跨平台兼容:sherpa-onnx可以在多种操作系统和硬件平台上运行,包括Windows、macOS、Linux以及Android和iOS移动平台。它还支持各种嵌入式系统,如Raspberry Pi、RISC-V架构设备等。 多语言API:为了方便不同背景的开发者使用,sherpa-onnx提供了丰富的编程语言接口,包括C++、C、Python、Go、C#、Java、Kotlin、JavaScript、Swi...
这意味着直接通过先转成 onnx 格式, 再把 onnx 格式的模型转成 ncnn 支持的格式这条路,就行不通了。 剩下的选择就是通过 PNNX 进行模型转换。 不幸的是 ncnn 和PNNX 直到今天 (2022.10.14)才支持带 projection 的LSTM。幸运的是, ncnn 和PNNX 扩展性能很好,添加自定义算子的步骤简便、快捷, 为此我们...
VAD(Voice Activity Detection)是语音识别系统的一个重要组成部分,用于判断语音信号的存在。Sherpa-ONNX 提供了内置的 VAD 功能,可以自动检测音频信号。 示例代码:自动开启语音识别 import numpy as np import sherpa_onnx # 加载说话人识别模型 speaker_model = sherpa_onnx.SpeakerModel(model_path="models/speaker...
跨平台兼容:sherpa-onnx可以在多种操作系统和硬件平台上运行,包括Windows、macOS、Linux以及Android和iOS移动平台。它还支持各种嵌入式系统,如Raspberry Pi、RISC-V架构设备等。 多语言API:为了方便不同背景的开发者使用,sherpa-onnx提供了丰富的编程语言接口,包括C++、C、Python、Go、C#、Java、Kotlin、JavaScript、Swi...
https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/android/build-sherpa-onnx.html 八、对IOS的支持,集成到移动端App https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/ios/build-sherpa-onnx-swift.html 可见sherpa的技术支持是比较全面的。 经过实验对比,使用Onnxruntime推理模型,资源消耗减少,并发量及解码速度有较大提升。
sherpa-onnx是一个支持多种语音识别和语音合成功能的开源项目。 sherpa官网链接地址:https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx 网站默认显示语言:英语 sherpa 介绍 sherpa-onnx是基于下一代Kaldi的语音识别和语音合成项目,使用onnxruntime进行推理,支持多种语音相关功能,包括语音转文字(ASR)、文字转语音(TTS)、说话...
🔊 sherpa-onnx 是一款集成了多种语音处理功能的强大工具,包括语音识别(ASR,支持流式和非流式)、语音合成(TTS)、说话人识别、说话人验证、语种识别、音频标注、声音活动检测(VAD,例如silero-vad)、关键词检测等。🌟 特点: 支持本地运行,无需连接互联网 ...
本文将带领读者了解如何使用PaddleSpeech进行声纹识别embedding向量提取,并通过Sherpa-ONNX实现说话人识别,从而构建一款具备智能音箱基础功能的语音助手。 一、PaddleSpeech声纹识别embedding向量提取 首先,我们需要了解PaddleSpeech。PaddleSpeech是百度PaddlePaddle生态下的语音工具集,涵盖了语音识别、语音合成、声纹识别等核心...
简介新一代 Kaldi 部署框架 sherpa-onnx 支持的编程语言 API 大家庭中, 最近增加了一个新成员: JavaScript。为了方便大家查看,我们把目前所有支持的编程语言汇总成如下一张图。 注: 这个家庭还在不断的扩充,总…
sherpa-ncnn 和 sherpa-onnx 目前只支持 transducer 模型;而sherpa 同时支持 transducer 和 CTC 模型