modelscope-funasr语者分离的好像没有onnx版本的模型，只有pt模型，该如何使用？

在ModelScope-FunASR中，目前语者分离（Speaker Diarization）相关的模型可能仅提供PyTorch（.pt）格式的模型文件，而没有ONNX版本的模型。如果您需要使用这些模型，可以按照以下步骤操作：

1. 安装ModelScope-FunASR环境

首先，确保您已经正确安装了ModelScope-FunASR的相关依赖和工具包。以下是安装步骤：

克隆代码仓库

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

安装依赖

pip install -r requirements.txt

安装FunASR工具包

pip install funasr[clip]

验证安装是否成功

运行以下命令验证安装是否成功：

python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"

如果安装成功，您将看到一条消息，提示FunASR已正确安装。

2. 加载和使用PyTorch模型

由于当前语者分离模型仅提供PyTorch格式（.pt），您可以直接使用PyTorch框架加载并运行模型。以下是具体操作步骤：

加载模型

通过funasr提供的API加载语者分离模型。例如：

from funasr import AutoModel

# 指定模型路径或名称
model = AutoModel(model="damo/speech_campplus_speaker-diarization_common")

# 输入音频文件路径
audio_file = "path/to/your/audio.wav"

# 运行推理
result = model(audio_file)
print(result)

参数说明

• model: 指定语者分离模型的名称或路径。您可以在ModelScope平台上查找相关模型ID。
• audio_file: 输入音频文件的路径，支持常见的音频格式（如.wav、.mp3等）。

3. 转换为ONNX（可选）

如果您希望将PyTorch模型转换为ONNX格式以优化推理性能，可以尝试以下方法：

转换步骤

1. 加载PyTorch模型
   使用torch加载语者分离模型的.pt文件。

   import torch
   from funasr import AutoModel
   
   # 加载模型
   model = AutoModel(model="damo/speech_campplus_speaker-diarization_common")
   

2. 定义输入张量
   根据模型的输入要求，构造一个示例输入张量。

   dummy_input = torch.randn(1, 16000)  # 示例输入，假设采样率为16kHz
   

3. 导出为ONNX格式
   使用torch.onnx.export将模型导出为ONNX格式。

   torch.onnx.export(
      model,
      dummy_input,
      "speaker_diarization_model.onnx",
      input_names=["input"],
      output_names=["output"],
      dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}},
      opset_version=11
   )
   

4. 验证ONNX模型
   使用ONNX Runtime验证导出的模型是否正常工作。

   import onnxruntime as ort
   import numpy as np
   
   # 加载ONNX模型
   session = ort.InferenceSession("speaker_diarization_model.onnx")
   
   # 构造输入数据
   input_data = np.random.randn(1, 16000).astype(np.float32)
   
   # 推理
   outputs = session.run(None, {"input": input_data})
   print(outputs)
   

4. 注意事项

• 模型兼容性：并非所有PyTorch模型都能直接转换为ONNX格式，尤其是涉及动态计算图或复杂操作的模型。如果转换失败，请参考PyTorch官方文档或联系ModelScope团队获取支持。
• 硬件加速：如果您计划在GPU上运行模型，请确保您的环境已正确配置CUDA和cuDNN，并安装支持GPU的PyTorch版本。
• 性能优化：ONNX模型通常可以通过ONNX Runtime进行优化，建议在实际部署前测试其性能表现。

5. 总结

目前ModelScope-FunASR的语者分离模型主要以PyTorch格式提供，您可以直接使用funasr工具包加载和运行模型。如果需要ONNX格式，可以尝试手动转换，但需注意模型兼容性和性能优化问题。

如有进一步问题，请随时联系！