0.7000000000000001, 'ed': 0.84}, {'w': '为', 'bg': 0.84, 'ed': 1.0}, {'w': '跑', 'bg': 1.0, 'ed': 1.18}, {'w': '步', 'bg': 1.18, 'ed': 1.36}, {'w': '最', 'bg': 1.36, 'ed': 1.5}, {'w': '重', 'bg': 1.5, 'ed': 1.6400000000000001}, {'w': '要', 'bg': 1.6400000000000001, 'ed': 1.78}, {'w': '的', 'bg': 1.78, 'ed': 1.9000000000000001}, {'w': '就', 'bg': 1.9000000000000001, 'ed': 2.06}, {'w': '是', 'bg': 2.06, 'ed': 2.62}, {'w': '给', 'bg': 2.62, 'ed': 3.16}, {'w': '我', 'bg': 3.16, 'ed': 3.3200000000000003}, {'w': '带', 'bg': 3.3200000000000003, 'ed': 3.48}, {'w': '来', 'bg': 3.48, 'ed': 3.62}, {'w': '了', 'bg': 3.62, 'ed': 3.7600000000000002}, {'w': '身', 'bg': 3.7600000000000002, 'ed': 3.9}, {'w': '体', 'bg': 3.9, 'ed': 4.0600000000000005}, {'w': '健', 'bg': 4.0600000000000005, 'ed': 4.26}, {'w': '康', 'bg': 4.26, 'ed': 4.96}]} [2022-05-06 21:10:44,827] [ INFO] - audio duration: 4.9968125, elapsed time: 9.225094079971313, RTF=1.846195765794957 [2022-05-06 21:10:44,828] [ INFO] - asr websocket client finished : 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 ``` - Python API ```python from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import ASROnlineClientExecutor asrclient_executor = ASROnlineClientExecutor() res = asrclient_executor( input="./zh.wav", server_ip="127.0.0.1", port=8090, sample_rate=16000, lang="zh_cn", audio_format="wav") print(res) ``` Output: ```text [2022-05-06 21:14:03,137] [ INFO] - asr websocket client start [2022-05-06 21:14:03,137] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8390/paddlespeech/asr/streaming [2022-05-06 21:14:03,149] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2022-05-06 21:14:03,167] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:14:03,181] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:14:03,194] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:14:03,207] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-06 21:14:03,219] [ INFO] - 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client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:14:07,226] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康'} [2022-05-06 21:14:12,158] [ INFO] - client final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康', 'times': [{'w': '我', 'bg': 0.0, 'ed': 0.7000000000000001}, {'w': '认', 'bg': 0.7000000000000001, 'ed': 0.84}, {'w': '为', 'bg': 0.84, 'ed': 1.0}, {'w': '跑', 'bg': 1.0, 'ed': 1.18}, {'w': '步', 'bg': 1.18, 'ed': 1.36}, {'w': '最', 'bg': 1.36, 'ed': 1.5}, {'w': '重', 'bg': 1.5, 'ed': 1.6400000000000001}, {'w': '要', 'bg': 1.6400000000000001, 'ed': 1.78}, {'w': '的', 'bg': 1.78, 'ed': 1.9000000000000001}, {'w': '就', 'bg': 1.9000000000000001, 'ed': 2.06}, {'w': '是', 'bg': 2.06, 'ed': 2.62}, {'w': '给', 'bg': 2.62, 'ed': 3.16}, {'w': '我', 'bg': 3.16, 'ed': 3.3200000000000003}, {'w': '带', 'bg': 3.3200000000000003, 'ed': 3.48}, {'w': '来', 'bg': 3.48, 'ed': 3.62}, {'w': '了', 'bg': 3.62, 'ed': 3.7600000000000002}, {'w': '身', 'bg': 3.7600000000000002, 'ed': 3.9}, {'w': '体', 'bg': 3.9, 'ed': 4.0600000000000005}, {'w': '健', 'bg': 4.0600000000000005, 'ed': 4.26}, {'w': '康', 'bg': 4.26, 'ed': 4.96}]} [2022-05-06 21:14:12,159] [ INFO] - audio duration: 4.9968125, elapsed time: 9.019973039627075, RTF=1.8051453881103354 [2022-05-06 21:14:12,160] [ INFO] - asr websocket client finished ``` ## Punctuation service ### 1. Server usage - Command Line **Note:** The default deployment of the server is on the 'CPU' device, which can be deployed on the 'GPU' by modifying the 'device' parameter in the service configuration file. ```bash In PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server directory to lanuch punctuation service paddlespeech_server start --config_file conf/punc_application.yaml ``` Usage: ```bash paddlespeech_server start --help ``` Arguments: - `config_file`: configuration file. - `log_file`: log file. Output: ```text [2022-05-02 17:59:26,285] [ INFO] - Create the TextEngine Instance [2022-05-02 17:59:26,285] [ INFO] - Init the text engine [2022-05-02 17:59:26,285] [ INFO] - Text Engine set the device: gpu:0 [2022-05-02 17:59:26,286] [ INFO] - File /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh.tar.gz md5 checking... [2022-05-02 17:59:30,810] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh.tar W0502 17:59:31.486552 9595 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 6.1, Driver API Version: 10.2, Runtime API Version: 10.2 W0502 17:59:31.491360 9595 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6. [2022-05-02 17:59:34,688] [ INFO] - Already cached /home/users/xiongxinlei/.paddlenlp/models/ernie-1.0/vocab.txt [2022-05-02 17:59:34,701] [ INFO] - Init the text engine successfully INFO: Started server process [9595] [2022-05-02 17:59:34] [INFO] [server.py:75] Started server process [9595] INFO: Waiting for application startup. [2022-05-02 17:59:34] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-05-02 17:59:34] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit) [2022-05-02 17:59:34] [INFO] [server.py:206] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit) ``` - Python API **Note:** The default deployment of