【飞桨PaddleSpeech语音技术课程】— 语音识别-流式服务
FastAPI websocket 流式语音识别服务
0. 背景
流式语音识别(Streaming ASR)或者在线语音识别(Online ASR) 是随着输入语音的数据不断增加，实时给出语音识别的文本结果。与之相对的是非实时或者离线语音识别，是传入完整的音频数据，一次给出整个音频的语音识别文本结果。
训练完一个流式的语音识别模型之后，需要将流式语音识别模型封装成一个服务，使用者通过网络访问流式语音识别服务实时获取音频的文本内容。
流式语音识别服务在实时字幕，视频直播，实时会议转写，输入法等场景都有大规模的应用。
1. Websocket 协议
在流式语音识别中，客户端client和服务端server需要进行长时间进行数据交互，client端不断地将数据传入到服务端，server需要将实时识别的文本返回给client端，因此client需要和server保持长时间的网络连接。
PaddleSpeech采用Websocket协议，保证client和server可以长时间保持网络连接。
WebSocket 协议支持全双工通信，client端和server端可以在一个网络连接上收发消息，使用WebSocket协议，可以实现client不断地向server端发送数据，进行实时语音识别。
# 下载流式ASR的demo视频
!mkdir -p work/source/
!test -f work/source/streaming_asr_demo.mp4 || wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/demos/asr_demos/streaming_asr_demo.mp4 -P work/source/
import IPython.display as dp
from IPython.display import HTML
html_str = '''
'''.format("work/source/streaming_asr_demo.mov")
dp.display(HTML(html_str))
2. 测试服务
2.1 PaddleSpeech 流式协议
在PaddleSpeech中，client端使用websocket协议与server建立连接进行通信。
PaddleSpeech中client与server端的通信协议如下图所示。
在PaddleSpeech流式服务协议主要由三个部分组成，即建立链接握手，数据处理，结束链接握手。
2.1 建立链接握手
在语音识别流式服务中，client端和server端需要建立长链接。
在语音识别流式服务中，client是语音识别业务的请求方，因此client需要主动和server端建立连接，client根据PaddleSpeech的流式协议主动发送建立链接的握手信息，协议过程如下图所示：
建立握手的详细步骤如下所示：
-
Client 需要发送 WebSocket 协议用于握手的 HandShake 信息，Server一直阻塞等待 WebSocket 的握手信息；
每当Server端接收到一个WebSocket 协议的HandShake之后，会开启一个线程用于处理该请求，同时继续阻塞等待下一个握手信息。 -
Server 接收到 WebSocket的握手信息后，等待 Client 的命令；
Server 端会进入到等待命令的循环中，根据client的命令进行处理。 -
Client 发送开始 start 命令信息，Server只有接收到 start 命令之后才会让 server 进行语音识别相关准备工作。
当server完成准备工作之后，将该链接的准备情况发送给client。 -
Server 接收到开始信息之后，创建处理音频的Session，并把能否创建Session的信息发送给Client
经过上述4个步骤之后，表示client和server建立了流式语音识别的连接，同时server已经为语音识别做好的必要的准备工作。
2.2 数据处理
在流式语音识别中，最核心的部分是数据处理的部分。数据处理包括client端数据处理和server端数据处理部分。
client负责将音频以数据流的形式发送给server端。
server不断地接收到client发送的数据，对接收到的数据进行处理。
-
Client 接收到流式连接Handler创建信息，如果Handler创建成功，则开始发送chunk音频数据。
-
Server 接收到音频数据信息之后，开始处理音频，处理好之后将结果返回给Client端。
Server在处理音频的这段时间，Client 禁止发送数据，直到Server给Client 响应； -
Client 接收到 Server 的识别结果之后，开始发送下一个chunk音频数据；
-
Server端接收到最后一个chunk之后，开始识别。
Client 发送最后一个chunk之后，只要没有发送结束session的信息，server则默认还有数据未发送结束。
下面针对client和server分别进行讲解：
2.2.1 client数据处理
client接收到Handler创建成功之后，需要将数据一批一批发送给server端，我们称每一批数据为一个chunk或者一个数据包。
数据包的大小，推荐为200ms左右。
假设一个数据包的样本点为 L L L, 整个音频的样本点为 N N N，音频数据被切割为 n n n 个数据包，则client的逻辑如下所示：
需要注意的是，如果最后一个数据包的长度不满足 L L L 的长度，也是可以发送过去。
