sherpa-onnx: 一个支持跨多种硬件和语言进行语音识别与合成的高度可移植本地音频 AI 框架

它解决了什么问题

Sherpa-onnx 提供了一种高度可移植且高效的方式，用于在本地运行各种语音和音频处理任务。它通过允许用户在广泛的硬件平台和编程语言中部署 AI 驱动的音频功能（例如语音转文本和文本转语音），消除了对复杂云端依赖的需求。

它是如何工作的

该项目利用 ONNX Runtime 在设备本地执行预训练模型。它为多种编程语言提供了一套统一的 API，允许开发人员在无需管理机器学习框架底层细节的情况下，将语音功能集成到其应用程序中。

它是面向谁的

面向正在为移动端（Android, iOS）、桌面端（Windows, macOS, Linux）、嵌入式系统（Raspberry Pi, Jetson, RISC-V）以及 Web 浏览器（WebAssembly）构建音频功能应用的开发人员，这些用户出于隐私或性能考虑需要本地、离线处理。

亮点

• 全面的音频套件：支持语音识别 (ASR)、语音合成 (TTS)、说话人日志 (speaker diarization)、说话人识别 (speaker identification)、验证 (verification)、音频打标 (audio tagging)、语音活动检测 (VAD)、语音增强 (speech enhancement) 以及声源分离 (source separation)。
• 极高的可移植性：兼容多种架构（x64, x86, ARM, RISC-V）和操作系统，包括 HarmonyOS 和 openKylin。
• 广泛的语言支持：为 C++, C, Python, Go, C#, Java, Kotlin, JavaScript, Swift, Rust, Dart, 和 Object Pascal 提供 API。
• 硬件加速：支持各种 NPU（Rockchip, Qualcomm, Ascend, Axera）和 NVIDIA Jetson GPU 以实现优化性能。