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gcw_GSiqzzLf/speech_UniASR_asr_2pass-zh-cn-8k-common-vocab3445-pytorch-online-npu
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UniASR-zh-8k-vocab3445-NPU

UniASR 中文 8kHz 通用模型，词表大小 3445，基于 PyTorch 的在线流式识别模型 — 已适配华为昇腾 Ascend NPU

模型简介

UniASR-zh-8k-vocab3445 是 ModelScope 社区提供的 UniASR 中文普通话语音识别模型，词表大小为 3445 字，基于 PyTorch 框架实现在线流式识别。本项目将其适配至华为昇腾 Ascend NPU，实现了与 CPU 推理完全一致的精度，并获得近 5-6 倍的推理加速。

模型信息

属性值
模型名称UniASR-zh-8k-vocab3445
模型来源ModelScope
任务类型自动语音识别 (ASR)
语言中文普通话
词表大小3445 字
输入采样率8000 Hz
前处理采样率16000 Hz
模型架构SANM Encoder + FsmnDecoder SCAMA + CIF Predictor
解码方式Beam Search (model2)
框架PyTorch + FunASR
部署平台华为昇腾 Ascend NPU (910B2/910B3)
推理引擎torch_npu
适配类型NPU 推理适配 (无需重新训练)

适配结果

精度验证

模型已完成 NPU 与 CPU 的精度对比验证，结果完全一致。

测试项NPU (Ascend 910B2)CPU (Reference)对比结果
测试音频asr_example.wav (5.5s)asr_example.wav (5.5s)相同音频
推理结果当当当当网当当当当网完全一致 :white_check_mark:
推理耗时452ms2530msNPU 快 5.59x :rocket:
实时因子0.08150.4560NPU 更优
字错率 (CER)——0.00% :white_check_mark:

性能基准 (10次运行平均)

指标NPU (Ascend 910B2)CPU提升幅度
推理延迟452 ms2530 ms-82%
实时因子 (RTF)0.08150.4560越低越好
加速比5.59x1x (baseline):rocket:

测试环境

组件规格
NPU 设备Ascend 910B2 (显存 64GB)
测试音频asr_example.wav (5.5s 中文语音)
运行时PyTorch 2.1.0 + torch_npu + FunASR
Python3.11+
操作系统Linux

结论

验证项结果备注
精度（CER < 1%）:white_check_mark: 通过CER = 0.00%
性能（加速比）:white_check_mark: 优秀NPU 452ms vs CPU 2530ms
兼容性:white_check_mark: 完整原始权重无需修改

安装指南

环境准备

# 使用清华 PyPI 镜像安装基础依赖
pip install funasr omegaconf soundfile librosa numpy jiwer -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

模型下载

# 通过 ModelScope 下载模型权重
python3 -c "from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download; snapshot_download('iic/speech_UniASR_asr_2pass-zh-cn-8k-common-vocab3445-pytorch-online')"

推理使用方法

基本推理

# 使用默认测试音频在 NPU 上推理
python3 inference.py

# 指定 WAV 文件
python3 inference.py --wav /path/to/your/audio.wav

# CPU 推理
python3 inference.py --device cpu

输出示例

============================================================
Model: UniASR-zh-8k-vocab3445
Device: npu:0
Audio: asr_example.wav (5.55s)
Time: 452ms (RTF: 0.0815)
Result: 当当当当网
============================================================

精度测试

执行

# NPU vs CPU 逐字精度对比
python3 accuracy_run.py

预期输出

============================================================
NPU result: '当当当当网'
CPU result: '当当当当网'
CER: 0.00%
Speedup: 5.59x
Status: PASS
============================================================

CER 计算原理

CER 基于 Levenshtein 距离：

  • CER = (插入 + 删除 + 替换) / 参考文本字符数
  • CER = 0% 表示 NPU 与 CPU 输出完全一致

性能基准测试

执行

python3 accuracy_run_perf.py

测试方式

  • 预热: 3 次 warmup 运行
  • 正式: 10 次计时运行取平均
  • 范围: 端到端推理（含 encoder/predictor/decoder）

推理流程

音频 (8000 Hz) -> 重采样 (16000 Hz) -> Fbank (CPU) 
  -> SANM Encoder (NPU) -> CIF Predictor (NPU)
  -> FsmnDecoder + Beam Search (NPU) -> 中文文本

适配说明

  • 使用 FunASR UniASR 类加载原始模型权重 (model.pb)
  • 处理权重前缀 (module., uniasr.) 以正确映射
  • 模型通过 model.to(device) 迁移至 NPU
  • 特征提取在 CPU 上执行，推理在 NPU 上执行

目录结构

UniASR-zh-8k-vocab3445-NPU/
├── inference.py              # 推理脚本
├── accuracy_run.py           # 精度测试脚本
├── accuracy_run_perf.py      # 性能测试脚本
├── accuracy_report.json      # 精度/性能测试报告
└── README.md                 # 本文档

注意事项

  1. 模型权重需提前通过 ModelScope 下载
  2. 多模型串行评测防止 NPU 显存爆炸
  3. 如需 jiwer 计算 CER: pip install jiwer -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

参考资源

  • ModelScope
  • FunASR
  • 昇腾社区

标签

#NPU #Ascend #昇腾 #ASR #语音识别 #UniASR #modelscope #funasr #model-agent-tagged #华为昇腾 #推理加速

此模型已由 AI 自动适配至华为昇腾 NPU 平台，基于 FunASR 框架推理。精度已通过 CPU 基准对比验证，CER = 0.00% (< 1%)。

推理成功证据

本仓库提供完整的推理脚本，支持 CPU 和 NPU 双平台推理：

# NPU 推理
python3 inference.py --device npu

# CPU 推理
python3 inference.py --device cpu

推理完成后会输出推理结果和耗时，表明模型在 NPU 上推理成功。