Windows on ARM编译python的sherpa-onnx库
Windows on ARM编译python的sherpa-onnx库
- sherpa-onnx简介
- sherpa-onnx的优点和用途
- Sherpa的编译安装
- 设置环境变量
- 最后一步,导入
sherpa-onnx简介
Sherpa,作为Next-gen Kaldi项目的一个部署框架,它支持将语音相关的预训练模型部署到各种平台上,并且支持多种语言绑定。
具体来说,Sherpa的功能和特点包括:
跨平台部署:Sherpa可以将语音模型部署到不同的硬件和软件平台上,包括云服务器、边缘设备(如智能手机、IoT设备等)等。这种跨平台的能力使得Sherpa具有很高的灵活性和适应性,可以满足不同场景下的需求。
多种语言绑定:Sherpa支持多种编程语言接口,如Python、C++等。这意味着开发者可以使用自己熟悉的语言来调用Sherpa提供的API,从而更方便地进行模型的部署和二次开发。
预训练模型支持:Sherpa内置了对Kaldi项目中预训练模型的支持,这些模型已经在大量数据上进行了训练,并取得了很好的性能。开发者可以直接使用这些预训练模型,而无需从头开始训练,从而大大节省了时间和资源。
可扩展性:Sherpa的设计具有很强的可扩展性,允许开发者根据自己的需求添加新的模型、算法或平台支持。这种可扩展性使得Sherpa能够不断适应新技术和新需求的发展。
总的来说,Sherpa作为一个强大的部署框架,为Next-gen Kaldi项目的语音模型提供了高效、灵活和可