sherpa-onnx的设计理念是提供一个灵活、易用且高性能的语音处理解决方案,可以在各种设备和场景中部署使用。 主要特性 多功能支持:sherpa-onnx不仅支持语音识别和语音合成这两大核心功能,还支持说话人识别、语言识别、音频标签、语音活动检测(VAD)和关键词检测等多种语音处理任务。这使得它成为一个全面的语音处理工具...
🔊 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 适用于嵌入式系统、移动设备、桌面和服务器平台 提供多...
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...
PyTorch 对onnx 提供了内置的 支持,因此支持 onnx 格式的框架是我们的首选。 但是,并不是所有的 PyTorch 算子,都支持使用 onnx 进行导出。因此在选用 推理框架的时候,我们还要考虑该框架是否容易扩展。经过综合考虑,我们决定先支持 ncnn 推理框架。一方面,它提供了 PNNX 模型转换工具, 可以很方便的把 PyTorch ...
Sherpa-ONNX是一个基于ONNX的模型优化和部署工具,它支持多种深度学习框架,包括TensorFlow、PyTorch等。在本节中,我们将使用Sherpa-ONNX对预训练的说话人识别模型进行优化和部署。 模型转换与优化 首先,我们需要将预训练的说话人识别模型转换为ONNX格式。这可以通过使用Sherpa-ONNX的转换工具完成。转换后的模型将具有...
新一代Kaldi: sherpa-onnx 之树莓派实时中英文语音识别 完全本地识别,不需要访问网络。 代码和模型完全开源。 详见 https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx 我们有非常活跃的 微信公众号、微信交流群、QQ 群,欢迎关注。
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、sherpa-ncnn、sherpa sherpa-ncnn和sherpa-onnx目前只支持transducer模型;而sherpa同时支持transducer和CTC模型
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