wangjia
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横向对比云端 gummy 与本地开源模型(faster-whisper/SenseVoice/Paraformer)， 重点覆盖中英混说，产出准确率(CER/WER/MER)/速度(延迟/RTF)/资源(cpu/mem/模型大小) 对比报告。公共集(ASCEND/AISHELL/LibriSpeech)统一走 HF 适配器 + 自定义 JSONL manifest。 gummy 引擎对照 server/internal/asr/gummy.go 协议移植。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Python
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Python
"""统一样本模型：所有数据集适配器都产出 Sample，下游引擎/指标只认它。"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass
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class Sample:
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"""一条评估样本。
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lang 取值约定（决定 breakdown 归类）：
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- "zh" 纯普通话
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- "en" 纯英文
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- "zh-en" 中英混说（code-switching，本框架重点）
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"""
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id: str
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audio_path: str # 16k/mono/16bit wav 优先；非此规格引擎侧会重采样
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ref_text: str # 参考（标注）文本
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lang: str = "zh"
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domain: str = "general"
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dataset: str = "custom"
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@property
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def category(self) -> str:
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"""报告里的粗分类。"""
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if self.lang == "zh-en":
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return "code-switch"
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if self.lang == "en":
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return "pure-en"
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return "pure-zh"
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