FunASR项目中使用ONNX推理Paraformer模型的问题分析与解决方案

问题背景

在FunASR语音识别项目中，用户尝试使用ONNX格式的Paraformer模型进行推理时遇到了输入参数缺失的错误。具体表现为当运行speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch模型时，系统提示缺少bias_embed输入参数，而实际提供的只有speech和speech_lengths两个参数。

错误分析

这个错误通常发生在模型转换或加载过程中，表明ONNX模型期望接收的输入参数与实际提供的参数不匹配。具体来说：

1. 模型结构差异：原始PyTorch模型可能包含一些在转换为ONNX格式时未能正确处理的可选参数或条件分支。
2. 导出配置问题：在将PyTorch模型导出为ONNX格式时，可能没有正确设置导出配置，导致某些必要的输入参数未被包含。
3. 版本兼容性问题：使用的FunASR、ONNX运行时或其他相关库的版本可能存在兼容性问题。

解决方案

FunASR团队提供了更可靠的模型导出方法，可以避免此类输入参数缺失的问题：

from funasr import AutoModel

# 初始化模型
model = AutoModel(
    model="iic/speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch",
)

# 导出为ONNX格式
res = model.export(type="onnx", quantize=False)
print(res)

这种方法相比直接加载ONNX模型有以下优势：

1. 自动处理模型转换：AutoModel会自动处理模型转换过程中的各种细节，包括输入输出参数的匹配。
2. 简化流程：用户无需手动处理模型导出和加载的复杂过程。
3. 更好的兼容性：使用官方提供的导出方法可以确保与当前FunASR版本的完全兼容。

最佳实践建议

1. 保持版本一致：确保使用的FunASR、ONNX运行时和PyTorch版本相互兼容。
2. 使用官方导出工具：优先使用FunASR提供的AutoModel和export方法进行模型转换。
3. 验证输入输出：在模型转换后，应该验证输入输出的形状和类型是否符合预期。
4. 性能考虑：如果需要部署在生产环境，可以考虑使用quantize=True进行模型量化，以提高推理速度。

总结

在FunASR项目中使用ONNX格式的Paraformer模型时，推荐使用官方提供的AutoModel接口进行模型加载和导出，这可以避免手动处理模型转换过程中的各种潜在问题。对于遇到类似输入参数缺失错误的用户，更新到最新代码并使用推荐的导出方法是解决问题的有效途径。