modelscope-funasr的UniASR 的三种解码模式在哪里配置？

在ModelScope-FunASR的UniASR中，三种解码模式（如Greedy Search、Beam Search和CTC Prefix Beam Search）通常通过配置文件或代码中的参数进行设置。以下是具体的配置方法和步骤：

1. 通过配置文件设置解码模式

UniASR支持通过配置文件来指定解码模式。您可以在模型的配置文件（通常是config.yaml或类似的配置文件）中找到与解码相关的参数，并根据需求修改。

• 关键参数：

  • decoding_mode: 指定解码模式，可选值包括：
  • greedy_search: 贪婪搜索。
  • beam_search: 束搜索。
  • ctc_prefix_beam_search: CTC前缀束搜索。
  • beam_size: 当使用beam_search或ctc_prefix_beam_search时，需要设置束宽大小。
  • ctc_weight: 在混合解码模式下，CTC权重的配置。

• 示例配置：

  decoding:
  decoding_mode: "beam_search"  # 解码模式
  beam_size: 10                 # 束宽大小
  ctc_weight: 0.5               # CTC权重
  

• 操作步骤：

  1. 打开模型的配置文件（通常位于模型目录下的configs文件夹中）。
  2. 找到decoding相关部分，修改decoding_mode为所需的解码模式。
  3. 根据需要调整beam_size和ctc_weight等参数。
  4. 保存配置文件并重新运行推理脚本。

2. 通过命令行参数设置解码模式

如果您使用的是命令行工具运行UniASR，可以通过命令行参数直接指定解码模式。

• 关键参数：

  • --decoding_mode: 指定解码模式。
  • --beam_size: 设置束宽大小（仅适用于beam_search和ctc_prefix_beam_search）。
  • --ctc_weight: 设置CTC权重（仅适用于混合解码模式）。

• 示例命令：

  python infer.py \
  --decoding_mode "beam_search" \
  --beam_size 10 \
  --ctc_weight 0.5
  

• 操作步骤：

  1. 在运行推理脚本时，添加--decoding_mode参数并指定解码模式。
  2. 根据需要添加--beam_size和--ctc_weight参数。
  3. 执行命令以启动推理。

3. 通过代码动态设置解码模式

如果您希望在代码中动态配置解码模式，可以直接在推理脚本中修改相关参数。

• 关键代码片段：

  from funasr import AutoModel
  
  model = AutoModel(
    model="path_to_model",  # 模型路径
    decoding_mode="beam_search",  # 解码模式
    beam_size=10,                # 束宽大小
    ctc_weight=0.5               # CTC权重
  )
  

• 操作步骤：

  1. 打开推理脚本（如infer.py）。
  2. 在加载模型时，通过AutoModel类的参数动态设置解码模式。
  3. 运行脚本以应用新的解码配置。

重要提醒

• 磁盘空间要求：确保运行环境有足够的磁盘空间，因为模型文件较大。
• 依赖安装：在配置解码模式之前，请确保已正确安装FunASR及其依赖包（如PyTorch），并验证安装是否成功。
• GPU资源：如果使用束搜索或CTC前缀束搜索，建议使用GPU加速，尤其是对于大模型。

通过以上三种方式，您可以灵活配置ModelScope-FunASR的UniASR解码模式，满足不同的推理需求。