sherpa-onnx v1.10.45 发布FireRedASR 语音识别模型全面上车12 种语言 API 一次配齐【免费下载链接】sherpa-onnxSpeech-to-text, text-to-speech, speaker diarization, speech enhancement, source separation, and VAD using next-gen Kaldi with onnxruntime without Internet connection. Support embedded systems, Android, iOS, HarmonyOS, Raspberry Pi, RISC-V, RK NPU, Axera NPU, Ascend NPU, x86_64 servers, websocket server/client, support 12 programming languages项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sh/sherpa-onnxsherpa-onnx 是一个完全离线、基于 ONNX Runtime 的语音工具框架覆盖语音识别、TTS、VAD、说话人分离等能力。v1.10.45 最值得看的只有一件事端到端语音识别模型 FireRedASR 正式支持从 C API 到 Pascal 全线打通。一分钟速览这个版本改了什么FireRedASR AED 模型模型导出到 sherpa-onnxC、Python、Java、Kotlin、C、C#、Swift、Dart、Go、Pascal、JavaScriptNode 与 WebAssembly均有 API 和示例Go 绑定修复底层创建失败时不再返回创建成功堵住隐患RTF 计算修正实时因子RTF统计里的拼写错误已修复主角登场FireRedASR 模型支持了哪些平台FireRedASR 是端到端AED语音识别模型——端到端的意思是你丢给它一段音频它直接吐出文字中间不用自己拼解码工具。本版本把它导出成 ONNX 格式可理解为模型通用的跨平台安装包在 sherpa-onnx 里离线运行不用联网。据 release note本版本一次性补齐了各语言绑定覆盖情况如下语言 / 端绑定形式C / Python官方 APIJava / Kotlin官方 APIAndroid 场景常用C / C#官方 APISwift / Dart官方 APIiOS、Flutter 场景JavaScriptNode.js 原生插件 WebAssembly浏览器端Go / Pascal官方 API仓库里示例和绑定都能直接找到写代码前先看 python-api-examples/ 目录下的 offline-fire-red-asr-decode-files.py照着改最快。顺手修了什么Go 绑定与 RTF 统计Go 绑定之前出现一种情况——底层 C 结构体初始化其实失败了Go 侧却照样返回实例创建成功后续一用就可能踩到空指针。现在创建失败会如实暴露。RTF 统计RTF 是处理 1 秒音频花多少秒的性能指标计算里有个拼写错误指标可能失真。修好后看数据才敢信。适合谁四类典型用法离线中文转写FireRedASR 主打中文识别会议记录、转写服务这类不想把音频发上云的场景最合适移动端集成Java/Kotlin/Swift 绑定齐备Android、iOS 直接接入浏览器应用WebAssembly 版让语音识别跑在前端不用起后端服务.NET 桌面工具C# 绑定让 WPF、WinForms 应用加识别功能不再绕路上手路径如何 3 分钟跑通第一个 FireRedASR demo新手先git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sh/sherpa-onnx下载好模型后运行python offline-fire-red-asr-decode-files.py一条命令出结果。老用户如果你在用 Go 绑定或者有 FireRedASR 转写需求这版直接升其余场景按节奏更新即可。sherpa-onnx 的模型支持又厚了一层FireRedASR 的 CTC 版本和后端的进一步打磨大概率会在后续版本见到。【免费下载链接】sherpa-onnxSpeech-to-text, text-to-speech, speaker diarization, speech enhancement, source separation, and VAD using next-gen Kaldi with onnxruntime without Internet connection. Support embedded systems, Android, iOS, HarmonyOS, Raspberry Pi, RISC-V, RK NPU, Axera NPU, Ascend NPU, x86_64 servers, websocket server/client, support 12 programming languages项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sh/sherpa-onnx创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考