SPR. Руководство администратора

Общее описание

Сервис предназначен для преобразования естественной речи в текст. Входными данными для сервиса являются аудиофайлы в формате *.wav, результатом работы выступают данные в текстовом формате.

Термины и определения

Short Phrase Recognizer (SPR) – сервис распознавания речи. Модель - модель нейронной сети, описывает её архитектуру и конфигурацию, а также используемые алгоритмы обучения.

Расчет нагрузки

Для нормальной работы сервиса на каждый канал распознавания требуется 1 CPU >= 2.20GHz с поддержкой иструкций AVX2 или новее:

• Intel Haswell
• Intel Broadwell
• Intel Skylake
• Intel Kaby Lake
• Intel Coffee Lake
• Intel Comet Lake
• Intel Rocket Lake
• Intel Alder Lake
• AMD Excavator
• AMD Zen (AMD Ryzen)
• AMD Zen 2 (AMD Ryzen)
• AMD Zen 3 (AMD Ryzen)

Оперативной памяти необходимо не менее 8Gb.

Требования к загружаемому аудио

Для преобразования фрагментов речи в текст используйте аудио в формате *.wav RIFF (little-endian) data, WAVE audio, Microsoft PCM, 16 bit, 8000 Hz или 16000 Hz.

Установка/обновление сервиса

Дистрибутив распространяется в виде установочных пакетов для окружения и сервиса. Загрузите установочные пакеты на сервер и выполните команды для Вашей системы в каталоге с пакетом.

Перед установкой непосредственно сервиса необходимо установить сервисный пакет окружения.

Установка/обновление SPR осуществляется скриптом chmod +x ./spr-<версия>-<релиз>.sh && ./spr-<версия>-<релиз>.sh -i с правами администратора. Список всех ключей инсталятора можно посмотреть, запустив инсталятор ./spr-<версия>-<релиз>.sh без ключей.

Загрузить последнюю версию пакета curl -s 'https://cloud.connect2ai.net/spr/' --user 'user_nexcloud:pass_nexcloud' | bash

Устновить/обновить пакет одной командой curl -s 'https://cloud.connect2ai.net/spr/?name=s' --user 'user_nexcloud:pass_nexcloud' | bash && chmod +x ./spr.sh && ./spr.sh -i

Проверить актуальную версию пакета можно curl -s 'https://cloud.connect2ai.net/spr/?type=v'

Не забудьте запустить сервис и включить в автозапуск в системе:

sudo systemctl enable spr.service && sudo systemctl start spr.service

Удостоверьтесь, что сервис стартовал:

systemctl status spr.service

Разрешите доступ к порту 6183 на нужном интерфейсе по протоколу tcp.

Установка моделей

Установка моделей возможна как прямым копирование файла модели, так и загрузкой по API. Подробнее о загрузке моделей по API смотрите в руководстве пользователя.

Модели располагаются в каталоге /opt/spr/nnets/. Для установки модели необходимо создать каталог /opt/spr/nnets/<название модели>/ и скопировать в него файл model, после чего перезагрузить сервис командой systemctl restart spr

Чтобы убедиться, что модели доступны, выполните запрос

curl -H "accept: application/json" -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6183/spr/"

В ответе должно содержаться название новой модели или перечень названий моделей в формате json.

Проверить корректность работы модели можно запросто к API с отправкой файла на распознавание:

curl -X POST "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6183/spr/stt/common" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "wav=@ФАЙЛ.wav;type=audio/wav"

Внешние модули распознавания

Сервис SPR поддерживает установку произвольных модулей распознавания. Для этого папка external должна содержать директорию с нужным модулем, в которой обязательным является наличие файла handler.py с функцией recognize(data,sr). Сервис передаст в данную функцию аудиоданные в переменную data, в формате pydub.AudioSegment, а также значение sample rate в переменной sr. Готовые внешние модули распознавания доступны по ссылке.

Проверить корректность работы модели можно запросто к API с отправкой файла на распознавание:

curl -X POST "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6183/spr/stt/Имя_Модуля" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: multipart/form-data" -F "wav=@ФАЙЛ.wav;type=audio/wav"
Со списком методов можно ознакомиться в руководстве пользователя. Метод на загрузку модели curl -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6183/spr/data/Имя_Модуля" -H  "accept: application/json" не работает с модулями в целях безапасности. Так же модули не отображаются в списке моделей по запросу curl -X GET "http://АДРЕС_СЕРВЕРА:6183/spr/" -H  "accept: application/json". В некоторых модулях конфигурация может быть вынесена в отдельный файл. Например, для модуля yandex это - /opt/spr/external/config.json.