the server is on the 'CPU' device, which can be deployed on the 'GPU' by modifying the 'device' parameter in the service configuration file. ```python # 在 PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server 目录 from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutor server_executor = ServerExecutor() server_executor( config_file="./conf/punc_application.yaml", log_file="./log/paddlespeech.log") ``` Output: ```text [2022-05-02 18:09:02,542] [ INFO] - Create the TextEngine Instance [2022-05-02 18:09:02,543] [ INFO] - Init the text engine [2022-05-02 18:09:02,543] [ INFO] - Text Engine set the device: gpu:0 [2022-05-02 18:09:02,545] [ INFO] - File /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh.tar.gz md5 checking... [2022-05-02 18:09:06,919] [ INFO] - Use pretrained model stored in: /home/users/xiongxinlei/.paddlespeech/models/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh/ernie_linear_p3_wudao-punc-zh.tar W0502 18:09:07.523002 22615 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 6.1, Driver API Version: 10.2, Runtime API Version: 10.2 W0502 18:09:07.527882 22615 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6. [2022-05-02 18:09:10,900] [ INFO] - Already cached /home/users/xiongxinlei/.paddlenlp/models/ernie-1.0/vocab.txt [2022-05-02 18:09:10,913] [ INFO] - Init the text engine successfully INFO: Started server process [22615] [2022-05-02 18:09:10] [INFO] [server.py:75] Started server process [22615] INFO: Waiting for application startup. [2022-05-02 18:09:10] [INFO] [on.py:45] Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. [2022-05-02 18:09:10] [INFO] [on.py:59] Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit) [2022-05-02 18:09:10] [INFO] [server.py:206] Uvicorn running on http://0.0.0.0:8190 (Press CTRL+C to quit) ``` ### 2. Client usage **Note** The response time will be slightly longer when using the client for the first time - Command line: If `127.0.0.1` is not accessible, you need to use the actual service IP address. ```bash paddlespeech_client text --server_ip 127.0.0.1 --port 8190 --input "我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康" ``` Output ```text [2022-05-02 18:12:29,767] [ INFO] - The punc text: 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。 [2022-05-02 18:12:29,767] [ INFO] - Response time 0.096548 s. ``` - Python API ```python from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_client import TextClientExecutor textclient_executor = TextClientExecutor() res = textclient_executor( input="我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康", server_ip="127.0.0.1", port=8190,) print(res) ``` Output: ```text 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。 ``` ## Join streaming asr and punctuation server By default, each server is deployed on the 'CPU' device and speech recognition and punctuation prediction can be deployed on different 'GPU' by modifying the' device 'parameter in the service configuration file respectively. We use `streaming_ asr_server.py` and `punc_server.py` two services to lanuch streaming speech recognition and punctuation prediction services respectively. And the `websocket_client.py` script can be used to call streaming speech recognition and punctuation prediction services at the same time. ### 1. Start two server ```bash Note: streaming speech recognition and punctuation prediction are configured on different graphics cards through configuration files bash server.sh ``` ### 2. Call client - Command line If `127.0.0.1` is not accessible, you need to use the actual service IP address. ```bash paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8290 --punc.server_ip 127.0.0.1 --punc.port 8190 --input ./zh.wav ``` Output: ```text [2022-05-07 11:21:47,060] [ INFO] - asr websocket client start [2022-05-07 11:21:47,060] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8490/paddlespeech/asr/streaming [2022-05-07 11:21:47,080] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2022-05-07 11:21:47,096] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,108] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,120] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,131] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,142] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,152] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,163] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,173] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,705] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,713] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,721] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,728] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,736] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,743] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:47,751] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2022-05-07 11:21:48,459] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑'} [2022-05-07 11:21:48,572] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑'} [2022-05-07 11:21:48,681] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑'} [2022-05-07 11:21:48,790] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑'} [2022-05-07 11:21:48,898] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑'} [2022-05-07 11:21:49,005] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑'} [2022-05-07 11:21:49,112] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑'} [2022-05-07 11:21:49,219] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑'} [2022-05-07 11:21:49,935] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的。'