k2-fsa/sherpa-onnx

解决的问题

Sherpa-onnx 提供了一种高度可移植、以本地优先的语音和音频处理方法。它消除了对云 API 的依赖，使开发者能够在各种硬件平台和操作系统上直接运行复杂的音频 AI 模型——例如语音识别（ASR）、语音合成（TTS）和说话人识别。

工作原理

该项目利用 ONNX Runtime 在本地执行预训练模型。它提供了涵盖多种编程语言（包括 C++、Python、Go、Rust 和 Swift）的全面 API，并支持广泛的架构（x86、ARM、RISC-V）以及专用硬件加速器（如 NPUs：Rockchip、Qualcomm、Ascend、Intel OpenVINO）。

适用人群

需要在移动设备（Android、iOS）、桌面系统（Windows、macOS、Linux）和嵌入式系统（Raspberry Pi、NVIDIA Jetson）上实现低延迟、隐私保护或离线运行能力的音频应用开发者。

主要亮点

• 丰富的音频功能套件：支持 ASR（流式与非流式）、TTS、说话人分离、VAD、关键词检测和音源分离。
• 广泛的平台支持：兼容几乎所有主流操作系统和架构，包括 WebAssembly 和 HarmonyOS。
• 多语言 API 支持：提供 12+ 种编程语言的绑定，便于集成到现有代码库中。
• NPU 加速：原生支持多种 NPU，提升边缘设备上的性能。