简介
偶然在 github 上翻到了这个项目 https://github.com/k2-fsa/sherpa-ncnn
在没有互联网连接的情况下使用带有 ncnn 的下一代 Kaldi 进行实时语音识别。支持 iOS、Android、Raspberry Pi、VisionFive2、LicheePi4A等。
也就是说语音转文字可以不再借助网络服务的接口，这在很多本地化场景中简直是起飞，甚至还支持实时语音识别，赶紧来试试吧！
官方文档：https://k2-fsa.github.io/sherpa/ncnn/install/
安装
本地测试环境为 macOS M3 air
克隆仓库已经本地编译
git clone https://github.com/k2-fsa/sherpa-ncnn
cd sherpa-ncnn
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j6
得到了如下结果
下载预训练模型
cd /path/to/sherpa-ncnn
wget https://github.com/k2-fsa/sherpa-ncnn/releases/download/models/sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23.tar.bz2
tar xvf sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23.tar.bz2
使用
接下来就可以使用语音转文本啦，在预训练模型中还提供了一些录音的案例
语音识别
cd /path/to/sherpa-ncnn
for method in greedy_search modified_beam_search; do
./build/bin/sherpa-ncnn \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/tokens.txt \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/encoder_jit_trace-pnnx.ncnn.param \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/encoder_jit_trace-pnnx.ncnn.bin \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/decoder_jit_trace-pnnx.ncnn.param \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/decoder_jit_trace-pnnx.ncnn.bin \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/joiner_jit_trace-pnnx.ncnn.param \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/joiner_jit_trace-pnnx.ncnn.bin \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/test_wavs/0.wav \
2 \
$method
done
得到了如下结果：
可以看到，速度还是挺快的
实时语音识别
cd /path/to/sherpa-ncnn
./build/bin/sherpa-ncnn-microphone \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/tokens.txt \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/encoder_jit_trace-pnnx.ncnn.param \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/encoder_jit_trace-pnnx.ncnn.bin \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/decoder_jit_trace-pnnx.ncnn.param \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/decoder_jit_trace-pnnx.ncnn.bin \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/joiner_jit_trace-pnnx.ncnn.param \
./sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23/joiner_jit_trace-pnnx.ncnn.bin \
2 \
greedy_search
效果非常好
其他使用方式
按官方文档介绍，该项目在各个平台都能直接运行
按本文所示的案例，直接部署到服务端也能够使用，于是就有了一个私有的语音识别接口。
踩坑
服务端编译时一些比较老的系统版本可能会遇到 cmake 版本过低无法进行编译的问题。
升级 cmake至3.5 或者直接物理解决：换个高版本的服务器系统。
结语
以前的语音识别方案一般都是各云服务平台直接买接口。
没想到现在已经直接能在本地使用，甚至还有实时语音识别，功能十分强大。
当然，本文只是跟着官方文档走了一次示例，尚未进行具体的使用和深入的研究。
希望能对大家有所帮助。
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