Wenet项目Horizon BPU运行时构建问题分析与解决方案

背景介绍

Wenet是一个端到端的语音识别工具包，支持多种硬件平台。其中Horizon BPU（Brain Processing Unit）是某公司推出的一款AI加速芯片，Wenet提供了针对该芯片的运行时支持。然而在实际构建过程中，开发者可能会遇到一系列依赖和兼容性问题。

主要问题分析

在构建Horizon BPU运行时过程中，主要出现了以下几类问题：

1. Python依赖冲突：protobuf版本冲突是最先暴露的问题，Horizon工具链要求protobuf<=3.19.4，而其他组件如onnx、tensorboard等需要更高版本。

2. 构建系统配置问题：CMake构建过程中缺少必要的头文件路径配置。

3. Python模块导入错误：随着项目版本迭代，部分模块路径和函数发生了变化，导致导入失败。

4. 第三方库兼容性问题：特别是typeguard库的版本不兼容问题。

详细解决方案

1. Python依赖管理

对于protobuf版本冲突，必须明确Horizon工具链对protobuf的限制优先级最高。正确的版本组合应为：

pip install protobuf==3.19.4
pip install onnx==1.12.0

其他组件如tensorboard的版本警告可以暂时忽略，不影响核心功能。

2. CMake构建配置修正

构建过程中出现的头文件缺失问题，需要在CMakeLists.txt中添加wetextprocessing模块的包含路径：

include(wetextprocessing)

这一修改确保了构建系统能够找到必要的文本处理相关头文件。

3. 模块导入路径修正

项目迭代导致部分函数移动到了新的模块中。需要修改导入路径：

# 原代码
from wenet.utils.common import remove_duplicates_and_blank

# 修改为
from wenet.utils.ctc_utils import remove_duplicates_and_blank

4. 第三方库版本控制

typeguard库在3.0.0版本后移除了check_argument_types函数，必须使用2.x版本：

pip install typeguard==2.13.3

5. 项目版本选择建议

对于Horizon BPU运行时构建，建议使用特定的Wenet版本（如v2.2.0），以避免新版本中引入的不兼容变更。同时需要配套使用以下版本组合：

pip install torch==1.13.0 torchaudio==0.13.0 torchvision==0.14.0
pip install onnx==1.12.0 onnxruntime==1.19.2
pip install protobuf==3.19.4
pip install typeguard==2.13.3

构建流程最佳实践

基于实际经验，推荐以下构建流程：

1. 创建干净的Python虚拟环境
2. 安装指定版本的依赖项
3. 获取特定版本的Wenet源代码
4. 修改CMakeLists.txt添加必要配置
5. 执行构建命令
6. 准备模型文件时注意修正Python脚本中的导入路径

总结

Horizon BPU运行时的构建过程涉及多个技术栈的版本协调，需要特别注意以下几点：

• 严格遵循Horizon工具链的版本要求
• 了解Wenet项目在不同版本间的变更
• 构建系统配置需要完整
• Python环境管理要规范

通过系统性地解决依赖冲突和兼容性问题，开发者可以成功构建出适用于Horizon BPU的Wenet运行时环境。这些经验也适用于其他嵌入式AI加速平台的开发工作。