2.2.2 server数据处理
server 端接收到 client 的数据之后，就需要进行处理，包括提取特征，声学模型推理，CTC解码等一系列操作。
2.2.2.1 提取特征
server端获取音频的样本数据之后，提取音频特征，如Fbank特征等。而提取Fbank特征的时候，通常帧长是25ms或者20ms，帧移10ms。
我们以帧长25ms，帧移为10ms为例，图示提取特征过程：
在上图中，当接收到数据包2时，提取第三帧frame3的特征时，需要用到数据包1里面的数据，因此在数据包1提取好特征之后，需要缓存一部分音频的样本数据。如果不缓存数据包1的音频样本点，那么在提取特诊时，会丢失很多音频数据，导致最后识别的结果变差。
2.2.2 声学模型推理
server端提取好特征之后，需要将音频特征送入到声学模型中进行解码，以获取每个每个声学符号似然概率。以conformer模型为例，在conformer模型的前两层有下采样层，其网络结构处理如下所示：
从上图中可以看到，声学模型推理时，每7帧语音数据组成一个声学模型解码的chunk，每两个chunk是有3帧的重叠部分。
与提取音频特征过程类似，当一个chunk(7帧语音数据)处理结束之后，需要将剩下的数据缓存起来，等待接收到下一个数据包，重新组合成一个新的chunk数据，送入到声学模型中。
在conformer模型中，可以配置一次解码的chunk的数据 n n n，即将 n n n 个chunk数据组合在一起进行一起解码，这就要求解码时，系统缓存的数据帧至少有
( n − 1 ) ∗ 4 + 7 = 4 n + 3 (n-1) * 4 + 7 = 4n + 3 (n−1)∗4+7=4n+3
2.2.3 CTC 解码
声学模型对语音帧数据进行解码之后，得到每个语音识别建模符号的似然概率，然后使用CTC对每个解码符号进行解码，详细的解码过程可以参考我们aistudio教程中流式训练的部分。
2.3 结束连接握手
当client发送完最后一个数据包之后，client知道整个音频已经发送结束，需要结束这次流式语音识别的过程。server端并不知道client是否还有数据包需要发送，因此需要client端主动发送数据包发送结束的握手信息，server端接收到该信息后知道整个音频已经接收完成，不需要接收新的数据。详细的处理步骤如下所示：
-
Client 发送 Finished 信息，表示已经发送完音频，此时Server将最后缓存数据进行处理结束，得到最后的解码结果，然后销毁 Handler
-
Server 发送给 Client 信息，表示收到 Finished 信息，Client可以关闭连接，
如果有缓存的音频信息未处理完，server识别该缓存音频同时也发送识别结果。
最后缓存解码的结果，可以使用语言模型，或者attention模型进行rescoring进行优化，因此server端发送最后的Finished握手时，也发送最后一次解码结果。
-
Client 收到信息之后，关闭连接，结束本次会话。
3. FastAPI 流式语音识别实战
3.1 安装 PaddleSpeech
实战FastAPI 流式ASR 的过程时，需要安装最新版本的PaddleSpeech
下载好测试音频之后，通过PaddleSpeech的cli方式访问服务。
# 1. 安装 PaddleSpeech
!pip install -U paddlespeech==1.0.1
# 2. 安装 PaddleAudio
!pip install paddleaudio==1.0.0
# 3. 安装 uvicorn==0.18.3 (防止版本问题引发错误)
!pip install uvicorn==0.18.3
!unzip PaddleSpeech-r1.0.zip
!wget https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tools/nltk_data.tar.gz
!tar zxvf nltk_data.tar.gz
# punc
!paddlespeech_server start --conf PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server/conf/punc_application.yaml &> punc.log &
# asr
!paddlespeech_server start --conf PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server/conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml &> asr.log &
3.2 client 发送数据
!wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/PaddleAudio/zh.wav
!ls ./zh.wav
# asr
!paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input ./zh.wav
# asr + punc
!paddlespeech_client asr_online --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --punc.server_ip 127.0.1 --punc.port 8190 --input ./zh.wav