FastASR

基於PaddleSpeech所使用的conformer模型，使用C++的高效實現模型推理，在樹莓派4B等ARM平臺執行也可流暢執行。

專案簡介

本專案僅實現了PaddleSpeech r1.01版本中conformer_wenetspeech-zh-16k預訓練模型。
這個預訓練模型採用了當下最先進的conformer模型，使用10000+小時的wenetspeech資料集訓練得到。
經過測試它識別效果很好,可以媲美許多商用的ASR軟體。

PaddleSpeech是基於python實現的，本身的效能已經很不錯了，即使在沒有GPU的個人電腦上執行，
也能滿足實時性的要求（如:時長為10s的語音，推理時間小於10s，即可滿足實時性）。

但是要把PaddleSpeech部署在ARM平臺，會遇到兩個方面的困難。

不容易安裝，需要自己編譯一些元件。
執行效率很慢，無法滿足實時性的要求。

因此就有這個專案，它由純C++編寫，僅實現了模型的推理過程。

語言優勢: 由於C++和Python不同，是編譯型語言，編譯器會根據編譯選項針對不同平臺的CPU進行優化，更適合在不同CPU平臺上面部署，充分利用CPU的計算資源。
獨立: 實現不依賴於現有的深度學習框架如pytorch、paddle、tensorflow等。
依賴少: 專案僅使用了兩個第三方庫libfftw3和libopenblas，並無其他依賴，所以在各個平臺的可移植行很好，通用性很強。
效率高：演演算法中大量使用指標，減少原有演演算法中reshape和permute的操作，減少不必要的資料拷貝，從而提升演演算法效能。

快速上手

安裝依賴

安裝依賴庫libfftw3

sudo apt-get install libfftw3-dev libfftw3-single3

安裝依賴庫libopenblas

sudo apt-get install libopenblas-dev

編譯原始碼

下載最新版的原始碼

git clone https://github.com/chenkui164/FastASR.git

編譯最新版的原始碼

cd FastASR/

make

下載預訓練模型

從PaddleSpeech官網下載預訓練模型，如果之前已經在執行過PaddleSpeech，
則可以不用下載，它已經在目錄~/.paddlespeech/models/conformer_wenetspeech-zh-16k中。

wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/s2t/wenetspeech/asr1_conformer_wenetspeech_ckpt_0.1.1.model.tar.gz

將壓縮包解壓wenetspeech目錄下

mkdir wenetspeech
tar -xzvf asr1_conformer_wenetspeech_ckpt_0.1.1.model.tar.gz -C wenetspeech

將用於Python的模型轉換為C++的，這樣更方便通過記憶體對映的方式直接讀取引數，加快模型讀取速度。

./convert.py wenetspeech/exp/conformer/checkpoints/wenetspeech.pdparams

檢視轉換後的引數檔案wenet_params.bin的md5碼，md5碼為9cfcf11ee70cb9423528b1f66a87eafd，表示轉換正確。

md5sum -b wenet_params.bin

同時我也把轉換好的wenet_params.bin上傳至github，可以直接下載，可能會有些慢。

wget -c  https://github.com/chenkui164/FastASR/releases/download/V0.01/wenet_params.bin

如何使用

下載用於測試的wav檔案

wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav

執行程式

./fastasr zh.wav

程式輸出

Audio time is 4.996812 s.
Model initialization takes 0.163184s
result: "我認為跑步最重要的就是給我帶來了身體健康"
Model inference takes 0.462369s.

樹莓派4B上優化部署

由於深度學習推理過程，屬於計算密集型演演算法，所以CPU的指令集對程式碼的執行效率會有重要影響。
從純數值計算角度來看，64bit的指令及要比32bit的指令集執行效率要提升1倍。
經過測試同樣的演演算法在64bit系統上，確實是要比32bit系統上，執行效率高很多。

為樹莓派升級64位元系統raspios

到樹莓派官網下載最新的raspios 64位元系統，
我下載的是沒有桌面的精簡版raspios_lite_arm64，
當然也可以下載有桌面的版本raspios_arm64，
兩者沒有太大差別，全憑個人喜好。

下載完成映象，然後燒寫SD卡，保證系統新做的系統能正常啟動即可。

重新編譯依賴庫

儘管兩個依賴庫fftw3和openblas都是可以通過sudo apt install直接安裝的，
但是軟體源上的版本是通用版本，是相容樹莓派3B等老版本的型號，
並沒有針對樹莓派4B的ARM CORTEX A72進行優化，所以執行效率並不高。
因此我們需要針對樹莓派4B重新編譯，讓其發揮最大效率。

注意：以下編譯安裝步驟都是在樹莓派上完成，不使用交叉編譯！！！

安裝fftw3

下載原始碼

wget -c http://www.fftw.org/fftw-3.3.10.tar.gz

解壓

tar -xzvf fftw-3.3.10.tar.gz 
cd fftw-3.3.10/

設定工程，根據CPU選擇適當的編譯選項

./configure --enable-shared --enable-float --prefix=/usr

編譯和安裝

make -j4
sudo make install

安裝OpenBLAS