FS-EEND.AXERA

LS-EEND（FS-EEND 的在线版本）说话人日志模型 Axera AX650N 推理 demo：输入音频，输出 RTTM 说话人时序标签。

Python 推理（axengine，python/example.py）
C++ 可执行文件（bin/ls_eend_ax650）
一键运行脚本（run_ax650.sh）

源码（模型转换 + C++ 源码）见 GitHub： FS-EEND.AXERA

支持模型

上游为每个数据集单独训练了模型，max_speakers 不同导致输出通道数不同。本仓提供两个量化变体：

变体	来源 checkpoint	适用场景	max_speakers	输出通道	axmodel
`models/simu/`	`ls_eend_1-8spk_16_25_avg_model`	通用 / 电话带宽	8	10	12.5 MB
`models/ami/`	`ls_eend_ami_allspk_model`	会议室（AMI 域）	4	6	12.5 MB

接口：feat [1,1,345] + 10 路状态 → pred [1,1,C] + 11 路状态，U16 激活 / S8 权重。 8 kHz 输入，每帧 0.1 s；通道布局为 ch0 静音、ch1..C-2 说话人、ch(C-1) 非说话人。两个 SDK 都在加载时从模型读取通道数，切换变体不用改代码。

CALLHOME（7→9 通道）与 DIHARD2/3（10→12 通道）未提供量化产物，可用 GitHub 仓的 model_convert/ 自行量化（LS_EEND_CONF 切换配置）。

精度与速度

测试录音 samples/mix_0000176.wav（192.02 s / 1921 帧 / 4 人），参考 samples/ground_truth_4spk_mix176.rttm，DER 用 collar=0.25。

路径	vs 原生 cosine	DER（±0.25 s，上游口径）	DER（±0.125 s）	ms/帧	RTF
原生 PyTorch 逐帧	—	0.4411%	1.2156%	—	—
FP32 ONNX 流式循环	1.0000000	0.8672%	1.6489%	—	—
AX650N Python	0.9985337	1.1214%	1.9512%	7.29	0.073
AX650N C++	0.9985337	1.1214%	1.9512%	2.79	0.0279

上游 metrics.py 用 DiarizationErrorRate(collar=50)，其 Segment 单位是 10 ms 帧（注释写明 "250ms tolerance"），等效 pyannote 的 collar=0.5（±0.25 s，NIST 惯例）。

两条路径 confusion 均为 0%，说话人指派完全正确，DER 完全相同。C++ 比 Python 快约 2.6 倍（主机端 FP32 状态累加在 numpy 里开销较大）；55 段里仅 1 段边界差一帧，来自前端 2.3e-05 的浮点残差翻转了一个接近阈值的帧，在 collar 内。

真实会议数据（AMI Eval，用上游 AMI finetune checkpoint 另行量化）：4 场加权原生 26.50% → 板端 30.18%，板端 2.2 ms/帧。

目录结构

FS-EEND.AXERA/
├── models/
│   ├── simu/                    # 仿真数据模型（10 通道，默认）
│   │   ├── streaming_step.axmodel
│   │   └── model_meta.json
│   └── ami/                     # AMI finetune 模型（6 通道）
│       ├── streaming_step.axmodel
│       └── model_meta.json
├── python/
│   ├── example.py               # 推理入口
│   └── ls_eend_sdk/             # 前端 / 流式循环 / 后处理
├── bin/ls_eend_ax650            # 预编译 C++ 可执行文件（aarch64）
├── samples/                     # 演示音频 + 参考 RTTM
├── run_ax650.sh                 # 一键运行
└── requirements.txt

运行（AX650N 板端）

# C++（默认，最快），仿真模型
bash run_ax650.sh
bash run_ax650.sh cpp your.wav

# Python
bash run_ax650.sh python your.wav

# 会议室场景用 AMI finetune 模型（第三个参数选变体）
bash run_ax650.sh cpp your_meeting.wav ami

手动调用：

export LD_LIBRARY_PATH=/soc/lib:$LD_LIBRARY_PATH

./bin/ls_eend_ax650 --model models/simu/streaming_step.axmodel \
                    --wav samples/mix_0000176.wav \
                    --rttm out.rttm --max-speakers 4

python3 python/example.py --model models/ami/streaming_step.axmodel \
                          --wav your_meeting.wav \
                          --rttm out.rttm --max-speakers 4 --median 1

