在得到音频文件的embedding向量后,我们可以利用Sherpa-ONNX进行说话人识别。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ON...
由于我们使用了带 projection 的LSTM 模型,目前 PyTorch 还不支持 通过 onnx 的方式导出这类模型。 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 ...
从实际应用的角度来看,Sherpa-onnx 已经被用于离线语音识别与声纹识别技术的实践。通过使用 PaddleSpeech 进行声纹识别 embedding 向量提取,并利用 Sherpa-onnx 对预训练的说话人识别模型进行优化和部署,可以显著提高模型的推理速度和性能。这种优化过程包括模型剪枝和量化等操作,以降低模型大小并提高推理速度。Sherpa-onn...
其次是中间模型:我们选择的是微软开发的onnx,它也是原模型与目标模型的中间桥梁,目前市面上绝大多数深度学习训练框架都支持训练模型到onnx模型的转换,同时绝大多数部署框架也支持onnx到部署模型的转换。最后是部署框架:我们用到的是腾讯优图实验室开发的ncnn,它主要是移动端深度学习模型的部署工具,提升深度学习模型的...
目录一、下载yolov5源码和模型二、导出onnx模型三、配置ncnn并生成param和binncnn环境搭建:记住生成的param和bin的名字编辑param文件设置动态尺寸推理记住permute三个值然后用ncnn的ncnnoptimize工具优化一下param和bin:四、调整yolov5.cpp源码并重新编译ncnn得到最新的yolov5执行程序第一个改动(上边说到的第一个对应起...
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。
模型名用途地址 sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20 语音转文字 https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/online-transducer/zipformer-transducer-models.html#csukuangfj-sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20-bilingual-chinese-english sherpa-on...
Sherpa-NCNN支持多种端到端语音识别模型,例如: Conformer:一种高效的语音建模架构,结合了卷积和Transformer的优势。 CTC/Transducer:支持多种端到端语音识别训练方法。 您可以从Sherpa-NCNN模型仓库下载预训练模型。 应用场景 Sherpa-NCNN适用于以下场景:
本文向大家介绍如何在新一代 Kaldi的部署框架 sherpa-onnx中使用 TTS。 注:sherpa-onnx 提供的是一个TTS runtime, 即部署环境。它并不支持模型训练。 本文使用的测试模型,都是来源于网上开源的 VITS 预训练模型。 我们提供了 ONNX 导出的支持。如果你也有 VITS 预训练模型,欢迎尝试使用 sherpa-onnx 进行部署...
默认用 14M 的模型,这是这个项目中,速度最快,准确率最差的模型。 你想要准确率高的模型,可以试试 https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/online-transducer/zipformer-transducer-models.html#csukuangfj-sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20-bilingual-chinese-english...