开源项目Sherpa-onnx：全平台离线语音识别的轻量级高性能引擎

如今，在大语言模型和云端服务盛行的背景下，离线、本地化的语音识别需求却日益突出。无论是嵌入式设备、边缘计算场景，还是对数据隐私要求严格的应用，都需要一个无需联网、低延迟且跨平台的语音识别工具。Sherpa-onnx 正是这样一个理想的解决方案。

本文将详细剖析 Sherpa-onnx 的核心功能、技术实现及典型应用场景，助您全面掌握这一高效工具。

一、Sherpa-onnx 是什么？

Sherpa-onnx 是由 K2-fsa 团队（语音识别领域的顶尖开源团队之一）开发的一个开源、轻量级、跨平台的语音识别与语音合成库。其最大特点是完全围绕 ONNX 构建，致力于将各种先进的语音模型以 ONNX 格式部署到任何支持该标准的平台上。

核心定位：提供一种极其简便的方案，将预训练语音模型（如WeNet、Icefall、NeMo等框架模型）转换为ONNX格式，支持在CPU上高效运行离线语音识别，同时保持高质量识别效果。

二、核心特性与优势

真正的跨平台支持

Sherpa-onnx 的威力在于其无处不在的部署能力。

支持的平台：

支持的开发语言：

· 桌面端： Linux, Windows, macOS

· 移动端： Android, iOS

· 嵌入式平台： Raspberry Pi, JetSON 等 ARM 架构设备

· Web 端：通过 WebAssembly 在浏览器中运行
零依赖与简单集成

项目提供预编译的二进制文件，下载即可直接运行，无需配置复杂的Python环境或安装PyTorch等大型深度学习框架。针对移动端和嵌入式开发需求，提供C API共享库，可轻松集成到C++、Java、Kotlin、Swift及Objective-C等项目中。
支持丰富的语音模型

Sherpa-onnx 并不绑定单一模型，而是作为一个通用的运行时，支持多种主流语音识别架构：
Transducer 模型 ：基于 Icefall 项目的 Transducer 架构模型（包括 Conformer-Transducer 和 Zipformer-Transducer），具有高效的计算性能。
ParaFormer 模型 ：FunASR 提供的非自回归模型，在流式语音识别中展现出卓越的准确率和高效的推理能力。
Whisper 模型 ：支持 OpenAI 的 Whisper 系列模型（tiny, base, small, medium）的 ONNX 版本，支持多语言识别和翻译。
CTC 模型：支持来自 NeMo 等框架的 CTC 模型。
流式与非流式识别
流式识别 ：支持实时语音识别，音频采集的同时即可逐步返回识别结果，延迟极低，非常适合实时字幕、语音对话等场景。
非流式识别：对于完整的音频文件进行识别，通常能获得更高的准确率，适用于录音文件转写。
内置语音合成

除了识别，Sherpa-onnx 还集成了基于 ONNX 的语音合成功能，目前主要支持 VITS 模型，可以将文本转换为自然流畅的语音。

三、技术架构浅析

Sherpa-onnx 的核心设计哲学是 "模型与运行时解耦"。

ONNX 作为中间层：开发者首先需要将其他框架（PyTorch, TensorFlow）训练好的模型转换为 .onnx 格式。ONNX 就像一个通用的"翻译官"，使得模型可以脱离原生训练框架运行。
Sherpa-onnx 作为高效运行时：它实现了针对语音任务优化的计算图调度、内存管理和解码算法（如基于 K2 的 Transducer 解码），专门用于高效执行这些 ONNX 格式的语音模型。
模块化设计：其内部流程通常包括：
· 特征提取：将音频信号转换为 Fbank 等特征。
· 模型推理：在 ONNX Runtime 上执行神经网络模型。
· 解码：将模型输出（如 logits）解码为最终的文本结果（支持贪心搜索、束搜索等）。

四、典型应用场景

智能家居与物联网设备：支持路由器、智能音箱等设备的本地语音控制，有效保障用户隐私安全。
实时字幕工具：为视频会议、直播及教学场景提供离线实时字幕生成功能。
移动端应用：开发无需网络连接的语音输入法、录音笔及语音笔记等实用工具。
嵌入式与边缘AI：在工业设备、车载系统等网络不稳定环境中实现可靠的离线语音交互。
学术研究：为语音识别算法的部署与性能评估提供稳定、可复现的基准测试平台。

五、快速上手示例

Sherpa-onnx 的易用性令人印象深刻。以下是一个使用预编译二进制文件进行文件转写的例子（以 Linux 为例）：

下载二进制文件：

bash 复制代码

wget https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/v1.8.1/sherpa-onnx-zi pformer-ctc-small-2024-03-18.tar.bz2
tar xvf sherpa-onnx-zipformer-ctc-small-2024-03-18.tar.bz2
cd sherpa-onnx-zipformer-ctc-small-2024-03-18

运行识别：

bash 复制代码

./bin/sherpa-onnx-offline-ffmpeg \ 
  --tokens ./tokens.txt \
  --encoder ./encoder-epoch-30-avg-3.onnx \
  --decoder ./decoder-epoch-30-avg-3.onnx \
  --joiner ./joiner-epoch-30-avg-3.onnx \
  --wave-filename /path/to/your/audio.wav

只需几行命令，一个完整的离线语音识别系统就开始工作了。

总结

Sherpa-onnx堪称工程领域的典范之作。它精准把握了"模型标准化（ONNX）"和"运行时轻量化"两大核心要素，有效填补了前沿语音识别技术与实际生产应用之间的空白。对于需要在资源受限环境中实现高质量、低延迟离线语音功能的开发者而言，Sherpa-onnx无疑是值得深入了解和尝试的利器。

项目地址： https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx