Sherpa-Onnx 中文语音识别模型选择指南

背景介绍

Sherpa-Onnx 是一个基于 ONNX 和 NCNN 的高性能语音识别框架，支持多种模型架构。在实际应用中，开发者经常需要选择适合特定场景的语音识别模型，特别是在中文识别和热词定制方面。

中文流式识别模型推荐

对于需要实时中文语音识别的场景，Sherpa-Onnx 提供了两个优秀的预训练模型选择：

1. ONNX 格式的流式 Zipformer 双语模型

   • 支持中英文双语识别
   • 采用 Zipformer 架构，平衡了识别精度和计算效率
   • 专为流式识别场景优化，适合实时语音转写

2. NCNN 格式的流式 Zipformer 双语模型

   • 同样支持中英文双语识别
   • 基于 NCNN 推理框架优化
   • 在移动端和嵌入式设备上表现优异

模型特点分析

这两个推荐模型具有以下共同优势：

• 流式处理能力：能够实时处理语音输入，延迟低
• 双语支持：同时支持中文和英文识别
• 高效架构：采用 Zipformer 结构，在保持精度的同时提升了推理速度
• 预训练优化：经过大规模数据训练，识别准确率高

热词定制实现

虽然问题中没有详细讨论热词定制实现，但 Sherpa-Onnx 框架通常支持通过以下方式实现热词功能：

1. 修改解码图(decoding graph)加入特定词汇
2. 调整语言模型权重增强特定词汇识别
3. 在后处理阶段对识别结果进行二次匹配和替换

模型选择建议

对于不同应用场景，建议如下：

• 桌面/服务器应用：优先选择 ONNX 版本，兼容性更好
• 移动/嵌入式设备：考虑 NCNN 版本，资源占用更低
• 纯中文场景：虽然模型是双语的，但通过适当配置可以优化中文识别效果

性能优化提示

1. 根据硬件选择适当的量化版本(如int8)
2. 调整解码参数平衡速度和准确率
3. 合理设置音频采样率和帧大小

总结

Sherpa-Onnx 为中文语音识别提供了高质量的预训练模型，特别是推荐的流式 Zipformer 模型在实时性和准确性方面表现出色。开发者可以根据具体应用场景选择合适的模型格式和版本，并通过框架提供的接口实现热词等定制功能。