在modelscope-funasr不联网训练，如何用Msdataset load本地数据集？

在ModelScope-FunASR中进行不联网训练时，可以通过MsDataset加载本地数据集。以下是详细的操作步骤和配置说明：

1. 准备本地数据集

确保本地数据集已按照模型所需的格式整理好。通常，FunASR支持的数据格式包括但不限于： - 音频文件：如.wav或.flac格式。 - 标注文件：如.txt或.json格式，包含音频对应的文本标注。

将数据集组织为以下结构（示例）：

/local/path/to/dataset/
    ├── audio/
    │   ├── file1.wav
    │   ├── file2.wav
    │   └── ...
    ├── transcripts.txt

其中，transcripts.txt的内容可以是：

file1.wav <tab> 这是第一条音频的标注文本
file2.wav <tab> 这是第二条音频的标注文本

2. 使用MsDataset加载本地数据集

在不联网的情况下，可以通过MsDataset的load方法直接加载本地路径中的数据集。具体代码如下：

from modelscope.msdatasets import MsDataset

# 指定本地数据集路径
local_dataset_path = "/local/path/to/dataset"

# 加载本地数据集
dataset = MsDataset.load(local_dataset_path, split="train")

# 查看数据集内容
print(dataset[0])  # 打印第一条数据

注意： - split参数用于指定数据集的划分（如train、validation等）。如果数据集未明确划分，可省略该参数。 - 确保本地数据集路径正确，并且数据格式符合模型要求。

3. 数据集格式适配

如果本地数据集的格式与FunASR的要求不完全一致，可以通过自定义预处理脚本进行适配。例如：

def preprocess_data(example):
    # 假设example包含"audio_path"和"text"字段
    audio_path = example["audio_path"]
    text = example["text"]
    # 自定义处理逻辑
    return {"audio": audio_path, "text": text}

# 应用预处理
dataset = dataset.map(preprocess_data)

4. 配置训练任务

在加载本地数据集后，将其传递给训练脚本或框架。例如：

from funasr import train

# 配置训练参数
train_config = {
    "data": {
        "train_data_path": dataset,
        "batch_size": 16,
        "num_workers": 4
    },
    "model": {
        "model_name": "funasr_model"
    }
}

# 启动训练
train(train_config)

5. 注意事项

• 数据格式一致性：确保本地数据集的格式与模型预期的输入格式一致，否则可能导致训练失败。
• 存储路径权限：确保程序对本地数据集路径具有读取权限。
• 离线环境依赖：在不联网的情况下，需提前下载并配置所有必要的依赖项（如预训练模型权重、第三方库等）。

通过上述步骤，您可以在ModelScope-FunASR中成功加载本地数据集并进行不联网训练。