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...
由于模型是使用 PyTorch 训练的,如果我们使用其他的框架,首先要解决的 问题,就是模型格式的转换。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,...
说到模型转换,自然会涉及原模型(推理/训练模型)、中间模型(onnx)和目标模型(ncnn sherpa ncnn 换模型 ncnn ppocr 模型转换 PaddleOCR 转载 小咪咪 9月前 350阅读 sherpancnn和onnx比较 信号与系统的基础知识 一、信噪比 SINR:信号与干扰加噪声比 (Signal to Interference plus Noise Ratio)是指接收到...
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...
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...
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:
sherpa-onnx流式ASR模型是一款前沿的音频识别技术解决方案,专为实时连续语音转文字(Continuous Speech Recognition, ASR)任务设计。这款模型利用Sherpa-Onnx库,将机器学习的智能融入到实际应用中,特别适用于那些对速度和响应时间有高要求的场景,如语音助手、实时会议记录或电话客服系统。
detectron2_onnx:是基于Facebook AI的计算机视觉模型,使用ONNX Runtime,提供了快速的对象检测和分割能力。如果主要关注点是速度,并且需要高效的对象检测功能,detectron2_onnx 可以是最佳选择。 yolox:是基于YOLOv3并且进行了优化的单阶段实时对象检测器,使用了DarkNet53作为主干网络。适用于需要实时对象检测同时关注模型...
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...
二、Sherpa-ONNX说话人识别 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...