在SherpaOnnx中同时调用KWS和ASR的技术实现

在语音处理领域，关键词检测(KWS)和自动语音识别(ASR)是两个重要的技术模块。SherpaOnnx作为一个高效的语音处理框架，提供了同时调用这两个功能的API接口。本文将详细介绍如何在SherpaOnnx中实现KWS和ASR的并行处理。

核心实现原理

SherpaOnnx通过SherpaOnnxOnlineStreamAcceptWaveform()函数接收音频数据流。要实现KWS和ASR的同时处理，开发者需要将相同的音频样本分别发送到ASR流和KWS流中。这可以通过连续两次调用该函数来实现，每次调用针对不同的处理流。

实现步骤

1. 初始化处理流：首先需要分别初始化ASR和KWS的处理流，获取两个独立的流处理器。

2. 音频数据分发：在音频回调函数中获取到音频数据后，使用互斥锁和条件变量确保数据同步，然后将相同的数据副本分别发送到两个处理流。

3. 结果处理：分别处理ASR和KWS的输出结果，根据业务需求进行后续操作。

技术要点

• 线程安全：在多线程环境下处理音频数据时，必须确保数据的线程安全性，避免竞争条件。

• 性能优化：由于需要处理两份数据，应注意内存和CPU资源的合理分配，避免性能瓶颈。

• 错误处理：需要妥善处理可能出现的错误情况，如流初始化失败、音频数据处理异常等。

实现建议

对于初次尝试同时调用KWS和ASR的开发者，建议：

1. 先分别调试KWS和ASR的独立运行，确保每个模块都能正常工作。

2. 逐步集成，先实现简单的数据分发机制，再添加线程同步等复杂功能。

3. 进行充分的测试，特别是在高负载情况下验证系统的稳定性。

SherpaOnnx框架已经提供了完整的API支持，开发者只需按照上述方法合理组合这些接口，就能实现KWS和ASR的并行处理功能。