1、错误原因
调用阿里语音识别模型 paraformer-large-zh 进行多线程推理时出现错误内容如下:
bash
warning
Something wrong with the VAD algorithm
或
VAD data_to_pop is bigger than cache["stats"].data_buf .size() !!!
error in calling pop data_buf
代码调用使用funasr库加载,如下:
python
from funasr import AutoModel
model = AutoModel(model="paraformer-zh", model_revision="v2.0.4",
vad_model="fsmn-vad", vad_model_revision="v2.0.4",
punc_model="ct-punc-c", punc_model_revision="v2.0.4"
)
res = model.generate(input=f"{model.model_path}/example/asr_example.wav",
batch_size_s=300,
hotword='魔搭')
print(res)
上述代码使用了语音识别model="paraformer-zh"、端点检测vad_model="fsmn-vad"、标点符号模型punc_model="ct-punc-c",其中,vad和punc是协同使用的,而业务中多线程并发推理时出现了错误:Something wrong with the VAD algorithm,主要是vad算法的错误,最后通过多线程模拟发现语音识别过程中,vad模型无法并发调用。
2、业界方法
实际上提出该问题的博文较多,如funasr官方github 的issue中均有提及,但没有官方回复,有一位老哥提出了队列方法的解法 。各位可以看看,后面我提出我的解法及启发解法
3、解法
其实本质就是解决语音识别中三个模型不能并发调用的问题,在多线程环境里,我们可以使用线程锁来解决,只需要添加几行代码,就能解决该错误,下面我来举个例子如何添加,首先需要明确一点,多线程访问共享资源时,需要加锁,比如语音识别模型,读写统一文件等等,而我们加锁只需要加在实际语音模型的调用函数中,模型初始化、传参过程不需要加锁,比如你在deal.py文件中使用了语音识别模型asr_model
python
# deal.py
def deal(audio_name):
result = asr_model.generate(input=audio_name,
batch_size_s=300,
hotword=[])
result 处理
加锁方式如下:
python
# deal.py
import threading
lock = threading.Lock()
def deal(audio_name):
with lock:
result = asr_model.generate(input=audio_name,
batch_size_s=300,
hotword=[])
result 继续处理
如上方式即可实现多线程并发调用语音识别模型,实现方法简单,可快速实现,在调用代码中添加锁即可。
上述思想也可以理解为队列方式,只不过这个队列我是通过线程锁来实现的,亲测有效,如有问题评论区交流。