k2-fsa/sherpa-onnx

해결 과제

이 프로젝트는 다양한 기기에서 음성 및 오디오 처리 모델을 로컬로 실행하기 위한 포괄적이고 고성능인 툴킷을 제공합니다. 음성 인식, 음성 합성, 화자 식별과 같은 작업을 소비자용 하드웨어, 모바일 기기, 임베디드 시스템에서 직접 실행할 수 있게 하여 클라우드 기반 API에 대한 의존성을 제거합니다.

작동 원리

ONNX Runtime을 활용하여 다양한 하드웨어 아키텍처에서 사전 학습된 오디오 모델을 실행합니다. 광범위한 프로그래밍 언어와 운영 체제를 지원하므로, 개발자는 데스크톱 소프트웨어, 모바일 앱, 임베디드 시스템은 물론 WebAssembly를 통한 웹 브라우저에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 정교한 오디오 AI 기능을 통합할 수 있습니다.

대상 사용자

리소스가 제한된 환경이나 데이터가 기기 내에 유지되어야 하는 개인정보 보호가 중요한 애플리케이션에서 오디오 AI 모델(ASR, TTS, VAD 등)을 배포해야 하는 개발자와 엔지니어를 위한 것입니다. 특히 Android, iOS, Windows, Linux 및 특수 NPU 하드웨어를 포함한 크로스 플랫폼 호환성을 목표로 하는 사용자에게 유용합니다.

주요 특징

• 음성 인식(스트리밍 및 비스트리밍), 음성 합성, 화자 분할, 키워드 탐지를 포함한 광범위한 오디오 작업을 지원합니다.
• 이식성이 뛰어나며 다수의 프로그래밍 언어(C++, Python, Java, Go, Rust, Swift 등)와 플랫폼(Android, iOS, WebAssembly 등)을 지원합니다.
• 다양한 NPU(Rockchip, Qualcomm, Intel 등)와 Raspberry Pi, NVIDIA Jetson과 같은 에지 기기를 포함한 다양한 하드웨어에 최적화되어 있습니다.
• 모바일 및 데스크톱 환경을 위한 방대한 사전 학습 모델과 즉시 사용 가능한 데모 애플리케이션을 제공합니다.