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 支持的格式,脱离 Python, 使用 C++ 在sherpa 中进行部署。 PyTorch 对CPU 和GPU 都有良
代码: Python API - sherpa 1.2 documentation 在 https://k2-fsa.github.io/sherpa/ncnn/pretrained_models/index.html 中选择模型,下载后放在对应文件夹下,并替换上图recognizer中的文件名pip install sherpa…
$ ./onnx2ncnn {your_ocr_det_onnx_file_path} {your_ocr_det_ncnn_param_file_path} {your_ocr_det_ncnn_bin_file_path} # 文本识别 $ python3 -m onnxsim {your_ocr_rec_onnx_file_path} {your_ocr_rec_onnx_sim_file_path} --input-shape "1,3,32,320" $ ./onnx2ncnn {your_o...
Sherpa-NCNN:高效的端到端语音识别框架 在语音识别领域,实时性与高性能一直是关键挑战。Sherpa-NCNN是一款基于NCNN框架的端到端语音识别工具,专注于低资源设备上的高效运行。该项目由K2团队开发,旨在为开发者提供轻量级、开源且性能优越的语音识别解决方案。 什么是Sherpa-NCNN? Sherpa-NCNN是一个面向低资源设备(如...
pythonncnn加载模型 在机器学习和深度学习的实际应用中,如何使用 Python 调用NCNN(Neural Network Computing N一款高效的神经网络推理框架)并加载预训练模型是一个常见的问题。NCNN的目标在于在移动设备上高效地运行深度学习模型,而 Python 作为一种高级编程语言,因其简洁性和易用性而受到广泛欢迎。然而,许多开发者在开...
python-api-examples scripts sherpa-ncnn swift-api-examples toolchains wasm .clang-format .gitignore CMakeLists.txt CPPLINT.cfg LICENSE MANIFEST.in README.md build-aarch64-linux-gnu.sh build-android-arm64-v8a-with-vulkan.sh build-android-arm64-v8a.sh build-android-armv7-eabi.sh build-andro...
-DSHERPA_NCNN_ENABLE_PYTHON=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_PORTAUDIO=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_JNI=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_BINARY=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_TEST=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_C_API=ON \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_GENERATE_INT8_SCALE_TABLE=OFF \ ...
python-api-examples scripts sherpa-ncnn swift-api-examples toolchains wasm .clang-format .gitignore CMakeLists.txt CPPLINT.cfg LICENSE MANIFEST.in README.md build-aarch64-linux-gnu.sh build-android-arm64-v8a-with-vulkan.sh build-android-arm64-v8a.sh build-android-ar...
-DSHERPA_NCNN_ENABLE_PYTHON=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_PORTAUDIO=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_JNI=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_BINARY=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_TEST=OFF \ -DSHERPA_NCNN_ENABLE_C_API=ON \ ../.. make VERBOSE=1 -j4 make install rm -rf install/lib/...
首先,用 Python 编写一段简单被测代码,如下: # 被测代码 # main.py def get_level(cource): """ 自定义的方法 :param cource:成绩 :return: """ if cource >= 90: return "优秀" elif cource >= 80: return "良好" elif cource >= 60: ...