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Whisper

目录

1. 简介

Whisper 是一个开源的深度学习语音识别模型，由 OpenAI 开发，它能够实现实时、多语言的语音识别，并支持跨多种环境和设备的灵活部署。本例程对Whisper官方开源仓库中的算法进行移植，使之能在SOPHON BM1684X上进行推理。

2. 特性

  • 支持BM1684X(x86 PCIe、SoC)
  • 支持FP16(BM1684X)模型编译和推理
  • 支持基于SAIL推理的Python例程

3. 准备模型与数据

该模型目前只支持在1684X上运行，已提供编译好的bmodel，​同时，您需要准备用于测试的数据集。

​本例程在scripts目录下提供了相关模型和数据的下载脚本download.sh。

# 安装unzip，若已安装请跳过
sudo apt install unzip
chmod -R +x scripts/
./scripts/download.sh

下载的模型包括：

./models
├── BM1684X
│   ├── bmwhisper_base_1684x_f16.bmodel # whisper-medium模型，模型参数量为769 M
│   ├── bmwhisper_medium_1684x_f16.bmodel # whisper-small模型，模型参数量为244 M
│   └── bmwhisper_small_1684x_f16.bmodel # whisper-base模型，模型参数量为74 M
└── onnx # whisper的onnx原始模型
    ├── decoder_loop_with_kvcache_base_5beam_448pad.onnx
    ├── decoder_loop_with_kvcache_medium_5beam_448pad.onnx
    ├── decoder_loop_with_kvcache_small_5beam_448pad.onnx
    ├── decoder_main_with_kvcache_base_5beam_448pad.onnx
    ├── decoder_main_with_kvcache_medium_5beam_448pad.onnx
    ├── decoder_main_with_kvcache_small_5beam_448pad.onnx
    ├── decoder_post_base_5beam_448pad.onnx
    ├── decoder_post_medium_5beam_448pad.onnx
    ├── decoder_post_small_5beam_448pad.onnx
    ├── encoder_base_5beam_448pad.onnx
    ├── encoder_medium_5beam_448pad.onnx
    ├── encoder_small_5beam_448pad.onnx
    ├── kvcache_rearrange_base_5beam_448pad.onnx
    ├── kvcache_rearrange_medium_5beam_448pad.onnx
    ├── kvcache_rearrange_small_5beam_448pad.onnx
    ├── logits_decoder_base_5beam_448pad.onnx
    ├── logits_decoder_medium_5beam_448pad.onnx
    └── logits_decoder_small_5beam_448pad.onnx

下载的数据包括：

./datasets
|── aishell_S0764                             # 从aishell数据集中抽取的用于测试的音频文件
|   └── *.wav
├── aishell_S0764.list                        # 从aishell数据集的文件列表
├── ground_truth.txt                          # 从aishell数据集的预测真实值
└── test                                      # 测试使用的音频文件
    └── demo.wav

4. 模型编译

此部分请参考Whisper模型的导出与编译

5. 例程测试

6. 精度测试

6.1 测试方法

首先，参考Python例程推理要测试的数据集，生成预测结果至result路径，注意修改数据集(datasets/aishell_S0764)和相关参数。 然后，使用tools目录下的eval_aishell.py脚本，将测试生成的txt文件与测试集标签txt文件进行对比，计算出语音识别的评价指标，命令如下：

# 请根据实际情况修改程序路径和txt文件路径
python3 tools/eval_aishell.py --char=1 --v=1 datasets/ground_truth.txt python/result  > online_wer
cat online_wer | grep "Overall"

6.2 测试结果

在aishell数据集上，精度测试结果如下：

测试平台 测试程序 测试模型 WER
SE7-32 whisper.py bmwhisper_base_1684x_f16.bmodel 17.80%
SE7-32 whisper.py bmwhisper_small_1684x_f16.bmodel 9.44%
SE7-32 whisper.py bmwhisper_medium_1684x_f16.bmodel 5.88%

测试说明：

  1. 在使用的模型相同的情况下，wer在不同的测试平台上是相同的。
  2. 由于SDK版本之间的差异，实测的wer与本表有1%以内的差值是正常的。

7. 性能测试

测试平台 测试程序 测试模型 Preprocess time(ms) Inference time(ms)
SE7-32 whisper.py bmwhisper_base_1684x_f16.bmodel 247.61 61.70
SE7-32 whisper.py bmwhisper_small_1684x_f16.bmodel 268.22 179.44
SE7-32 whisper.py bmwhisper_medium_1684x_f16.bmodel 300.66 451.54

测试说明：

  1. 该性能使用datasets/test/demo.wav音频进行测试，计算后得出平均每秒音频所需推理时间。
  2. whisper模型的预处理主要包括加载语音，特征提取等，推理后的结果可直接转换为自然语言，时间可忽略不计，因此无后处理部分时间统计。
  3. 性能测试结果具有一定的波动性，实测结果与该表结果有误差属正常现象，建议多次测试取平均值。
  4. BM1684X SoC的主控处理器为8核 ARM A53 42320 DMIPS @2.3GHz。