ESPnet-ONNX: 将ESPnet模型轻松转换为ONNX格式

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ESPnet-ONNX: 将ESPnet模型轻松转换为ONNX格式

ESPnet是一个广受欢迎的开源语音处理工具包,但在部署时可能会遇到一些挑战。为了解决这个问题,ESPnet社区推出了ESPnet-ONNX项目,旨在将ESPnet模型轻松转换为ONNX格式,从而实现更便捷的部署和推理。本文将详细介绍ESPnet-ONNX的特性、使用方法以及它为语音处理领域带来的便利。

ESPnet-ONNX简介

ESPnet-ONNX是一个实用工具库,可以轻松地将ESPnet语音识别(ASR)和语音合成(TTS)模型导出、量化和优化为ONNX格式。它的最大特点是不需要在使用机器上安装PyTorch或ESPnet,只需要已导出的ONNX文件即可使用。这大大简化了模型部署流程,尤其适合资源受限的环境。

ESPnet-ONNX支持多种ASR和TTS架构,包括Transformer、Conformer等主流模型。它提供了简单易用的Python API,可以方便地进行模型导出、推理和优化。同时,ESPnet-ONNX还支持模型量化,可以进一步压缩模型大小,提高推理速度。

ESPnet-ONNX架构图

ESPnet-ONNX的主要特性

易于使用: ESPnet-ONNX提供了简洁的API,只需几行代码即可完成模型导出和推理。
无PyTorch依赖: 导出ONNX模型后,推理阶段不再需要PyTorch,大大简化了部署环境。
支持多种模型: 覆盖了ESPnet中的主流ASR和TTS模型架构。
模型优化: 提供了多种优化选项,可以显著提高模型推理速度。
量化支持: 支持模型量化,可以减小模型大小并提高推理效率。
流式ASR: 支持流式语音识别,适用于实时场景。
GPU加速: 支持使用GPU进行推理加速。
Colab演示: 提供了Google Colab notebook,方便用户快速体验。

安装和使用

ESPnet-ONNX的安装非常简单,可以通过pip直接安装:

pip install espnet-onnx

如果需要导出预训练模型,还需要额外安装一些依赖:

pip install torch>=1.11.0 espnet espnet_model_zoo onnx==1.11.0

使用ESPnet-ONNX导出模型也非常简单,以ASR模型为例:

from espnet2.bin.asr_inference import Speech2Text
from espnet_onnx.export import ASRModelExport

m = ASRModelExport()

# 从预训练模型导出
m.export_from_pretrained('<tag name>', quantize=True)

# 从已训练模型导出
speech2text = Speech2Text(args)
m.export(speech2text, '<tag name>', quantize=True)

导出后的模型可以直接用于推理:

import librosa
from espnet_onnx import Speech2Text

speech2text = Speech2Text(tag_name='<tag name>')

y, sr = librosa.load('sample.wav', sr=16000)
nbest = speech2text(y)

ESPnet-ONNX还支持流式ASR,这对实时语音识别应用非常有用:

from espnet_onnx import StreamingSpeech2Text

stream_asr = StreamingSpeech2Text(tag_name)

# 开始流式识别
stream_asr.start()
while streaming:
    wav = <获取音频数据>
    assert len(wav) == stream_asr.hop_size
    stream_text = stream_asr(wav)[0][0]

# 获取非流式结果
nbest = stream_asr.end()

ESPnet-ONNX流式ASR示意图

模型优化

ESPnet-ONNX提供了多种模型优化选项,可以显著提高推理速度。要使用优化功能,需要安装自定义版本的onnxruntime:

pip install https://github.com/espnet/espnet_onnx/releases/download/custom_ort_v1.11.1-espnet_onnx/onnxruntime-1.11.1_espnet_onnx-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

然后在导出时启用optimize选项:

m.export_from_zip(
  'path/to/the/zipfile',
  tag_name='tag_name_for_zipped_model',
  optimize=True,
  quantize=True
)

优化后的模型会自动被用于推理,无需修改推理代码。

GPU加速

ESPnet-ONNX支持使用GPU进行推理加速。首先需要安装onnxruntime-gpu:

pip install onnxruntime-gpu

然后在创建Speech2Text实例时指定GPU provider:

PROVIDERS = ['CUDAExecutionProvider']
speech2text = Speech2Text(
  tag_name,
  providers=PROVIDERS
)

这样就可以在GPU上运行推理了,大大提高了处理速度。

与原ESPnet的区别

为了避免缓存问题并提高兼容性,ESPnet-ONNX对原ESPnet做了一些修改:

在<sos>前添加<blank>标记
给模型输入一些零张量
在后处理中移除第一个token(即<blank>)
使用新的make_pad_mask实现,以兼容ONNX格式
移除位置编码模块中的extend_pe()函数

这些修改使得ESPnet-ONNX更适合实际部署场景,同时保持了与原ESPnet模型的性能一致性。

应用场景

ESPnet-ONNX在多个语音处理应用场景中都有广阔的应用前景:

嵌入式设备: 由于不依赖PyTorch,ESPnet-ONNX非常适合部署在资源受限的嵌入式设备上。
移动应用: 优化后的ONNX模型可以轻松集成到移动应用中,实现设备端语音识别和合成。
云服务: 在云端部署ESPnet-ONNX模型可以提供高效的语音服务API。
实时应用: 流式ASR功能使其非常适合实时语音识别场景,如会议记录、实时字幕等。
多语言应用: ESPnet-ONNX支持多语言模型,可以轻松构建多语言语音应用。

未来展望

ESPnet-ONNX项目仍在持续发展中,未来可能会有更多激动人心的特性:

支持更多ESPnet模型架构
进一步优化推理性能
提供更多预训练模型
增强与其他深度学习框架的集成
支持更多边缘计算平台

结论

ESPnet-ONNX为ESPnet模型的部署和应用提供了一个强大而灵活的解决方案。它不仅简化了部署流程,还提供了优化和量化等高级功能,使得在各种环境下使用ESPnet模型变得更加容易。无论是研究人员还是工业用户,都可以从ESPnet-ONNX中受益,推动语音处理技术的更广泛应用。

ESPnet-ONNX的出现,标志着开源语音处理工具向更易用、更高效的方向迈出了重要一步。它为语音识别、语音合成等技术的普及应用铺平了道路,相信在未来会有更多创新应用基于ESPnet-ONNX构建。研究人员和开发者们可以积极尝试ESPnet-ONNX,为这个开源项目贡献自己的力量,共同推动语音处理技术的发展.