参数：--max-speakers（保留 8 个说话人通道中的前 N 个）、--threshold（默认 0.5）、 --median（中值滤波帧数，默认 11，与上游一致）。

C++ 源码与编译方式见 GitHub 仓库的 cpp/。

作为库调用

import sys; sys.path.insert(0, 'python')
from ls_eend_sdk import diarize

result = diarize('meeting.wav', 'models/ami/streaming_step.axmodel', max_speakers=4)
print(result['rttm'], result['speakers'], result['rtf'])
for start, end, spk in result['segments']:
    print(f'{start:.2f}-{end:.2f} speaker_{spk}')

逐帧流式（真实实时场景）：

from ls_eend_sdk import StreamingDiarizer, extract_features, load_audio

runner = StreamingDiarizer('models/simu/streaming_step.axmodel')
audio, _ = load_audio('meeting.wav')
for frame in extract_features(audio):
    logits = runner.step(frame)   # 前 9 帧返回 None（卷积 warmup）
    if logits is not None:
        ...                       # (10,) logits

模型接口

单帧图，14 输入 / 12 输出，全 FP32 边界（量化只在图内部）。

输入

名称	shape	说明
`feat`	`1×1×345`	8 kHz `logmel23_cummn`，23 mel × ±7 帧拼接，10 倍下采样
`inv_count`	`1×4×1×1`	`1/t`，encoder retention 均值混合系数，由调用方给
`dec_inv_count`	`1×4×1×1`	`1/t_dec`，decoder 同上
`conv_cache`	`1×256×18`	输出端因果 CNN 的 cache（kernel 19）
`enc{0..3}_kv`	`1×4×64×64`	encoder 各层 retention 运行均值
`enc{0..3}_conv`	`1×256×15`	encoder Conformer 卷积 cache
`dec{0..1}_kv`	`10×4×64×64`	decoder 各层 retention 运行均值

输出

名称	shape	说明
`pred`	`1×1×10`	10 通道 logit
`enc{0..3}_inc`	`1×4×64×64`	本帧增量 `k_t·v_t`（不是更新后的状态）
`enc{0..3}_conv_out`	`1×256×15`	卷积 cache 更新
`conv_cache_out`	`1×256×18`	输出卷积 cache 更新
`dec{0..1}_inc`	`10×4×64×64`	decoder 本帧增量

调用方必须实现两件事（python/ls_eend_sdk/session.py 已实现，自行改写不能省）：

FP32 主机端累加——图只返回有界的单帧增量，主机侧用 FP32 维护 mean += (inc - mean)/t。把量化后的状态直接喂回会让误差沿递推累积（DER 1.95% → 7.4%）。
Warmup 门控——上游 StreamingConv1d 前 9 帧不输出，原生循环此时完全不调用 decoder。前 9 帧要喂真实特征让 encoder 状态前进，但丢弃 pred 且保持 decoder 状态不变（漏掉这步 DER 会到 71.8%）。

后处理：sigmoid → 阈值 0.5 → 11 帧中值滤波 → 段合并 → RTTM。

已知限制

尾部 0.9 s 不输出。 原生 flush 把零 embedding 直接推进输出卷积、绕过 encoder，融合的单帧图表达不了。
前端有状态。 logmel23_cummn 用累积均值归一化，跨调用不是无状态的。
模型是 8 kHz 的（上游配置 sample_rate: 8000，feature.py 里 sr = 8000 硬编码）。其他采样率的音频会被自动带限重采样到 8 kHz（Python 用 librosa kaiser_best，C++ 用同参数的 Kaiser 窗 sinc）。上游 AMI / DIHARD2 / DIHARD3 也是先降到 8 kHz 再训练和评测的。
max_speakers 上限 8。
量化退化随录音长度增长，几乎全落在 confusion（说话人指派）：14~~17 min 录音上 Δconfusion 仅 +0.5~~0.8 pp，36 min 会议上可达 +1.4~5.9 pp。原因是 inv_count = 1/t 在 2 万帧时降到 5e-5、跌出校准范围。长会议场景请用同等长度录音重做校准（见 GitHub 仓 model_convert/）。
量化时把 retention 状态改成了有界的运行均值形式，前提是本 checkpoint decay == 1。换成 per-head decay < 1 的权重需要重新导出。

License

Apache-2.0。上游 FS-EEND 与 LS-EEND 权重的许可以其原仓库为准。

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