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license: apache-2.0
library_name: axera
pipeline_tag: audio-classification
tags:
- speaker-diarization
- ls-eend
- fs-eend
- end-to-end-neural-diarization
- rttm
- speech
- axera
- ax650n
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# 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。

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

源码（模型转换 + C++ 源码）见 GitHub：
[FS-EEND.AXERA](https://github.com/ZY-2012/FS-EEND.AXERA)

上游模型：[Audio-WestlakeU/FS-EEND](https://github.com/Audio-WestlakeU/FS-EEND)

## 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）

```bash
# 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：

```bash
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

```python
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）：

```python
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）：

1. **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%）。
2. **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。