add a new japanese model

examples.py

@@ -64,6 +64,14 @@ examples = [
         "Yes",
         "./test_wavs/paraformer-zh/四川话.wav",
     ],
+    [
+        "Japanese",
+        "reazon-research/reazonspeech-k2-v2",
+        "greedy_search",
+        4,
+        "No",
+        "./test_wavs/japanese/1.wav",
+    ],
     [
         "Korean",
         "k2-fsa/sherpa-onnx-zipformer-korean-2024-06-24",
@@ -501,4 +509,36 @@ examples = [
         "Yes",
         "./test_wavs/sense_voice/ko.wav",
     ],
+    [
+        "Japanese",
+        "reazon-research/reazonspeech-k2-v2",
+        "greedy_search",
+        4,
+        "No",
+        "./test_wavs/japanese/2.wav",
+    ],
+    [
+        "Japanese",
+        "reazon-research/reazonspeech-k2-v2",
+        "greedy_search",
+        4,
+        "No",
+        "./test_wavs/japanese/3.wav",
+    ],
+    [
+        "Japanese",
+        "reazon-research/reazonspeech-k2-v2",
+        "greedy_search",
+        4,
+        "No",
+        "./test_wavs/japanese/4.wav",
+    ],
+    [
+        "Japanese",
+        "reazon-research/reazonspeech-k2-v2",
+        "greedy_search",
+        4,
+        "No",
+        "./test_wavs/japanese/5.wav",
+    ],
 ]

model.py

@@ -309,7 +309,10 @@ def _get_aishell2_pretrained_model(
 def _get_offline_pre_trained_model(
     repo_id: str, decoding_method: str, num_active_paths: int
 ) -> sherpa_onnx.OfflineRecognizer:
-    assert repo_id in ("k2-fsa/sherpa-onnx-zipformer-korean-2024-06-24",), repo_id
+    assert repo_id in (
+        "k2-fsa/sherpa-onnx-zipformer-korean-2024-06-24",
+        "reazon-research/reazonspeech-k2-v2",
+    ), repo_id
 
     encoder_model = _get_nn_model_filename(
         repo_id=repo_id,
@@ -1553,6 +1556,7 @@ french_models = {
 }
 
 japanese_models = {
+    "reazon-research/reazonspeech-k2-v2": _get_offline_pre_trained_model,
     "TeoWenShen/icefall-asr-csj-pruned-transducer-stateless7-streaming-230208-fluent": _get_japanese_pre_trained_model,
     "TeoWenShen/icefall-asr-csj-pruned-transducer-stateless7-streaming-230208-disfluent": _get_japanese_pre_trained_model,
 }

test_wavs/japanese/transcript.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+1.wav 気象庁は、雪や路面の凍結による交通への影響、暴風雪や高波に警戒するとともに、雪崩や屋根からの落雪にも十分注意するよう呼びかけています。
+2.wav はやくおじいさんにあのおとこのはなしをきかせたかったのです。
+3.wav ヤンバルクイナとの出会いは１８歳の時だった。
+4.wav Ｈ２Ａは、打ち上げの成功率は高い一方、１回の打ち上げ費用がおよそ１００億円と、高額であることが課題となっていました。
+5.wav 持ち主とはぐれた傘が風で舞い看板もなぎ倒されてしまったようです。