pip install sherpa-onnx 步骤2:模型准备 Sherpa-ONNX 需要预训练模型以进行说话人识别和语音识别。你可以从官方 GitHub 仓库下载相应的模型文件。 # 假设模型文件存储在 models/ 目录下 mkdir models cd models # 下载说话人识别模型 wget [说话人识别模型下载链接] # 下载语音识别模型 wget [语音识别模型下载链...
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更...
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...
本文介绍据我们所知, 第一个使用 ncnn 进行语音识别的开源项目 sherpa-ncnn。 简介 sherpa 目前支持使用 PyTorch 做推理框架,进行语音识别。 当模型使用 PyTorch 训练好之后,我们可以把模型导出成 torchscript …
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-onnx 在说话人识别功能方面表现出色,具备强大的硬件兼容性、灵活的编程语言支持以及...
1)启动websocket server,并指定模型: 帮助: ./build/bin/sherpa-onnx-online-websocket-server --help 执行: ./build/bin/sherpa-onnx-online-websocket-server\--port=6006\--num-work-threads=3\--num-io-threads=2\--tokens=./sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20/tokens.txt...
sherpa-onnx流式ASR模型 dr**am上传313.25MB文件格式zip 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...
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。 安装 最快速的安装方式是: pip install sherpa-onnx 上述命令支持如下平台: Windows (x86, x64) Linux (x64, arm64, arm...
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...
它采用了递归神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN)为基础的TTS模型,特别是Transformer-TTS(简称R2S)。这种架构能够有效地捕捉语音序列的长期依赖性,生成的声音更自然、连贯。Coqui-AI支持多种语言和音色,并提供了易于使用和高度可定制的API和工具,方便开发者进行语音合成应用的开发。 在实际应用中,PaddleSpeech、...