在過去的幾個月里，我們中的許多人已經(jīng)習(xí)慣于通過視頻電話看醫(yī)生。這當然很方便，但在通話結(jié)束后，醫(yī)生的重要建議就開始溜走了。我需要服用什么新藥？有什么副作用需要注意嗎？

Conversational AI 可以幫助構(gòu)建一個應(yīng)用程序來轉(zhuǎn)錄語音，并突出該轉(zhuǎn)錄本中的重要短語。 NVIDIA Riva 是一款 SDK ，它可以減少您構(gòu)建和部署可用于這些任務(wù)的最先進的深度學(xué)習(xí)模型的時間。

在本文中，我們將向您展示如何構(gòu)建一個 web 應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序可以從實時視頻聊天中轉(zhuǎn)錄語音，并在轉(zhuǎn)錄本中標記關(guān)鍵短語。視頻聊天使用 PeerJS ，這是一個基于 WebRTC 的開源對等聊天框架。對于實時轉(zhuǎn)錄，您使用 Riva 中的自動語音識別（ ASR ）。標記成績單中的關(guān)鍵短語使用命名實體識別（ NER ），也來自 Riva 。我們還向您展示了如何使用來自醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練 NER 模型。雖然我們確實包含代碼示例，但為了清晰起見，我們省略了一些技術(shù)細節(jié)，因此我們鼓勵您看看 Riva Samples Docker 容器。

該應(yīng)用程序的起點是一個簡單的點對點視頻通話 web 應(yīng)用程序。它包含以下資源：

一個 HTML 頁面

一個客戶端 JavaScript 文件

一個服務(wù)器 JavaScript 文件，用于托管資產(chǎn)并設(shè)置對等連接

我們將教程保持在最低限度，因此請記住，真正的應(yīng)用程序應(yīng)該更加復(fù)雜。它將包括身份和會話管理、警報、分析和更強大的網(wǎng)絡(luò)處理。

圖 2 。基本的點對點視頻聊天。

在本文中，我們將重點介紹如何將 ASR 和 NLP 功能添加到 web 應(yīng)用程序中，并跳過有關(guān)應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)的一些細節(jié)?？偨Y(jié)一下這個應(yīng)用程序，它是一個簡單的服務(wù)器，在 Node 。 js 中實現(xiàn)，它使用 Express 托管 web 資產(chǎn)，使用 PeerJ 幫助客戶端在點對點 WebRTC 視頻聊天中相互連接。在客戶機上，瀏覽器加載網(wǎng)頁，然后與服務(wù)器對話以幫助建立與對等方的連接。建立對等連接后，兩個客戶端直接相互通信。視頻不再通過服務(wù)器路由。

此時，用戶可以加載網(wǎng)頁，聯(lián)系其他用戶，并進行實時視頻聊天。

添加 ASR 和 NLP

NVIDIA Riva 是一個 SDK ，可快速部署高性能對話式人工智能服務(wù)。 Riva quick start 參考資料提供了一個簡單易懂的指南，用于部署到 Riva 推理服務(wù)器。將資源下載到服務(wù)器后，可以歸結(jié)為幾個基本步驟：

在 config.sh 中配置部署。

通過運行 riva_init.sh 下載、優(yōu)化和準備模型。

使用 riva_start.sh 啟動 Riva 技能服務(wù)器。

服務(wù)器啟動后，它會創(chuàng)建幾個 gRPC 端點，以幫助應(yīng)用程序與 Riva 通信。為了確保一切正常工作，請嘗試從設(shè)置 Riva 的服務(wù)器啟動客戶端容器。致電 riva_start_client.sh ，然后查看示例客戶端，瀏覽筆記本，了解 Riva 提供的功能。

圖 3 。通過 Riva 的 ASR 和 NLP 進行點對點聊天。

圖 3 顯示了應(yīng)用程序的主要組件，現(xiàn)在您已經(jīng)添加了 Riva 。聊天演示服務(wù)器（ Node 。 js 應(yīng)用程序）仍然設(shè)置視頻通話，現(xiàn)在它還與 Riva 服務(wù)器通信。

