modelscope-funasr streaming和non-streaming有什么区别？

在ModelScope-FunASR中，**streaming（流式）和non-streaming（非流式）**是两种不同的语音处理模式，主要区别体现在数据处理方式、延迟特性以及应用场景上。以下是两者的详细对比：

1. 数据处理方式

• Streaming（流式）
  流式模式下，语音数据是实时逐块处理的。系统会在接收到部分语音数据时立即开始处理并输出结果，而无需等待完整的语音输入完成。

  • 特点：支持边接收边处理，适合实时性要求较高的场景。
  • 技术实现：通常依赖于模型的在线解码能力，能够动态更新中间状态。

• Non-Streaming（非流式）
  非流式模式下，语音数据需要完整接收后才会开始处理。系统会等待整个语音片段上传完毕，然后一次性进行解码并输出最终结果。

  • 特点：处理的是完整的语音数据，适合对实时性要求较低但对精度要求较高的场景。
  • 技术实现：通常采用离线解码方式，能够利用全局信息优化结果。

2. 延迟特性

• Streaming（流式）

  • 低延迟：由于语音数据是实时处理的，输出结果的延迟较低，通常在毫秒级别。
  • 适用场景：如实时语音转文字（ASR）、在线会议、语音助手等需要快速响应的应用。

• Non-Streaming（非流式）

  • 高延迟：需要等待语音数据完全上传后才能开始处理，因此整体延迟较高。
  • 适用场景：如语音文件的批量转写、语音分析、语音质量评估等对实时性要求不高的任务。

3. 精度与性能

• Streaming（流式）

  • 精度略低：由于流式处理无法利用完整的语音上下文信息，可能会导致某些情况下识别精度稍逊于非流式模式。
  • 资源占用：需要持续维护中间状态，可能对计算资源有一定要求。

• Non-Streaming（非流式）

  • 精度更高：可以利用完整的语音上下文信息进行全局优化，因此识别精度通常优于流式模式。
  • 资源占用：处理完成后即可释放资源，适合批处理任务。

4. 典型应用场景

• Streaming（流式）

  • 实时语音转文字（ASR）
  • 在线语音交互（如智能客服、语音助手）
  • 实时字幕生成

• Non-Streaming（非流式）

  • 语音文件的离线转写
  • 语音内容分析（如情感分析、关键词提取）
  • 语音质量评估

5. 配置与调用

在实际使用中，可以通过设置参数来选择流式或非流式模式。例如，在调用FunASR服务时，可以通过parameters字段中的stream参数来指定模式：

{
  "text_input": "测试语音",
  "parameters": {
    "stream": true  // 设置为true表示流式模式，false表示非流式模式
  }
}

总结

• **Streaming（流式）**适合实时性要求高的场景，具有低延迟但可能牺牲部分精度。
• **Non-Streaming（非流式）**适合对精度要求高的场景，具有更高的识别准确率但延迟较高。

根据具体需求选择合适的模式，可以更好地满足业务场景的要求。