fasr-asr-qwen3 0.5.0

Qwen3 ASR model for fasr

fasr-asr-qwen3

内置 Qwen3-ASR 推理（Transformers / vLLM）的语音识别模型插件，为 fasr 提供无时间戳 ASR 能力。

安装

pip install fasr-asr-qwen3

注册模型

注册名	类	默认 checkpoint	说明
qwen3_0.6b	Qwen3_06BForASR	Qwen/Qwen3-ASR-0.6B	Qwen3 小模型，当前不返回时间戳
qwen3_1.7b	Qwen3_17BForASR	Qwen/Qwen3-ASR-1.7B	Qwen3 大模型，当前不返回时间戳

使用方式

from fasr import AudioPipeline

pipeline = (
    AudioPipeline()
    .add_pipe("detector", model="fsmn")
    .add_pipe("recognizer", model="qwen3_1.7b")  # 或 qwen3_0.6b
    .add_pipe("sentencizer", model="ct_transformer")
)

单独使用模型

模型实例化时会自动执行 download_checkpoint() + load_checkpoint()：

from fasr.config import registry

model = registry.asr_models.get("qwen3_1.7b")(gpu_memory_utilization=0.6)
# or model.load_checkpoint("/path/to/custom/qwen3")

运行期 / 会话参数

参数	类型	默认值	说明
checkpoint	str | None	子类各自默认	远程 repo_id；非空时实例化会自动下载到 cache_dir
cache_dir	str | Path | None	None	缓存目录，None 使用 fasr.utils.get_cache_dir()
endpoint	Literal["modelscope", "huggingface", "hf-mirror"]	"modelscope"	下载端点
max_new_tokens	int	4096	最大生成 token 数
max_inference_batch_size	int	-1	vLLM 推理批次上限，-1 不限制
gpu_memory_utilization	float	0.8	vLLM 可占用的 GPU 显存比例，(0, 1]
max_model_len	int | None	None	vLLM max_model_len；None 回退为 max_new_tokens * 2

输出说明

• 当前模型不返回词级/字级时间戳。
• fasr 中会把整段识别文本作为一个 AudioToken 返回。