sherpa-onnx：跨平台、多语言的语音处理工具包

Sherpa-onnx 是一个基于 ONNX 运行时的开源语音处理库，支持多种语音相关任务，包括语音识别、语音合成、说话人识别、语言识别等。它不仅支持多种编程语言（如 C++、C、Python、JavaScript、Java、C# 等），还支持多种操作系统和硬件平台（如 Windows、macOS、Linux、Android、iOS 等）。sherpa-onnx的设计理念是提供一个灵活、易用且高性能的语音处理解决方案，可以在各种设备和场景中部署使用。

主要特性

1. 多功能支持：sherpa-onnx不仅支持语音识别和语音合成这两大核心功能，还支持说话人识别、语言识别、音频标签、语音活动检测(VAD)和关键词检测等多种语音处理任务。这使得它成为一个全面的语音处理工具包。

2. 跨平台兼容：sherpa-onnx可以在多种操作系统和硬件平台上运行，包括Windows、macOS、Linux以及Android和iOS移动平台。它还支持各种嵌入式系统，如Raspberry Pi、RISC-V架构设备等。

3. 多语言API：为了方便不同背景的开发者使用，sherpa-onnx提供了丰富的编程语言接口，包括C++、C、Python、Go、C#、Java、Kotlin、JavaScript、Swift、Rust、Dart和Object Pascal等。这大大增加了工具包的适用范围和开发灵活性。

4. 离线运行：sherpa-onnx的一大特点是可以完全离线运行，不需要网络连接。这对于注重隐私和安全性的应用场景非常重要。

5. 高性能：基于ONNX运行时，sherpa-onnx能够提供高效的推理性能，适合在各种计算能力的设备上部署。

从实际应用的角度来看，Sherpa-onnx 已经被用于离线语音识别与声纹识别技术的实践。通过使用 PaddleSpeech 进行声纹识别 embedding 向量提取，并利用 Sherpa-onnx 对预训练的说话人识别模型进行优化和部署，可以显著提高模型的推理速度和性能。这种优化过程包括模型剪枝和量化等操作，以降低模型大小并提高推理速度。Sherpa-onnx 在说话人识别功能方面表现出色，具备强大的硬件兼容性、灵活的编程语言支持以及高效的模型优化能力。

在 C# 中使用 Sherpa-onnx，可以通过 NuGet 包管理器引入依赖，并使用提供的 C# API 进行语音识别等操作。例如，可以通过以下代码片段来解码一个文件：

public class RecognizerExample
{
     public void RecognizeSpeech()
     {
         // 创建 OfflineTtsConfig 对象并设置模型路径等参数
         OfflineTtsConfig config = new OfflineTtsConfig();
         config.Model.Vits.Model = Path.Combine("path/to/your/model", "vits-aishell3.onnx ");
         config.Model.Vits.Lexicon = Path.Combine("path/to/your/model", "lexicon.txt ");
         config.Model.Vits.Tokens = Path.Combine("path/to/your/model", "tokens.txt ");
         config.Model.Vits.DataDir = Path.Combine("path/to/your/model", "data");
         config.Model.Vits.DictDir = Path.Combine("path/to/your/model", "dict");
         config.Model.Vits.NoiseScale = 0.667f;
         config.Model.Vits.NoiseScaleW = 0.8f;
         config.Model.Vits.LengthScale = 1f;
         config.Model.NumThreads = 1;
         config.Model.Debug = 0;
         config.Model.Provider = "cpu";

        // 使用配置对象进行语音识别或合成
         using (var synthesizer = new OfflineTts(config))
         {
             string textToSynthesize = "你好，世界！";
             byte[]合成的音频数据 = synthesizer.Synthesize(textToSynthesize);
             // 处理合成的音频数据，例如保存到文件或播放
             File.WriteAllBytes("output.wav ", 合成的音频数据);
         }
     }
}

有一篇Java的文章《基于sherpa的本地智能语音助手入门-Java Api版》供参考，里面提到的很多知识值得借鉴。