./build/bin/sherpa-onnx-microphone --help 执行: ./build/bin/sherpa-onnx-microphone\./sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20/tokens.txt\./sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20/encoder-epoch-99-avg-1.onnx\./sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingu...
新一代Kaldi 之 sherpa-onnx: iPhone 上的实时语音识别 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。
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。
为了简单,将/my/lib修改为777的权限,chmod 777 /my/lib -R ,否则执行sherpa-onnx-offline-tts会报Permission denied。 (2)、将sherpa-onnx-offline-tts也拷贝到开发板上。 5、下载模型,运行 wget https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/tts-models/vits-icefall-zh-aishell3.tar.bz2 ...
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更好的兼容性和性能。 接下来,我们可以使用Sherpa-ONNX对模型进行优化。优化过程包括模型剪枝、量化等操作,以提高模型的推理速度和降低模型大小。 部署与推理 完成模型转换和优化后,我们可以将模型部...
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...
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
Repository files navigation README License Introduction Documentation: https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/index.html See https://github.com/k2-fsa/sherpa This repo uses onnxruntime and does not depend on libtorch.About Real-time speech recognition using next-gen Kaldi with onnxruntime withou...
sherpa ncnn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)是指接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号(噪声和干扰)的强度的比值;可以简单的理解为“信噪比”。 SNR(Signal Noise Ratio,信噪比),就是信号与噪声的比值。
Real-time speech recognition using next-gen Kaldi with onnxruntime without Internet connection. Support embedded systems, Android, iOS, Raspberry Pi, x86_64 servers, websocket server/client, C/C++, Python, Kotlin, C#, Go - sherpa-onnx/build-apk.sh at mas