在該應(yīng)用程序中，您可以使用 Riva 實現(xiàn)兩個功能：獲取對話的流媒體記錄，并在記錄中標記關(guān)鍵短語（命名實體）。為此，從客戶端提取音頻流，并將該音頻傳遞到 Node 。 js 服務(wù)器。服務(wù)器使用 gRPC 調(diào)用 Riva 來獲取成績單和命名實體，并將結(jié)果傳遞回客戶端。然后，客戶端可以在瀏覽器中呈現(xiàn)文本，并通過點對點連接傳遞文本，以便兩個用戶都可以看到整個對話。

圖 4 。通過應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)流。

從 web 客戶端獲取音頻

在客戶端，您可以通過點擊發(fā)送給對等方進行視頻聊天的本地 WebRTC 流來訪問音頻流。在客戶端 JavaScript 文件中，當用戶選擇時，初始化與服務(wù)器的 Riva 連接開始。 您正在通過套接字連接發(fā)送音頻數(shù)據(jù)，因此首先確保套接字處于活動狀態(tài)：

WebRTC audio 使用處理圖的概念。要在瀏覽器中使用音頻，請執(zhí)行以下操作：

連接到音頻源，在本例中是從本地視頻聊天流。

創(chuàng)建一個處理節(jié)點來處理該音頻。

在您參與之前，將新節(jié)點連接回原始目的地，即音頻最初傳輸?shù)牡胤健?/p>

每次您獲得進入新處理節(jié)點的完整音頻緩沖區(qū)時，請使用 web worker 重新采樣，并通過套接字連接將重新采樣的緩沖區(qū)發(fā)送到服務(wù)器。設(shè)置音頻源連接并初始化重采樣器：

每次緩沖區(qū)填滿時，瀏覽器都會觸發(fā)一個事件，因此告訴處理器節(jié)點如何處理它。使用輔助線程重新采樣，然后使用套接字連接將其傳遞給服務(wù)器：

在將音頻發(fā)送到 Riva 之前，不完全需要對其進行重新采樣。 Riva 可以自行進行重新采樣。但是，在瀏覽器中執(zhí)行此操作既降低了帶寬要求，又簡化了從一個錄制源到另一個錄制源的一些差異。現(xiàn)在，您可以將新處理器節(jié)點連接到音頻圖中，包括源音頻和目標音頻：

此時，應(yīng)用程序可以從用戶的麥克風(fēng)中提取音頻，對流重新采樣，并使用套接字將重新采樣的音頻發(fā)送到服務(wù)器。接下來，我們將向您展示如何在服務(wù)器上使用此音頻。

將音頻路由到 Riva

在 Node 。 js 中實現(xiàn)的主服務(wù)器腳本使用 Express server 和 Socket 。 IO 來處理傳入的連接。當插座首次連接時，設(shè)置 Riva 連接。

這里發(fā)生了一些事情。您可以創(chuàng)建一個新的 ASRPipe 并將其附加到套接字的 handshake.session 對象，這樣您就有一個單獨的 setupASR 流與每個客戶端連接關(guān)聯(lián)。使用 Riva 執(zhí)行一些基本的 Riva 設(shè)置，然后啟動 ASR 偵聽循環(huán)。

ASR 偵聽循環(huán)是異步的。您定期向它發(fā)送成批的音頻數(shù)據(jù)，它通過回調(diào)函數(shù)定期發(fā)送結(jié)果。回調(diào)函數(shù)是傳遞給 mainASR 的函數(shù)。在流模式下， Riva 可以發(fā)回兩種結(jié)果：一種是臨時假設(shè)，隨著更多音頻的進入（提供更多的上下文），該假設(shè)會發(fā)生變化；另一種是最終的轉(zhuǎn)錄本。每當音頻中有短暫的停頓時，例如當演講者呼吸時，抄本往往會作為“最終”返回。您將這兩種結(jié)果都發(fā)送回客戶機，但當您獲得最終結(jié)果時，您也會將這些成績單發(fā)送到 NLP 服務(wù)以獲得 NER 。無論哪種方式，都可以使用 transcript 事件通過相同的套接字連接將結(jié)果傳遞回客戶端。

