OmniSenseVoice - GitLite

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OmniSenseVoice

(★ 897)

Omni SenseVoice: High-Speed Speech Recognition with words timestamps 🗣️🎯

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- - publish-wheels.yml
  - test.yml
- - __init__.py
- - Applause.wav
  - Cry.wav
  - example.wav
  - Laughter.wav
- benchmark_test.py
- funasr_model_test.py
- model_test.py
.flake8
.gitignore
.pre-commit-config.yaml
LICENSE
README.md
setup.py

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/lifeiteng/OmniSenseVoice

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd OmniSenseVoice

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip3 install OmniSenseVoice

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install pre-commit==4.2.0

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip3 install OmniSenseVoice

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install pre-commit==4.2.0

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

// repository documentation

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# Omni SenseVoice 🚀

## The Ultimate Speech Recognition Solution

Built on [SenseVoice](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice), Omni SenseVoice is optimized for lightning-fast inference and precise timestamps—giving you a smarter, faster way to handle audio transcription!

## Install

```
pip3 install OmniSenseVoice
```

## Usage

```
omnisense transcribe [OPTIONS] AUDIO_PATH
```

Key Options:

- `--language`: Automatically detect the language or specify (`auto, zh, en, yue, ja, ko`).
- `--textnorm`: Choose whether to apply inverse text normalization (`withitn for inverse normalized` or `woitn for raw`).
- `--device-id`: Run on a specific GPU (default: -1 for CPU).
- `--quantize`: Use a quantized model for faster processing.
- `--help`: Display detailed help information.

## Benchmark

`omnisense benchmark -s -d --num-workers 2 --device-id 0 --batch-size 10 --textnorm woitn --language en benchmark/data/manifests/libritts/libritts_cuts_dev-clean.jsonl`

| Optimize         | test set        | GPU           | WER ⬇️ | RTF ⬇️ | Speed Up 🔥 |
| ---------------- | --------------- | ------------- | ------ | ------ | ----------- |
| onnx             | dev-clean[:100] | NVIDIA L4 GPU | 4.47%  | 0.1200 | 1x          |
| torch            | dev-clean[:100] | NVIDIA L4 GPU | 5.02%  | 0.0022 | 50x         |
| onnx `fix cudnn` | dev-clean[all]  | NVIDIA L4 GPU | 5.60%  | 0.0027 | 50x         |
| torch            | dev-clean[all]  | NVIDIA L4 GPU | 6.39%  | 0.0019 | 50x         |

- `fix cudnn`: `cudnn_conv_algo_search: DEFAULT`
- With Omni SenseVoice, experience up to 50x faster processing without sacrificing accuracy.

```
# LibriTTS
DIR=benchmark/data
lhotse download libritts -p dev-clean benchmark/dataLibriTTS
lhotse prepare libritts -p dev-clean benchmark/data/LibriTTS/LibriTTS benchmark/data/manifests/libritts

lhotse cut simple --force-eager -r benchmark/data/manifests/libritts/libritts_recordings_dev-clean.jsonl.gz \
    -s benchmark/data/manifests/libritts/libritts_supervisions_dev-clean.jsonl.gz \
    benchmark/data/manifests/libritts/libritts_cuts_dev-clean.jsonl

omnisense benchmark -s -d --num-workers 2 --device-id 0 --batch-size 10 -
-textnorm woitn --language en benchmark/data/manifests/libritts/libritts_cuts_dev-clean.jsonl

omnisense benchmark -s --num-workers 4 --device-id 0 --batch-size 16 --textnorm woitn --language en benchmark/data/manifests/libritts/libritts_cuts_dev-clean.jsonl
```

## Contributing 🙌

#### Step 1: Code Formatting

Set up pre-commit hooks:

```
pip install pre-commit==4.2.0
pre-commit install
```

#### Step 2: Pull Request

Submit your awesome improvements through a PR. 😊