| Reconhecimento de fala em tempo real | Detecção de atividade de voz |
|---|---|
| ✔️ | ✔️ |
| Arquitetura | Android | iOS | Windows | macos | Linux |
|---|---|---|---|---|---|
| x64 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| x86 | ✔️ | ✔️ | |||
| ARM64 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| ARM32 | ✔️ | ✔️ | |||
| riscv64 | ✔️ |
| 1. C ++ | 2. C | 3. Python | 4. JavaScript |
|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 5. Vá | 6. C# | 7. Kotlin | 8. Swift |
|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
Também suporta WebAssembly.
Este repositório suporta a execução das seguintes funções localmente
nas seguintes plataformas e sistemas operacionais:
x86_64 , braço de 32 bits, braço de 64 bits (ARM64, AARCH64), RISC-V (RISCV64)com as seguintes APIs
C#Apoiamos todas as plataformas que a NCNN suporta.
Tudo pode ser compilado da fonte com link estático. O executável gerado depende apenas das bibliotecas do sistema.
Dica : não depende de Pytorch ou de qualquer outra estrutura de inferência que não seja a NCNN.
Consulte a documentação https://k2-fsa.github.io/sherpa/ncnn/index.html para instalação e usos, por exemplo,
Fornecemos alguns vídeos do YouTube para demonstração sobre o reconhecimento de fala em tempo real com sherpa-ncnn usando um microfone:
English : https://www.bilibili.com/video/bv1tp411p7dh/
Chinese : https://www.bilibili.com/video/bv1214y177vu
Multilíngue (Chinês + Inglês) com Demonstração Python de Ponto End: https://www.bilibili.com/video/bv1ek411y788/
Demos Android
Multilíngue (chinês + inglês) Android Demo 1: https://www.bilibili.com/video/bv1ge411a7xs
Multilíngue (chinês + inglês) Android Demo 2: https://www.bilibili.com/video/bv1ek411y788/
Chinese (with background noise) Android Demo: https://www.bilibili.com/video/bv1gr4y167fx
Demoção Chinese do Android: https://www.bilibili.com/video/bv1744y1z76h
Chinese poem with background music Android Demo: https://www.bilibili.com/video/bv1vr4y1k7eo
| Descrição | Url |
|---|---|
| Reconhecimento de fala de streaming | Endereço |
https://github.com/k2-fsa/sherpa-nncnn/releases/tag/models
Consulte https://k2-fsa.github.io/sherpa/social-groups.html para 新一代 kaldi微信交流群e qq 交流群.