使用 Socket 。 IO ，可以為特定事件設(shè)置偵聽器。前面提到過其中一個事件： audio_in 事件，該事件在客戶端發(fā)送音頻數(shù)據(jù)包時觸發(fā)。在服務(wù)器端，將偵聽器添加到用于初始化 Riva 的相同 io.on（‘connect’） 作用域。

這一部分很簡單，因為它不需要做很多事情。在連接套接字時設(shè)置了 Riva 流之后，您所要做的就是傳遞新的音頻內(nèi)容。

發(fā)送語音識別請求

現(xiàn)在看看 gRPC 接口本身，從 ASR 開始。連接到 gRPC service using Node.js 時，主要有三個步驟：

使用協(xié)議緩沖區(qū)導(dǎo)入 Riva API 。

圍繞 API 編寫方便的函數(shù)。

在客戶端和 Riva 函數(shù)之間調(diào)解數(shù)據(jù)。

在 asr 。 js 模塊中，定義前面調(diào)用的 ASRPipe 類，首先導(dǎo)入 Riva API ：

然后，定義 ASRPipe 類以及前面調(diào)用的設(shè)置函數(shù)：

在這里，您創(chuàng)建一個 Riva ASR 客戶機并定義一些配置參數(shù)，這些參數(shù)在流打開時作為第一個請求發(fā)送到流。在同一類定義中，指定 mainASR 函數(shù)以設(shè)置實際 ASR 流：

streamingRecognize 函數(shù)是異步的。只要 Riva 有結(jié)果要發(fā)送，就會觸發(fā)數(shù)據(jù)事件，因此請重新打包這些結(jié)果，并將它們從早期發(fā)送到回調(diào)函數(shù)。

發(fā)送 NER 請求

調(diào)用 Riva NER 服務(wù)更簡單。像前面一樣加載 NLP API ，然后使用要處理的每行文本調(diào)用 ClassifyTokens 函數(shù)。每個請求發(fā)送文本以及要使用的 Riva – 部署模型。如果需要，在名為 computeSpans 的函數(shù)中進行一些后處理，然后傳遞結(jié)果。

至此，您已經(jīng)完成了對 Riva 的 gRPC 調(diào)用。您可以在客戶端捕獲音頻，通過流式連接將其發(fā)送到 Riva 以獲取轉(zhuǎn)錄本，并在文本中標記命名實體。每次 Riva 發(fā)回結(jié)果時，通過帶有 transcript 事件的套接字將結(jié)果傳遞給用戶的 web 客戶端?，F(xiàn)在，通過在瀏覽器中處理這些結(jié)果來完成回路。

在瀏覽器中渲染結(jié)果

現(xiàn)在，您已經(jīng)將帶有注釋的成績單返回到 web 客戶端，請在瀏覽器中顯示它們。回想一下，所有的客戶機 – 服務(wù)器通信都是通過 Socket 。 IO 連接進行的，因此請為帶有結(jié)果的 transcript 事件設(shè)置一個偵聽器。

input_field 元素在 web UI 中是一個方便的地方，可以顯示臨時記錄，在您講話時可以實時更新。在完整應(yīng)用程序中，您使用同一字段發(fā)送純文本請求。當成績單標記為最終成績單時，將其顯示在單獨的框中，并將成績單副本發(fā)送給通話中的另一人，以便您可以看到對話的雙方。

呈現(xiàn)成績單本身是標準的 HTML 和 CSS 。為了讓您的生活更輕松，請使用優(yōu)秀的 displaCy-ENT 將命名實體與文本對齊。

微調(diào)醫(yī)療設(shè)備的模型

默認情況下， Riva 提供了一個 NER 模型，該模型處理位置、人員、組織和時間等實體。這對于許多應(yīng)用程序來說都很好，比如理解新聞文章和構(gòu)建聊天機器人。早些時候，我們討論了對話 AI MIG ht 如何幫助遠程醫(yī)療應(yīng)用程序。以下是 MIG ht 如何為 Riva 訓(xùn)練一個 NER 模型來標記醫(yī)療實體。

