本工程主要基于wekws进行构建，旨在搭建基于当下新训练框架(HF, modelscope)来实现更高效、快速的模型训练，微调及部署落地。
- 支持CTC和Max-Pooling方案的唤醒词模型推理。
- 支持模型转换，Pytorch2ONNX, ONNX2ORT(端侧部署)。
- 支持CPP onnxruntime流式推理。
- 非流式测试：支持wav、pcm格式的音频输入。
- 2024/03/21 : 提供完整的CTC和Max-Pooling唤醒词方案的onnx模型cpp推理测试。
- 2024/03/26: 提供模型转换工具，支持模型从Pytorch转换到onnx,再转换到ort用于端侧部署。支持CPP onnxruntime流式推理。
- 2024/04/17: 提供模型训练方法。
以下示例 CPP ONNX推理测试.
git clone https://github.com/chenyangMl/keyword-spot.git
cd keyword-spot/onnxruntime/
mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build . --target kws_main
#不同模型使用如下对应参数进行模型推理。cd build/bin
./kws_main [solution_type, int] [num_bins, int] [batch_size, int] [model_path, str] [wave_path,str]
#eg
./kws_main 0 40 1 keyword-spot-dstcn-maxpooling-wenwen/onnx/keyword-spot-dstcn-maxpooling-wenwen.ort ../../../audio/0000c7286ebc7edef1c505b78d5ed1a3.wav
cd build/bin
./kws_main [solution_type, int] [num_bins, int] [batch_size, int] [model_path, str] [wave_path,str] [key_word,str]
#eg
./kws_main 1 80 1 keyword-spot-fsmn-ctc-wenwen/onnx/keyword_spot_fsmn_ctc_wenwen.ort ../../../audio/0000c7286ebc7edef1c505b78d5ed1a3.wav 你好问问
./kws_main 1 80 1 keyword-spot-fsmn-ctc-wenwen/onnx/keyword_spot_fsmn_ctc_wenwen.ort ../../../audio/000af5671fdbaa3e55c5e2bd0bdf8cdd_hi.pcm 嗨小问
更多详细信息参考: onnx runtime
PS: solution_type:{0:表示max-pooling方案, 1:表示ctc方案}
key_word: {你好问问，嗨小问}
如需要其他端测的推理测试，可参考wekws提供的Android, RaspberryPI示例。
详细内容参考 唤醒词自定义和模型训练。
- pytorch2onnx: 将训练好的pytorch模型转换为onnx模型。onnx模型是常见的中间态模型，支持转换其他平台的模型(ncnn, tensorRT等各类推理引擎模型)。
- onnx2ort: 将onnx模型转换成ort模型，用于端侧部署。
详细内容参考唤醒词模型转换
| 损失函数 | 模型名称 | 模型(Pytorch ckpt) | 模型(ONNX) | 端侧模型 |
|---|---|---|---|---|
| Max-Pooling | DS_TCN(你好问问) | DSTCN-MaxPooling, wekws训练 | ONNX | ORT |
| CTC | FSMN(你好问问) | FSMN-CTC, wekws训练 | ONNX | ORT |
| CTC | FSMN(你好问问) | FSMN-CTC, modelscope训练 | ONNX | ORT |
本工程主要基于wekws进行语音唤醒的模型训练，模型转换，推理，部署等流程构建，特此感谢。
- Sequence Modeling With CTC : CTC的设计思路和原理。
- 魔搭: 你好问问 唤醒词检测体验测试Demo
- https://modelscope.cn/models/iic/speech_charctc_kws_phone-wenwen/summary
MIT