april-asr

april-asr

高效流式语音识别库,支持离线模式

april-asr是一个轻量级离线流式语音识别库,提供C API接口并支持C#和Python绑定。该项目适用于实时字幕等应用场景,当前主要支持英语识别。april-asr基于ONNXRuntime开发,可在Linux和Windows平台上构建。项目虽仍在开发中,但已提供示例代码和模型训练指南,为开发者提供了简洁灵活的语音识别解决方案。

april-asr语音识别离线转录ONNXRuntimeAPIGithub开源项目

april-asr

aprilasr是一个提供离线流式语音转文本应用程序API的最小库

文档

状态

该库目前正在开发中。一些功能尚未实现,可能存在bug和崩溃,API可能会发生重大变化。它可能还不适合用于生产环境。

此外,目前只有一个模型,只能处理英语,而且还存在一些准确性问题。

语言支持

该库有一个C语言API,还提供了C#和Python绑定,但这些可能还不稳定。

示例

example.cpp中提供了该库的使用示例。它可以对WAV文件进行语音识别,或通过读取标准输入进行流式识别。

它被构建为main目标。构建aprilasr后,您可以这样运行它:

$ ./main /path/to/file.wav /path/to/model.april

对于流式识别,您可以将parec管道输入到它:

$ parec --format=s16 --rate=16000 --channels=1 --latency-ms=100 | ./main - /path/to/model.april

模型

目前只有一个可用模型,英语模型,基于csukuangfj的训练icefall模型作为基础,并使用一些额外数据进行了训练。

要制作自己的模型,请查看extra/exporting-howto.md

在Linux上构建

构建需要ONNXRuntime v1.13.1。您可以尝试从源代码构建它,或者直接下载发布的二进制文件。

下载ONNXRuntime

运行./download_onnx_linux_x64.sh以获取linux-x64版本。

对于其他平台,脚本应该非常相似,或者访问https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/tag/v1.13.1 并下载适合您平台的zip/tgz文件,然后将内容解压到名为lib的目录中。

如果将其放在lib中不是一个选择,您也可以定义环境变量ONNX_ROOT,其中包含您解压存档的路径。

从源代码构建ONNXRuntime(未经测试)

如果您已经下载了ONNXRuntime,则不需要执行此操作。

按照以下说明操作:https://onnxruntime.ai/docs/how-to/build/inferencing.html#linux

然后运行

cd build/Linux/RelWithDebInfo/
sudo make install

构建aprilasr

运行:

$ mkdir build
$ cd build
$ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
$ make -j4

现在您应该有了mainlibaprilasr.solibaprilasr_static.so

如果运行main失败,因为找不到libonnxruntime.so.1.13.1,您可能需要使libonnxruntime.so.1.13.1可访问,如下所示:

$ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:`pwd`/../lib/lib/

在Windows上构建(msvc)

在april-asr文件夹中创建一个名为lib的文件夹。

下载onnxruntime-win-x64-1.13.1.zip并将onnxruntime-win-x64-1.13.1文件夹的内容解压到lib文件夹中。

运行cmake来配置和生成Visual Studio项目文件。如果您下载了ONNXRuntime的x64版本,请确保选择x64作为目标。

打开ALL_BUILD.vcxproj,一切都应该可以构建。输出将在Release或Debug文件夹中。

运行main.exe时,您可能会收到类似这样的错误消息:

应用程序无法正确启动(0xc000007b)

要解决此问题,您需要使onnxruntime.dll可用。一种方法是将lib/lib/onnxruntime.dll复制到build/Debug和build/Release中。您可能需要将dll与您的应用程序一起分发。

应用

目前我正在开发Live Captions,这是一个提供实时字幕的Linux桌面应用程序。

致谢

感谢k2-fsa/icefall的贡献者创建了语音识别配方和模型。

本项目使用了几个库:

  • pocketfft,作者Martin Reinecke,版权所有(C)2008-2018 Max-Planck-Society,根据BSD-3-Clause许可
  • Sonic库,作者Bill Cox,版权所有(C)2010 Bill Cox,根据Apache 2.0许可
  • tinycthread,作者Marcus Geelnard和Evan Nemerson,根据zlib/libpng许可

这些绑定基于Vosk API绑定,这是另一个基于前代Kaldi的语音识别库。Vosk的版权归Alpha Cephei Inc.所有,根据Apache 2.0许可。

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