從頭開始的培訓(xùn)模型通常是一個時間密集型過程。您可以使用現(xiàn)有的經(jīng)過訓(xùn)練的模型并對自定義數(shù)據(jù)進行微調(diào)，而不是從新的模型開始。 NVIDIA TAO Toolkit 是一款基于 Python 的 AI 工具包，專門設(shè)計用于減少使用數(shù)據(jù)微調(diào)和定制預(yù)訓(xùn)練模型所需的時間。

因為醫(yī)療數(shù)據(jù)可能高度敏感，所以在線查找并不總是那么容易。一個優(yōu)秀的 NER 數(shù)據(jù)集來自 2010 i2b2/VA challenge ，其中包含針對問題（如疾病或癥狀）、治療（包括藥物）和測試標記的未識別醫(yī)生注釋。您可以申請訪問數(shù)據(jù)集，這是醫(yī)學(xué) NLP 社區(qū)中使用的標準競爭基準。

NER 數(shù)據(jù)通常以某種形式的 IOB 提供 標記，其中文本中的每個標記標記為實體開頭、實體內(nèi)部（不是第一個單詞）或外部。對于醫(yī)學(xué)文本，它通常如下所示：

這是用作 TAO 工具包輸入的數(shù)據(jù)。有關(guān)使用工具包培訓(xùn) NER 模型的更多信息，請參閱 TAO- Riva NER 集合中的培訓(xùn)筆記本。在本例中，您從預(yù)訓(xùn)練的語言模型檢查點 bert base uncased 開始，并使用預(yù)處理的 i2b2 數(shù)據(jù)為 NER 任務(wù)對其進行調(diào)優(yōu)。

培訓(xùn)和部署自定義模型需要幾個步驟。從預(yù)訓(xùn)練的檢查點開始，您可以使用數(shù)據(jù)微調(diào) TAO 工具箱中的模型。再次使用工具箱將模型導(dǎo)出為 Riva 的優(yōu)化形式。為 Riva 提供一些基本部署設(shè)置，構(gòu)建一個綁定配置的中間表單。然后，部署該包以創(chuàng)建一個正在運行的 Riva 服務(wù)器。有關(guān)更多信息，請參閱 NVIDIA Riva Speech Skills 。

圖 5 。培訓(xùn)和部署微調(diào)模型。

以下命令使用 TAO 工具包對自定義數(shù)據(jù)上的預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)：

完成后， TAO 工具包將模型保存在名為 trained-model.tlt 的文件中。下一步是將此模型導(dǎo)出為 Riva 可用于部署的 riva 格式：

該模型現(xiàn)在導(dǎo)出為 exported-model.riva ，可在 Riva 中使用。

使用 Riva ServiceMaker Docker 映像，構(gòu)建并部署新模型。

--IOB 標志告訴 Riva 將模型輸出解釋為 IOB 標記的 NER 模型，這簡化了模型輸出。 $RIVA_REPO_DIR 是 Riva 存儲庫的位置，該存儲庫是在從快速啟動腳本運行 riva_init.sh 時創(chuàng)建的。該存儲庫包含一個 models 子目錄，其中包含所有已部署的模型，包括默認的通用域。調(diào)用 riva-deploy 時， Riva 將新的 NER 模型插入該位置。

有了這個新的 NER 模型，你現(xiàn)在可以在應(yīng)用程序中獲得醫(yī)學(xué)領(lǐng)域標簽，通過對話實時顯示。

圖 6 。使用經(jīng) TAO 工具包調(diào)整的 NER 模型進行醫(yī)學(xué)領(lǐng)域標記。

部署到生產(chǎn)環(huán)境中

Riva 設(shè)計為高度可擴展，使用 Riva SDK 開發(fā)的應(yīng)用程序可以部署在云端或本地 Kubernetes 集群中。 Riva 提供了一個示例頭盔圖，可用于入門：

