关于 modelscope-funasr 报错的问题。

按照官方里面的安装和运行
报以下错误:

  1. 'funasr-pipeline is not in the pipelines registry group auto-speech-recognition. Please make sure the correct version of ModelScope library is used.'

和一警告:

  1. WARNING - ('PIPELINES', 'auto-speech-recognition', 'funasr-pipeline') not found in ast index file

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游客cce3i2bdge2s2 2024-01-11 15:53:18 1131 发布于广东 分享
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阿里云 AI 助理回答

根据您提供的错误信息和警告,以下是详细的分析与解决方案:


问题分析

  1. 错误信息

    'funasr-pipeline is not in the pipelines registry group auto-speech-recognition. Please make sure the correct version of ModelScope library is used.'
    
    • 该错误表明 funasr-pipeline 未在 auto-speech-recognition 的流水线注册组中找到。
    • 可能的原因包括:
      • 使用的 ModelScope 库版本不正确或过旧。
      • 流水线配置文件中缺少对 funasr-pipeline 的定义。
      • 环境中未正确安装相关依赖。
  2. 警告信息

    WARNING - ('PIPELINES', 'auto-speech-recognition', 'funasr-pipeline') not found in ast index file
    
    • 该警告进一步确认了 funasr-pipeline 在流水线索引文件中未被找到。
    • 这通常是因为流水线的元数据未正确加载或索引文件损坏。

解决方案

步骤 1:检查并更新 ModelScope 库版本

  • 确保您使用的是最新版本的 ModelScope 库。可以通过以下命令检查和更新:
    pip show modelscope
    pip install --upgrade modelscope
    
  • 如果您需要特定版本,请参考官方文档确认兼容性,并安装指定版本:
    pip install modelscope==<version>
    

步骤 2:验证流水线配置

  • 检查流水线配置文件(如 pipeline_config.yaml 或类似文件),确保 funasr-pipeline 已正确定义在 auto-speech-recognition 组中。
  • 示例配置片段:
    pipelines:
    auto-speech-recognition:
      - name: funasr-pipeline
        type: speech-to-text
        version: 1.0.0
    
  • 如果配置缺失,请补充完整并重新加载。

步骤 3:清理并重建索引文件

  • 警告信息表明索引文件可能存在问题。尝试清理并重新生成索引文件:
    modelscope clean-index
    modelscope build-index
    
  • 这将重新扫描所有流水线并更新索引。

步骤 4:检查环境依赖

  • 确保环境中已安装 funasr-pipeline 所需的所有依赖项。例如:
    pip install funasr
    
  • 如果依赖项较多,建议使用虚拟环境隔离安装。

步骤 5:调试与日志分析

  • 启用调试模式以获取更详细的日志信息:
    export MODELSCOPE_DEBUG=True
    
  • 根据日志输出定位具体问题。

重要提醒

  • 版本兼容性:请务必确认 ModelScopefunasr-pipeline 的版本是否匹配。如果不确定,请参考官方文档或联系技术支持。
  • 权限问题:如果您在企业环境中运行流水线,请确保当前用户有权限访问相关资源。

后续操作

如果上述步骤仍无法解决问题,请提供以下信息以便进一步排查: 1. 当前使用的 ModelScope 版本。 2. 完整的错误日志。 3. 流水线配置文件内容。

通过以上方法,您应该能够解决 funasr-pipeline 未注册的问题。

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包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声学设计及信号处理、声纹识别、音频事件检测等多个领域

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