modelscope-funasr实时语音离线部署测试，没有标点了怎么解决？
modelscope-funasr实时语音离线部署测试，没有标点了怎么解决？
在使用ModelScope-FunASR进行实时语音离线部署测试时，如果发现生成的文本没有标点符号，可以通过以下方法解决：
1. 检查模型配置
ModelScope-FunASR支持多种语音处理任务，包括语音识别（ASR）和标点恢复（Punctuation Restoration）。如果输出结果缺少标点符号，可能是因为当前使用的模型未启用标点恢复功能。
解决方法：
- 确保在部署或调用模型时，选择了支持标点恢复的模型版本。例如，某些预训练模型（如Paraformer系列）内置了标点恢复功能。 - 如果您使用的是自定义模型，请检查模型的配置文件，确保启用了标点恢复模块。
2. 后处理添加标点
如果当前模型不支持标点恢复，可以通过后处理的方式为生成的文本添加标点符号。ModelScope提供了专门的标点恢复工具，可以对无标点的文本进行处理。
操作步骤：
1. 安装标点恢复工具：
在ModelScope-FunASR代码仓库中，标点恢复功能通常作为独立模块提供。您可以按照以下步骤安装相关依赖：
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
cd FunASR
pip install -r requirements.txt
pip install funasr[punctuation]
安装完成后，验证标点恢复模块是否正常工作：
python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"
-
调用标点恢复接口：
使用FunASR提供的标点恢复API对无标点文本进行处理。示例代码如下：from funasr import AutoModel # 加载标点恢复模型 model = AutoModel(model="punctuation_model_path") # 输入无标点文本 text_without_punctuation = "这是测试文本没有标点符号" result = model.generate(input=text_without_punctuation) # 输出带标点的文本 print(result)
3. 配置环境变量优化性能
在高并发场景下，如果需要同时处理大量语音数据并添加标点符号，建议优化连接池和对象池的配置，以提高系统性能。
推荐配置：
- 连接池大小：设置为峰值并发数的2倍以上。例如，对于8核16GiB的服务器，推荐连接池大小为2000。 - 对象池大小：根据实际需求设置，推荐值为500。 - 最大异步请求数：与连接池大小保持一致。
通过环境变量配置参数：
export DASHSCOPE_CONNECTION_POOL_SIZE=2000
export DASHSCOPE_MAXIMUM_ASYNC_REQUESTS=2000
export DASHSCOPE_MAXIMUM_ASYNC_REQUESTS_PER_HOST=2000
4. 注意事项
- 模型选择：确保选择的模型支持目标语言的标点恢复功能。例如，部分模型可能仅支持中文或英文标点。
- 资源分配：标点恢复模块可能会增加GPU或CPU的计算负担，建议在部署时预留足够的计算资源。
- 输入格式：输入文本应为纯文本格式，避免包含特殊字符或噪声数据，以免影响标点恢复效果。
通过上述方法，您可以有效解决ModelScope-FunASR实时语音离线部署测试中无标点的问题，并提升系统的整体性能和用户体验。