在集群上安裝 Kubernetes 、 Helm 3 。 0 和 Kubernetes 的 NVIDIA GPU Operator 。接下來，從 NGC 下載 Riva AI 服務(wù)掌舵圖。

解開壓縮文件夾后，在 /riva-api 下查找部署所需的文件。

Chart 。 yaml 文件包含有關(guān)頭盔部署的信息，如名稱、版本等。要更改部署配置，請查看 values 。 yaml 文件，并根據(jù)需要更改配置：

replicaCount ： Riva 服務(wù)副本的數(shù)量。

speechServices ［asr | nlp | tts］ ：啟用語音服務(wù)的三個布爾參數(shù)。

ngcModelConfigs ：要從 NGC 下載的型號配置。

service ：要在生產(chǎn)中部署的負載平衡服務(wù)。

從 values 。 yaml 文件讀取值的 Kubernetes 部署文件位于 templates 文件夾中。 Kubernetes 集群上的 Riva 示例部署執(zhí)行以下操作：

找到 GPU 節(jié)點并使用預(yù)訓(xùn)練模型拉取 Riva 語音 Docker 容器。

裝載包含模型目錄的 Docker 卷。

拉動、設(shè)置和運行 Triton 推理服務(wù)器。

為入站推斷請求和出站響應(yīng)打開端口。

設(shè)置 Prometheus 服務(wù)以提取 GPU 和推斷度量。

最后，要部署 Riva 服務(wù)器，請運行以下命令：或者，使用 --set 選項安裝，而不修改 values 。 yaml 文件。確保正確設(shè)置 NGC _ API _鍵 ngcCredentials.email 和 model_key_string 值。默認情況下， model_key_string 選項設(shè)置為 tlt_encode.

檢查日志，查看 Riva 服務(wù)器是否已部署且沒有任何錯誤：

要向 Riva 服務(wù)器發(fā)出推斷請求，必須獲取負載平衡器的 IP 地址：

EXTERNAL-IP 值可以在 env.txt 中用作 external endpoint：在理想的微服務(wù)部署架構(gòu)中，示例 web 應(yīng)用程序也應(yīng)包含在 Helm 部署中。但是，對于本文，請將 Node 。 js 應(yīng)用程序排除在集群環(huán)境之外。使用示例應(yīng)用程序中的上一個命令中的群集 IP 地址，并測試 Riva ASR 和 NLP 的規(guī)模能力。

結(jié)論

很難構(gòu)建一個針對您的用例定制的高性能、可伸縮的對話 AI 應(yīng)用程序。在本文中，我們討論了如何使用 NVIDIA Riva 輕松地向現(xiàn)有應(yīng)用程序添加音頻轉(zhuǎn)錄和命名實體識別功能。我們還介紹了如何使用 TAO Toolkit 定制應(yīng)用程序，以及如何使用 Helm 圖表大規(guī)模部署應(yīng)用程序。您可以從 下載 Riva 開始學(xué)習(xí)。

關(guān)于作者

About wnger：

About Christopher Parisien：是一位應(yīng)用科學(xué)家，致力于醫(yī)療保健方面的對話人工智能。在加入 NVIDIA 之前， Christopher 領(lǐng)導(dǎo)過研究和工程團隊，并為虛擬助手、臨床語言理解和以患者為中心的護理構(gòu)建了應(yīng)用程序。克里斯托弗擁有多倫多大學(xué)計算語言學(xué)博士學(xué)位。

About Abhishek Sawarkar：責(zé)在 NVIDIA Jarvis 框架上開發(fā)和展示以深度學(xué)習(xí)為重點的內(nèi)容。他的背景是計算機視覺和機器學(xué)習(xí)，但目前他正致力于整個 Jarvis 多模式管道，包括 ASR 、 NLP 、 TTS 和 CV 。他是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的一名應(yīng)屆畢業(yè)生，具有電氣和計算機工程碩士學(xué)位。

審核編輯：郭婷