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随着智能语音技术的普及，语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、声纹识别等应用场景对模型推理效率提出了极高要求，本文介绍将Paraformer语音模型从预训练模型导出为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行推理的过程。
1、加载Paraformer模型
使用PyTorch的torch.load()函数加载已训练好的Paraformer模型权重文件。
2、定义输入张量
根据模型输入的要求，创建一个符合模型输入维度的虚拟张量（dummy tensor）。这个张量将用于在模型导出过程中模拟实际输入数据。
3、导出模型
使用PyTorch的onnx.export()函数将模型导出为ONNX格式。该函数需要传入模型对象、输入张量、输出文件路径等参数。在导出过程中可根据需要设置优化选项（如opset_version），以提高模型在ONNX Runtime中的推理性能。
4、验证ONNX模型
使用ONNX的验证工具（如onnx.checker.check_model()）检查导出的ONNX模型是否有效。
5、加载ONNX模型
根据模型输入的要求，创建一个符合模型输入维度的虚拟张量（dummy tensor）。这个张量将用于在模型导出过程中模拟实际输入数据。使用ONNX Runtime的onnxruntime.InferenceSession()函数加载导出的ONNX模型文件。
6、准备输入数据
使用PyTorch的onnx.export()函数将模型导出为ONNX格式。该函数需要传入模型对象、输入张量、输出文件路径等参数。在导出过程中可根据需要设置优化选项（如opset_version），以提高模型在ONNX Runtime中的推理性能。将测试数据转换为与模型输入兼容的格式。使用InferenceSession对象的run()方法进行推理。该方法需要传入输入数据的容器和输出张量的名称。推理结果将以NumPy数组的形式返回。
7、处理推理结果
根据需要对推理结果进行后处理，包括解码、转换格式。
模型优化过程包含量化、剪枝，配置选项。量化是一种减少模型大小和提高推理速度的有效方法。在ONNX模型中，蒙帕巡检机器人使用Post-Training Quantization (PTQ)技术，进行高效率的模型优化。
图1机器人进行语音模型加速后的时间对比
PTQ：使用ONNX Runtime提供的量化工具，在导出ONNX模型后对模型权重进行量化，使用quantize_dynami方法改变其数据类型；剪枝是一种通过移除模型中不重要的部分来减小模型大小和提高推理速度的技术。
对于ONNX模型，使用onnx_simplifier库下的optimize方法来实现剪枝：首先遍历计算图中的所有节点，找到不需要剪枝的节点（例如输入节点、输出节点、常量节点等），对其他节点进行剪枝；
配置选项可根据特定的硬件和场景进行调整以提高性能，包括设置线程数和启用内存优化等。通过调整这些配置选项，可以确保ONNX Runtime能充分利用硬件资源达到最佳性能。
日常巡检过程中，蒙帕巡检机器人通过将Paraformer模型导出为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行高效推理，从而赋能设备巡检、人机互动等应用场景，有效提高巡检运维的智能化与准确率。