Sherpa-Onnx 流式语音识别模型使用指南

Sherpa-Onnx 是一个开源的语音识别框架，支持多种模型格式和推理引擎。本文将重点介绍如何在 Node.js 环境中使用 Sherpa-Onnx 的流式语音识别功能，特别是针对 NeMo 流式模型的实现方法。

流式与非流式模型区别

流式语音识别模型能够实时处理音频流，边接收音频边进行识别，适合需要低延迟的实时应用场景。而非流式模型需要接收完整的音频后才能开始识别，适合对延迟要求不高的离线处理场景。

NeMo 流式模型配置

在 Sherpa-Onnx 中使用 NeMo 流式模型时，需要正确配置模型参数。以 Fast Conformer 流式模型为例，主要需要配置以下文件：

• 编码器模型文件(encoder.onnx)
• 解码器模型文件(decoder.onnx)
• 联合网络模型文件(joiner.onnx)
• 分词器文件(tokens.txt)

这些文件可以从预训练模型包中获取，解压后放置在指定目录即可使用。

Node.js 实现示例

在 Node.js 环境中实现流式语音识别，可以参照以下代码结构：

const sherpaOnnx = require('sherpa-onnx');

// 创建识别器配置
const config = {
  featConfig: {
    sampleRate: 16000,
    featureDim: 80,
  },
  modelConfig: {
    nemo: {
      encoder: 'path/to/encoder.onnx',
      decoder: 'path/to/decoder.onnx',
      joiner: 'path/to/joiner.onnx',
      tokens: 'path/to/tokens.txt',
      numThreads: 1,
    },
  },
  // 其他配置参数...
};

// 创建识别器实例
const recognizer = new sherpaOnnx.OnlineRecognizer(config);

// 创建音频流处理
const stream = recognizer.createStream();

// 音频数据输入
// stream.acceptWaveform(sampleRate, audioData);

// 获取识别结果
// const result = recognizer.getResult(stream);

流式处理注意事项

1. 无需VAD: 流式模型本身具备处理连续音频流的能力，不需要额外使用语音活动检测(VAD)模块。

2. 实时性优化: 可以通过调整模型参数和线程数来平衡识别准确率和实时性要求。

3. 资源管理: 及时释放完成的音频流对象，避免内存泄漏。

4. 延迟控制: 流式模型的识别延迟与模型结构和配置参数密切相关，需要根据实际场景进行调整。

性能调优建议

对于性能要求较高的应用场景，可以考虑以下优化措施：

• 适当增加线程数(numThreads)以提高处理速度
• 优化音频采样率和特征维度配置
• 使用更高效的流式模型结构
• 合理设置识别结果的返回频率

通过以上方法，开发者可以轻松地在 Node.js 环境中实现高效的流式语音识别功能，满足各种实时语音处理需求。