modelscope-funasr如果需要finetune speech_可以使用哪个版本？

要对 speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online 模型进行微调（finetune）并导出为 ONNX 格式，您需要使用特定版本的 funasr 和 modelscope 工具包。以下是详细说明：

1. FunASR 和 ModelScope 的版本要求

根据知识库中的信息，ModelScope-FunASR 是一个基于 PyTorch 的语音处理工具包，支持模型的微调和导出功能。为了确保兼容性，请使用以下版本： - FunASR: 建议使用最新稳定版本（例如 funasr>=0.1.0），以支持 speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online 模型的微调和 ONNX 导出。 - ModelScope: 同样建议使用最新稳定版本（例如 modelscope>=1.0.0），以确保与 FunASR 的集成和功能支持。

注意：请确保您的 Python 环境满足要求（Python 3.7 或更高版本），并且已正确安装 PyTorch 和其他依赖项。

2. 安装 FunASR 和 ModelScope

按照以下步骤安装所需的工具包：

（1）克隆代码仓库

git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
cd FunASR

（2）安装依赖

pip install -r requirements.txt

（3）安装 FunASR 和 ModelScope

pip install funasr[clip]
pip install modelscope

3. 微调模型

在完成安装后，您可以使用 speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online 模型进行微调。以下是关键步骤：

（1）加载预训练模型

通过 modelscope 加载目标模型：

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

# 加载 ASR 模型
asr_pipeline = pipeline(
    task=Tasks.auto_speech_recognition,
    model="damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online"
)

（2）准备数据集

准备好用于微调的数据集，确保数据格式符合模型输入要求（如音频采样率为 16kHz）。

（3）执行微调

使用 FunASR 提供的训练脚本进行微调。具体命令如下：

python funasr/bin/train.py \
    --config_path <path_to_config> \
    --data_dir <path_to_data> \
    --output_dir <path_to_output>

其中： - <path_to_config> 是模型配置文件路径。 - <path_to_data> 是训练数据路径。 - <path_to_output> 是输出目录。

4. 导出为 ONNX 格式

微调完成后，可以将模型导出为 ONNX 格式以便部署。以下是导出步骤：

（1）导出命令

使用 FunASR 提供的导出工具：

python funasr/bin/export_onnx.py \
    --model_dir <path_to_finetuned_model> \
    --output_dir <path_to_onnx_output>

其中： - <path_to_finetuned_model> 是微调后的模型路径。 - <path_to_onnx_output> 是导出的 ONNX 文件路径。

（2）验证导出结果

导出完成后，可以通过 ONNX Runtime 验证模型是否正常工作。

5. 重要提醒

• 环境要求：确保您的环境中已安装 PyTorch 和 ONNX Runtime，并且版本兼容。
• 模型支持：speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online 模型的微调和导出功能依赖于 FunASR 和 ModelScope 的最新版本，请务必更新到最新版本以获得完整支持。
• 性能优化：导出为 ONNX 格式后，建议在目标硬件上进行性能测试，以确保推理效率满足需求。

通过以上步骤，您可以顺利完成 speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online 模型的微调和 ONNX 导出工作。