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title: wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-online-20210601
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  - auto-speech-recognition
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  - Pytorch
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# wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-online-20210601

> wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-online-20210601 - manyeyes 在 ModelScope 开源的模型。wenet-语音识别-中文流式-onnx模型（wenet_aishell_u2pp_conformer_20210601）

manyeyes/wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-online-20210601 是 ModelScope 魔搭社区上的auto-speech-recognition模型，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: manyeyes/wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-online-20210601
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: auto-speech-recognition
- **Downloads**: 43
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2024-08-07

Source: https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-online-20210601

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# 模型使用方法：
调用WenetConformerAsr进行解码，项目地址：https://github.com/manyeyes/WenetConformerAsr

# WenetConformerAsr
A C# library for decoding the Wenet ASR onnx model

##### 简介：
这是一个用于解码 wenet asr onnx 模型的c#库，使用c#编写，基于.net6.0，支持在多平台（包括windows、linux、android、macos、ios等）编译、调用。

可以使用maui或uno迅速构建可在多平台运行的应用程序。
##### 项目中WenetConformerAsr和WenetConformerAsr2的区别:
1.共同之处：

功能一样，调用的方式一样，都支持streaming和non-streaming模型的解码。

2.不同之处：

| library  | streaming和non-streaming模型加载模块  |模型和扩展|
| ------------ | ------------ |------------|
| WenetConformerAsr  | 合二为一  |1.加载wenet官方导出的onnx模型，代码简洁|
| WenetConformerAsr2  |各自独立   |1.加载wenet官方导出的onnx模型。2.便于扩展，如果自己导出的streaming和non-streaming onnx模型配置参数不尽相同，可以在各自的模块上进行调整而互不影响|

如果没有二次开发的需求，想要直接使用wenet官导onnx模型，推荐使用WenetConformerAsr.

##### 支持的模型（ONNX）
| 模型名称  |  类型 |  支持语言  | 下载地址  |
| ------------ | ------------ | ------------ | ------------ |
|  wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-online-20210601 | 流式  | 中文  |[modelscope](https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-online-20210601 "modelscope") |
|  wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-offline-20210601 | 离线  | 中文  |  [modelscope](https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/wenet-u2pp-conformer-aishell-onnx-offline-20210601 "modelscope") |
|  wenet-u2pp-conformer-wenetspeech-onnx-online-20220506 | 流式 |  中文 | [modelscope](https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/wenet-u2pp-conformer-wenetspeech-onnx-online-20220506 "modelscope")  |
|  wenet-u2pp-conformer-wenetspeech-onnx-offline-20220506 | 离线 |  中文  | [modelscope](https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/wenet-u2pp-conformer-wenetspeech-onnx-offline-20220506 "modelscope")  |
|  wenet-u2pp-conformer-gigaspeech-onnx-online-20210728 | 流式 |  英文 |  [modelscope](https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/wenet-u2pp-conformer-gigaspeech-onnx-online-20210728 "modelscope")  |
|  wenet-u2pp-conformer-gigaspeech-onnx-offline-20210728 | 离线 |  英文  | [modelscope](https://www.modelscope.cn/models/manyeyes/wenet-u2pp-conformer-gigaspeech-onnx-offline-20210728 "modelscope")  |

## 离线（非流式）模型调用方法：
###### 1.添加项目引用
```csharp
using WenetConformerAsr;
```
###### 2.模型初始化和配置
```csharp
//load model
string applicationBase = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory;
string modelName = "wenet-u2pp-conformer-wenetspeech-onnx-offline-20220506";
string encoderFilePath = applicationBase + "./" + modelName + "/encoder.int8.onnx";
string decoderFilePath = applicationBase + "./" + modelName + "/decoder.int8.onnx";
string ctcFilePath = applicationBase + "./" + modelName + "/ctc.int8.onnx";
string tokensFilePath = applicationBase + "./" + modelName + "/tokens.txt";
WenetConformerAsr.OfflineRecognizer offlineRecognizer = new WenetConformerAsr.OfflineRecognizer(encoderFilePath, decoderFilePath, ctcFilePath, tokensFilePath);
```
###### 3.调用
```csharp
//这里省略音频文件到sample的转换，具体可以参考examples中的test_WenetConformerAsrOfflineRecognizer
WenetConformerAsr.OfflineStream stream = offlineRecognizer.CreateOfflineStream();
stream.AddSamples(sample);
WenetConformerAsr.Model.OfflineRecognizerResultEntity result = offlineRecognizer.GetResult(stream);
Console.WriteLine(result.Text);
```
###### 4.输出结果：
**中文** (wenet-u2pp-conformer-wenetspeech-onnx-offline-20220506)
```
正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因为现实的相对正义我们就认为这个世界没有正义因为如果当你认为这个世界没有正义

啊这是第一种第二种叫嗯与欧维斯欧维斯什么意思

蒋永伯被拍到带着女儿出游

周望君就落实控物价

每当新年的钟声敲响的时候我总会闭起眼睛静静地许愿有时也会给自己定下新年的奋斗目标还有时听到新年的终身时我的心里会有一种遗憾的感觉感慨时光过的如此匆匆而自己往年的愿 望还没达成尽管如此经过岁月的洗礼我已长大成熟学会了勇敢的面对现实的一切

elapsed_milliseconds:6729.828125
total_duration:57944.0625
rtf:0.11614353282530027
end!
```