Конфигурирование параметров сервиса

Настройка параметров сервиса spr производится в файле /opt/spr/params.json

Описание параметров приведено в таблице

Параметр	По умолчанию	Назначение
namespace	spr	Префикс пути вызова методов методам API. http://СЕРВЕР:6183/ПРЕФИКС/ПУТЬ_К _МЕТОДУ.
max_gpu_memory	0.6	Лимит использования ОЗУ видеокарты.
punctuation	false	Расстановка знаков препинания через сервис SMC.
normalization	false	Обратная нормализация текста через сервис SMC.
logs.path	logs/	Путь к папке логов
logs.backups	10	Количество старых сохраняемых логов
logs.maxSize	5242880	Максимальный размер текущего лог-файла, в байтах
cache.lifetime	604800	Время жизни кэша результатов отложенного распознавания
sbs.url	http://127.0.0.1:6185	Путь к сервису биометрии для получения метаданных голосового фрагмента.
sbs.model	calls	Модель по умолчанию при работе с API SBS
sbs.conn_timeout	2	Таймаут на подключение к API SBS
sbs.read_timeout	30	Таймаут на получения ответа от API SBS
smc.url	http://127.0.0.1:6181	Путь к сервису классификации для дополнительной работы с распознанным текстом.
smc.conn_timeout	2	Таймаут на подключение к API SMC
smc.read_timeout	30	Таймаут на получения ответа от API SMC
timers.maxSilence	700	Длительность паузы в речи в миллисекундах для разбивки длинных аудиофайлов на фрагменты.
timers.minSpeech	100	Минимальный по продолжительности в миллисекундах фрагмент речи, который следует считать возможным отдельным фрагментом.
timers.garbage	20	Максимальный по продолжительности в миллисекундах отдельный фрагмент речи, который следует считать мусором.
vad.window	0.6	Продолжительность фрагмента аудиофайла в секундах, отправляемого на анализ наличия речи.
vad.shift	0.005	Ширина сдвига в секундах для вычленения фрагментов аудиофайла для последующего анализа наличия речи.
vad.confidence	0.3	Пороговый коэффициент отсечения речь/шум.
vad.batch	1024	Количество одновременного анализируемых на наличие речи аудиофрагментов.
vad.defaultModel	webrtc	Тип VAD по умолчанию для разбивки аудиофайлов. Возможные значения neuro и webrtc.
vad.defaultPreset	call	Используемая модель neuro VAD по умолчанию. Доступные варианты call и microphone.
speakers.similarityThreshold	0.4	Порог различия для разделения говорящих.
speakers.maxSpeechLength	8000	Максимальная длительность фрагмента для сравнения говорящих в миллисекундах.
speakers.wordMinLimit	3	Минимальный размер фразы при определении говорящих.
speakers.timeMinLimit	3000	Минимальная длина фразы, чтобы она могла быть использована для добавления нового говорящего.
speakers.batch	4	Количество одновременного анализируемых аудиофрагментов при разделении говорящих.
speakers.concatEqual	false	Склеивать последовательные фразы одного и того же говорящего.
speakers.defaultModel	call	Модель определения говорящего.
recognition.batch	4	Количество одновременного распознаваемых аудиофрагментов.
balcklist	[]	Список моделей распознавания в папках nnets и external, которые не должны быть загружены при старте сервиса SPR.

Сбор данных об ошибках

Логи сервиса по умолчанию находятся в файле /opt/spr/logs/log.txt

Удаление

Для удаления выполните команду: /opt/spr/uninstall. Команда деинсталлирует сервис и удалит рабочий каталог, включая все установленные модели.

Практические рекомендации

Сервис spr на системах с несколькими ЦПУ(ядрами) на большой нагрузке может не полностью использовать имеющиеся вычислительные мощности, демонстирируя при этом значительные задержки в распознавании. Это связано с особенностями архитектуры приложения. Для более полной утилизации ресурсов рекомендуется (в случае задержек в распознавании при невысокой утилизации ресурсов ЦПУ) в строке запуска gunicorn в файле сервиса добавить параметр "-w 2". Это приведет к загрузке в оперативную пямять 2-х экземпляров приложения и моделей. Таким образом приложение сможет более эффективно использовать ресурсы ЦПУ но при этом возрастет потребность в оперативной памяти