} [2022-05-07 11:21:50,062] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的。'} [2022-05-07 11:21:50,186] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的。'} [2022-05-07 11:21:50,310] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的。'} [2022-05-07 11:21:50,435] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的。'} [2022-05-07 11:21:50,560] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的。'} [2022-05-07 11:21:50,686] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的。'} [2022-05-07 11:21:51,444] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的就是。'} [2022-05-07 11:21:51,606] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的就是。'} [2022-05-07 11:21:51,744] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的就是。'} [2022-05-07 11:21:51,882] [ INFO] - client receive msg={'result': '我认为,跑步最重要的就是。'} [2022-05-07 11:21:52,020] [ INFO] - 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audio duration: 4.9968125, elapsed time: 15.928460597991943, RTF=3.187724293835709 [2022-05-07 11:11:18,916] [ INFO] - asr websocket client finished : 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 ``` ## Generate corresponding subtitle (.srt format) from audio file (.wav format or.mp3 format) By default, each server is deployed on the 'CPU' device and speech recognition and punctuation prediction can be deployed on different 'GPU' by modifying the' device 'parameter in the service configuration file respectively. We use `streaming_ asr_server.py` and `punc_server.py` two services to lanuch streaming speech recognition and punctuation prediction services respectively. And the `websocket_client_srt.py` script can be used to call streaming speech recognition and punctuation prediction services at the same time, and will generate the corresponding subtitle (.srt format). **need to install ffmpeg before running this script** **You should at the directory of `.../demos/streaming_asr_server/`** ### 1. Start two server ```bash Note: streaming speech recognition and punctuation prediction are configured on different graphics cards through configuration files paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml ``` Open another terminal run the following commands: ```bash paddlespeech_server start --config_file conf/punc_application.yaml ``` ### 2. Call client ```bash python3 local/websocket_client_srt.py --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --punc.server_ip 127.0.0.1 --punc.port 8190 --wavfile ../../data/认知.mp3 ``` Output: ```text [2023-03-30 23:26:13,991] [ INFO] - Start to do streaming asr client [2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - asr websocket client start [2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - endpoint: http://127.0.0.1:8190/paddlespeech/text [2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8090/paddlespeech/asr/streaming [2023-03-30 23:26:14,475] [ INFO] - /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.mp3 converted to /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.wav [2023-03-30 23:26:14,476] [ INFO] - start to process the wavscp: /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.wav [2023-03-30 23:26:14,515] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} [2023-03-30 23:26:14,533] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 23:26:14,545] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} [2023-03-30 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'第一部分是认知部分,该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理,让学生对设备有大致的认知。随后使用真实传感器的内部构造图,辅以文字说明,进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象,最后结合具体的实践应用,提升学生对实训的兴趣以及意义感。'} [2023-03-30 23:27:01,059] [ INFO] - client final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '第一部分是认知部分,该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理,让学生对设备有大致的认知。随后使用真实传感器的内部构造图,辅以文字说明,进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象,最后结合具体的实践应用,提升学生对实训的兴趣以及意义感。', 'times': [{'w': '第', 'bg': 0.0, 'ed': 0.36}, {'w': '一', 'bg': 0.36, 'ed': 0.48}, {'w': '部', 'bg': 0.48, 'ed': 0.62}, {'w': '分', 'bg': 0.62, 'ed': 0.8200000000000001}, {'w': '是', 'bg': 0.8200000000000001, 'ed': 1.08}, {'w': '认', 'bg': 1.08, 'ed': 1.28}, {'w': '知', 'bg': 1.28, 'ed': 1.44}, {'w': '部', 'bg': 1.44, 'ed': 1.58}, {'w': '分', 'bg': 1.58, 'ed': 2.1}, {'w': '该', 'bg': 2.1, 'ed': 2.6}, {'w': '部', 'bg': 2.6, 'ed': 2.72}, {'w': '分', 'bg': 2.72, 'ed': 2.94}, {'w': '通', 'bg': 2.94, 'ed': 3.16}, {'w': '过', 'bg': 3.16, 'ed': 3.36}, {'w': '示', 'bg': 3.36, 'ed': 3.54}, {'w': '意', 'bg': 3.54, 'ed': 3.68}, {'w': '图', 'bg': 3.68, 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