**英文** (wenet-u2pp-conformer-gigaspeech-onnx-offline-20210728)
```
after early nightfall the yellow lamps would light up here and there the squalid quarter of the brothels

god as a direct consequence of the sin which man thus punished had given her a lovely child whose place was on that same dishonored bosom to connect her parent for ever with the race and descent of mortals and to be finally a blessed soul in heaven

elapsed_milliseconds:2639.1171875
total_duration:23340
rtf:0.11307271583119109
end!
```

## 实时（流式）模型调用方法：

###### 1.添加项目引用
```csharp
using WenetConformerAsr;
```
###### 2.模型初始化和配置
```csharp
//load model
string applicationBase = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory;
string modelName = "wenet-u2pp-conformer-wenetspeech-onnx-online-20220506";
string encoderFilePath = applicationBase + "./" + modelName + "/encoder.int8.onnx";
string decoderFilePath = applicationBase + "./" + modelName + "/decoder.int8.onnx";
string ctcFilePath = applicationBase + "./" + modelName + "/ctc.int8.onnx";
string tokensFilePath = applicationBase + "./" + modelName + "/tokens.txt";
WenetConformerAsr.OnlineRecognizer onlineRecognizer = new WenetConformerAsr.OnlineRecognizer(encoderFilePath, decoderFilePath, ctcFilePath, tokensFilePath);
```
###### 3.调用
```csharp
//这里省略音频文件到sample的转换，或者来自于麦克风，具体如何做，可以参考examples中的test_WenetConformerAsrOnlineRecognizer
WenetConformerAsr.OnlineStream stream = onlineRecognizer.CreateOnlineStream();
while (true)
{
    //这是一个简单的解码示意，如需了解更详细周密的流程，请参考examples
	//sample=来自音频文件或麦克风
    stream.AddSamples(sample);
    WenetConformerAsr.Model.OnlineRecognizerResultEntity result = onlineRecognizer.GetResult(stream);
    Console.WriteLine(result.Text);
}
```
###### 4.输出结果
```



正是因为

正是因为

正是因为

正是因为

正是因为

正是因为

正是因为

正是因为

正是因为

正是因为

正是因为

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议

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正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因

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正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因为现实的相对正义我们就认为这个

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正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因为现实的相对正义我们就认为这个

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因为现实的相对正义我们就认为这个世界

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因为现实的相对正义我们就认为这个世界

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正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因为现实的相对正义我们就认为这个世界

正是因为存在绝对正义所以我们接受现实的相对正议但是不要因为现实的相对正义我们就认为这个世界

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elapsed_milliseconds:2148.8515625
total_duration:13052
rtf:0.16463772314587802
end!
```


###### 相关工程：
* 语音端点检测，解决长音频合理切分的问题，项目地址：[AliFsmnVad](https://github.com/manyeyes/AliFsmnVad "AliFsmnVad") 
* 文本标点预测，解决识别结果没有标点的问题，项目地址：[AliCTTransformerPunc](https://github.com/manyeyes/AliCTTransformerPunc "AliCTTransformerPunc")

###### 其他说明：

测试用例：WenetConformerAsr.Examples。
测试CPU：Intel(R) Core(TM) i7-10750H CPU @ 2.60GHz   2.59 GHz
支持平台：
Windows 7 SP1或更高版本,
macOS 10.13 (High Sierra) 或更高版本,ios等，
Linux 发行版（需要特定的依赖关系，详见.NET 6支持的Linux发行版列表），
Android（Android 5.0 (API 21) 或更高版本）。
示例中计算音频samples：NAudio库。

引用参考
----------
[1] https://github.com/wenet-e2e/wenet

[2] https://github.com/naudio/NAudio

SDK下载
```bash
#安装ModelScope
pip install modelscope
```
```python
#SDK模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('manyeyes/wenet_onnx_aishell_u2pp_conformer_20210601_online')
```
Git下载
```
#Git模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/manyeyes/wenet_onnx_aishell_u2pp_conformer_20210601_online.git
```

<p style="color: lightgrey;">如果您是本模型的贡献者，我们邀请您根据<a href="https://modelscope.cn/docs/ModelScope%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A5%E5%85%A5%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%A6%82%E8%A7%88" style="color: lightgrey; text-decoration: underline;">模型贡献文档</a>，及时完善模型卡片内容。</p>
