Sherpa简介

Sherpa 是一个由 K2-FSA 团队 开发的 开源语音处理框架，旨在解决传统语音识别工具（如 Kaldi）在模型部署和跨平台适配中的复杂性问题。它通过整合现代深度学习技术和高效推理引擎，提供了从语音识别、合成到说话人识别的一站式解决方案，尤其在实时性、低资源消耗和跨平台兼容性方面表现突出。

一、Sherpa 的定位与核心架构

1. 下一代 Kaldi 的继承者

• 背景：Kaldi 是语音识别领域的经典工具链，但模型训练和部署流程复杂，依赖大量脚本和工具链。Sherpa 作为 “下一代 Kaldi”，专注于简化部署流程，支持端到端（E2E）模型（如 RNN-T、Conformer、Zipformer）的高效运行。
• 核心目标：
  • 降低部署门槛：通过标准化接口和预训练模型，减少开发者对底层框架的依赖。
  • 优化推理性能：利用 ONNX Runtime、NCNN 等推理引擎，提升模型在不同硬件上的运行效率。
  • 支持多样化场景：覆盖实时语音交互、嵌入式设备、多语言识别等需求。

2. 子项目与技术栈

Sherpa 包含多个子项目，针对不同硬件和场景优化：

子项目	推理引擎	核心特点
sherpa	PyTorch	基于 Py