一、安裝k2

*參看環(huán)境部署

二、編譯 sherpa-onnx c++ server

三、官方文檔：

https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/index.html

四、模型下載：

https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/index.html

五、使用c++程序

1）啟動websocket server,并指定模型：

幫助：

執(zhí)行：

2) 啟動sherpa-onnx-online-websocket-client

幫助：

執(zhí)行：

ps：也可以使用sherpa（https://github.com/k2-fsa/sherpa.git）啟動web client，調用sherpa-onnx c++ websocket server

3）啟動microphone test:

幫助：

執(zhí)行：

4) 識別一個音頻文件:

幫助：

執(zhí)行：

六、使用python-api-example示例：

1）識別一個音頻文件：

執(zhí)行：

2）使用麥克風輸入流式數(shù)據(jù)，調用websocket解碼：

執(zhí)行：

3）使用microphone

執(zhí)行

4) 使用microphone,帶端點檢測

執(zhí)行：

使用Onnxruntime推理模型，并發(fā)量及解碼速度都有很大提升。