modelscope-funasr这个有python的rest-api demo吗？

在使用ModelScope-FunASR的离线版本时，您可以通过Python实现一个REST API服务来接收客户端发送的.pcm二进制数据，并将其传递给模型进行处理。以下是详细的步骤和代码示例：

1. 配置FunASR环境

确保您已经正确安装了ModelScope-FunASR工具包，并验证其功能是否正常。如果尚未安装，请参考以下步骤：

# 克隆FunASR代码仓库
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
cd FunASR

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装FunClip
pip install funasr[clip]

# 验证安装是否成功
python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"

2. 创建REST API服务

为了接收客户端通过POST请求发送的.pcm二进制数据，您可以使用Python的Flask框架创建一个简单的REST API服务。

代码示例

以下是一个完整的REST API服务代码示例，用于接收.pcm文件并调用FunASR模型进行处理：

from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
from funasr import AutoModel

app = Flask(__name__)

# 初始化FunASR模型
model = AutoModel(model="damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch", 
                  model_revision="v2.0.4",
                  device="cpu")  # 如果有GPU，可以设置为"cuda"

@app.route('/asr', methods=['POST'])
def asr():
    # 检查是否有文件上传
    if 'file' not in request.files:
        return jsonify({"error": "No file part"}), 400
    
    file = request.files['file']
    if file.filename == '':
        return jsonify({"error": "No selected file"}), 400

    # 读取PCM二进制数据
    pcm_data = file.read()
    
    # 将二进制数据转换为numpy数组
    audio_data = np.frombuffer(pcm_data, dtype=np.int16)

    # 调用FunASR模型进行语音识别
    result = model.generate(input=audio_data, input_len=len(audio_data) / 16000)  # 假设采样率为16kHz

    # 返回识别结果
    return jsonify({"result": result})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

3. 客户端发送POST请求

客户端可以通过curl或Python的requests库发送.pcm文件的二进制数据到上述API服务。

Curl 示例

curl -X POST http://localhost:5000/asr \
     -F "file=@/path/to/your/audio.pcm"

Python Requests 示例

import requests

url = "http://localhost:5000/asr"
files = {"file": open("/path/to/your/audio.pcm", "rb")}
response = requests.post(url, files=files)

print(response.json())

4. 模型处理流程

1. 接收数据：API服务接收到客户端发送的.pcm二进制数据。
2. 数据预处理：将二进制数据转换为numpy数组，以便FunASR模型能够处理。
3. 调用模型：使用FunASR的generate方法对音频数据进行语音识别。
4. 返回结果：将识别结果以JSON格式返回给客户端。

5. 注意事项

• 采样率要求：确保输入的.pcm文件采样率为16kHz。如果不是，请在客户端或服务端进行重采样。
• 模型选择：根据您的需求选择合适的FunASR模型（如speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch）。
• 性能优化：如果需要处理大量并发请求，建议使用GPU加速，并调整Flask服务的并发配置。

通过以上步骤，您可以轻松实现一个基于ModelScope-FunASR的REST API服务，用于接收.pcm二进制数据并完成语音识别任务。