ASR语音识别纠错-fast correct

1、使用方式说明

ASR对应的文本越长，识别准确率和召回率越高

识别的错误分类：

编号	错误类型	示例
1	谐音字词	配副眼睛-配副眼镜
2	混淆音字词	流浪织女-牛郎织女
3	多字错误	关关机-关机
4	少字错误	爱有天意-假如爱有天意
5	形似字错误	高梁-高粱
6	中文拼音全拼	xingfu-幸福
7	中文拼音缩写	sz-深圳
8	语法错误	想象难以-难以想象

ASR纠错，主要是解决1、2、3、4、5几个问题

ASR是实时语音回话，所以对性能要求极高，模型性能要求：

1、可以快速并行纠错。可以解决上线实时处理需求，时延在100ms以内。

备选对比模型：

模型1：fastcorrect、fastcorrect2

模型2：softcorrect

模型3：macbert

本次探讨fastcorrect模型

fast correct 环境准备

conda create -n fast_speech python=3.7 cudnn=8.9.2.26 cudatoolkit=11.3.1

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

git clone https://github.com/pytorch/fairseq (可以手动下载指定的稳定版本代码，建议下载0.10.1)

cd fairseq
pip install --editable ./

pip install sentencepiece

**********************数据预处理************************************

*********************数据对齐************************************

align_cal_werdur_v2.py original_query_file target_query_file 可以将纠错内容进行对齐生成对齐数据集

********************训练数据二进制编码合成************************************

cd FastCorrect/runs

vi data-gen.sh (第9行数据赋值为data-bin)

chmod +x data-gen.sh

./data-gen.sh

**********************生成预训练模型*************************************

cd FastCorrect/runs

vi train_pretrain.sh (第9行数据赋值为data-bin，第12行为data-pretrain，第13行修改增加CUDA_VISIBLE_DEVICES=3,4)

chmod +x train_pretrain.sh

./train_pretrain.sh

**********************下载sentencepiece对应的模型*************************************

我下载的是https://hf-mirror.com/IDEA-CCNL/Erlangshen-DeBERTa-v2-186M-Chinese-SentencePiece/tree/main/spm.model

创建一个目录sentencepiece_model_path 并将模型复制到这个目录下

*********************模型推理*************************************

from fairseq import utils
utils.import_user_module(argparse.Namespace(user_dir='./FastCorrect'))
from FastCorrect.fastcorrect_model import FastCorrectModel

model_name_or_path=saved_model_path

checkpoint_file = "checkpoint_best.pt" 可以指定具体的模型文件（多个版本选择）

data_name_or_path ="" #数据预处理data-gen 生成的训练数据二进制文件夹。默认为data-bin

bpe = "sentencepiece"

sentencepiece_model_path="" #sentencepiece_model_path 包含模型名称

transf_gec = FastCorrectModel.from_pretrained(model_name_or_path, checkpoint_file=checkpoint_file, data_name_or_path=data_name_or_path, bpe=bpe,sentencepiece_model=sentencepiece_model_path)

transf_gec.eval()
transf_gec.cuda()

input_text= remove_ch_spaces(input_text)
standard_input = " ".join(list(input_text))
text = transf_gec.binarize(standard_input)

batched_hypos = transf_gec.generate(text, iter_decode_max_iter=10)

translated = [transf_gec.decode(hypos[0]['tokens']) for hypos in batched_hypos][0]

print(translated )