infer.py 1.3 KB

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  1. import os
  2. import argparse
  3. from modelscope.pipelines import pipeline
  4. from modelscope.utils.constant import Tasks
  5. def modelscope_infer(args):
  6. os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(args.gpuid)
  7. inference_pipeline = pipeline(
  8. task=Tasks.speech_timestamp,
  9. model=args.model,
  10. model_revision='v1.1.0',
  11. output_dir=args.output_dir,
  12. batch_size=args.batch_size,
  13. )
  14. if args.output_dir is not None:
  15. inference_pipeline(audio_in=args.audio_in, text_in=args.text_in)
  16. else:
  17. print(inference_pipeline(audio_in=args.audio_in, text_in=args.text_in))
  18. if __name__ == "__main__":
  19. parser = argparse.ArgumentParser()
  20. parser.add_argument('--model', type=str, default="damo/speech_timestamp_prediction-v1-16k-offline")
  21. parser.add_argument('--audio_in', type=str, default="https://isv-data.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ics/MaaS/ASR/test_audio/asr_example_timestamps.wav")
  22. parser.add_argument('--text_in', type=str, default="一 个 东 太 平 洋 国 家 为 什 么 跑 到 西 太 平 洋 来 了 呢")
  23. parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=None)
  24. parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=1)
  25. parser.add_argument('--gpuid', type=str, default="0")
  26. args = parser.parse_args()
  27. modelscope_infer(args)