sherpa-onnx: 다양한 하드웨어와 언어에서 음성 인식 및 합성을 지원하는 고도로 휴대 가능한 로컬 오디오 AI 프레임워크

해결하는 문제

Sherpa-onnx는 다양한 음성 및 오디오 처리 작업을 로컬에서 실행할 수 있는 고도로 휴대 가능하고 효율적인 방법을 제공합니다. 복잡한 클라우드 의존성을 없애고, 사용자가 음성‑텍스트 변환 및 텍스트‑음성 변환과 같은 AI 기반 오디오 기능을 방대한 하드웨어 플랫폼과 프로그래밍 언어에 걸쳐 배포할 수 있게 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 ONNX Runtime을 활용하여 사전 학습된 모델을 디바이스에서 로컬로 실행합니다. 여러 프로그래밍 언어에 대한 통합 API 세트를 제공하여, 개발자가 머신러닝 프레임워크의 저수준 세부 사항을 관리하지 않고도 애플리케이션에 음성 기능을 통합할 수 있게 합니다.

대상 사용자

모바일(Android, iOS), 데스크톱(Windows, macOS, Linux), 임베디드 시스템(Raspberry Pi, Jetson, RISC‑V) 및 웹 브라우저(WebAssembly)용 오디오 기능이 포함된 애플리케이션을 개발하는 개발자들로, 프라이버시 또는 성능을 위해 로컬·오프라인 처리가 필요한 경우에 적합합니다.

주요 특징

• 포괄적인 오디오 스위트: 음성 인식(ASR), 음성 합성(TTS), 화자 다이어리제이션, 화자 식별·검증, 오디오 태깅, 음성 활동 감지(VAD), 음성 향상 및 소스 분리를 지원합니다.
• 극한의 휴대성: x64, x86, ARM, RISC‑V 등 다양한 아키텍처와 HarmonyOS, openKylin 등을 포함한 운영체제와 호환됩니다.
• 광범위한 언어 지원: C++, C, Python, Go, C#, Java, Kotlin, JavaScript, Swift, Rust, Dart, Object Pascal에 대한 API를 제공합니다.
• 하드웨어 가속: Rockchip, Qualcomm, Ascend, Axera 등 다양한 NPU와 NVIDIA Jetson GPU를 지원하여 최적화된 성능을 제공합니다.