FunASR项目中SeacoParaformer模型ONNX版本时间戳输出问题解析

背景介绍

FunASR是阿里巴巴达摩院开源的一款语音识别工具包，其中SeacoParaformer模型是其重要的语音识别模型之一。在实际应用中，时间戳信息对于语音识别结果的后处理和分析非常重要，它能够告诉我们每个识别出的文字在音频中的具体时间位置。

问题现象

在使用FunASR项目时，开发者发现Python原生版本的SeacoParaformer模型能够输出完整的时间戳信息，而ONNX转换后的版本却缺失了这一重要功能。具体表现为：

• Python版本输出示例：

[{'key': 'rand_key_2yW4Acq9GFz6Y', 
  'text': '欢 迎 大 家 来 体 验 达 摩 院 推 出 的 语 音 识 别 模 型', 
  'timestamp': [[870, 1110], [1110, 1350], [1370, 1530], ...]}]

• ONNX版本输出示例：

[{'preds': ('欢迎大家来到魔搭社区进行体验', 
           ['欢', '迎', '大', '家', '来', '到', '魔', '搭', '社', '区', '进', '行', '体', '验'])}]

技术分析

通过对源码的分析，我们发现造成这一差异的主要原因在于：

1. Python版本的处理流程：

   • 模型推理完成后，会进入专门的时间戳处理模块
   • 该模块会对识别结果进行时间对齐分析
   • 最终生成每个字词对应的时间区间信息

2. ONNX版本的实现：

   • 目前仅实现了基础的推理功能
   • 缺少时间戳计算的后处理步骤
   • 输出仅包含识别文本和分词结果

解决方案

针对这一问题，社区开发者已经提出了有效的解决方案：

1. 修改ONNX推理流程：

   • 在模型推理后添加时间戳计算模块
   • 实现与Python版本类似的时间对齐算法
   • 确保输出格式与Python版本保持一致

2. 技术实现要点：

   • 需要提取模型中间层的注意力权重
   • 基于注意力权重计算时间对齐信息
   • 将时间信息转换为实际的毫秒时间戳

实际应用建议

对于需要使用ONNX版本并获取时间戳的开发者，建议：

1. 参考社区提供的修改方案，自行实现时间戳计算模块
2. 注意时间戳计算的精度和性能平衡
3. 测试不同场景下的时间戳准确性
4. 考虑将时间戳功能作为可选参数，以满足不同使用场景

总结

FunASR项目中SeacoParaformer模型的ONNX版本目前缺少时间戳输出功能，但通过适当的技术修改可以实现这一特性。时间戳信息对于语音识别应用非常重要，开发者可以根据实际需求选择是否实现这一功能。未来随着项目的迭代更新，这一功能有望被官方版本直接支持。