使用kaldi的sherpa-onnx根据文字语音合成（英文）

已于 2024-07-02 09:31:42 修改
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分类专栏： 架设私有大模型 语音识别 文章标签： 语音识别 人工智能
于 2024-06-25 15:28:20 首次发布
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手把手教学！新一代 Kaldi: TTS Runtime ASR 实时本地语音识别 语音合成来啦
南七小僧的学海无涯
06-17 1263
如果你希望从源码编译，或者你希望使用其他语言的 API， 比如 C/C++/Go/Kotlin/C#/Swift 等， 请参考文档。本文使用的测试模型，都是来源于网上开源的。我们也提供一个单一的 Windows exe 程序，双击就能运行，无须安装。目前使用的模型源于网上开源的 预训练模型，后续我们也会在。的意思是使用第10个说话人的声音。下面两个表格总结了本文用到的模型文件下载链接。注：本文使用的模型为网上开源的预训练模型。注：本文使用的模型为网上开源的预训练模型。注：你仍然需要自己单独下载模型文件。
使用kaldi的sherpa-onnx根据文字语音合成（中文）
lstef的博客
07-02 1482
【代码】使用kaldi的sherpa-onnx根据文字语音合成（中文）
sherpa-onnx 项目使用教程
gitblog_00307的博客
08-10 1096
sherpa-onnx 项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 sherpa-onnx 项目的目录结构如下： sherpa-onnx/ ├── csrc/ │ ├── online-wenet-ctc-model.cc │ └── ... ├── python/ │ ├── setup.py │ └── ... ├── scripts/ │ ├── build.sh │ ...
sherpa-onnx开源语音处理框架研究报告：从技术解析到应用实践
chanalbert
06-12 1373
sherpa-onnx是一个基于下一代Kaldi和ONNX运行时的开源语音处理框架，由K2-FSA团队开发并维护。该项目专注于提供跨平台、高效率的语音处理能力，支持在完全离线的环境中运行语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)、说话人识别、语音活动检测(VAD)等多项功能。与依赖云服务的传统语音解决方案不同，sherpa-onnx的设计理念强调隐私保护和低延迟响应，使其特别适合在嵌入式设备、移动终端和边缘计算场景中部署使用
Sherpa-ONNX：说话人识别与语音识别自动开启（VAD）+ Python API 完整指南
小蜗牛的珍贵百宝箱
10-11 4625
Sherpa-ONNX 是一个基于 ONNX 的轻量级语音识别框架，支持多种语音处理任务，包括说话人识别（Speaker Recognition）和自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）。在本指南中，我们将重点介绍如何使用 Sherpa-ONNX 进行说话人识别、自动开启语音识别（VAD）以及如何通过 Python API 进行操作。通过使用 Sherpa-ONNX，我们成功地实现了说话人识别和语音识别的自动开启。
java centos 离线使用sherpa-onnx文字转语音TTS
zhangr
11-26 1473
sherpa-onnx 是一个基于下一代 Kaldi 和 onnxruntime 的开源项目，专注于语音识别、文本转语音、说话人识别和语音活动检测（VAD）等功能。sherpa-onnx 提供了以下核心功能：语音识别（Speech-to-Text, ASR）：支持流式和非流式语音识别。语音语言识别（Spoken Language Identification）：识别语音的语言。文本转语音（Text-to-Speech, TTS）：将文本转换为语音。相关文件已上传至资源库。
【亲测免费】 强大而全面的语音处理工具——Sherpa-Onnx
gitblog_00354的博客
08-10 2323
强大而全面的语音处理工具——Sherpa-Onnx 在人工智能的浪潮中，语音技术已成为连接人机的重要桥梁。今天，我们要向您隆重推荐一个开源宝藏——Sherpa-Onnx，一个集多种语音功能于一体的强大本地运行库，完美适配从服务器到边缘设备的各种场景。 项目介绍 Sherpa-Onnx 是一款开源的语音处理神器，它涵盖了从语音识别（ASR）、语音合成（TTS）到说话人验证与识别等一整套语音技术功能。...
snowboy+新一代kaldi（k2-fsa）sherpa-onnx实现离线语音识别【语音助手】
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本系列主要目标初步完成一款智能音箱的基础功能，包括语音唤醒、语音识别(语音转文字)、处理用户请求（比如查天气等，主要通过rasa自己定义意图实现）、语音合成(文字转语音)功能。语音识别、语音合成采用离线方式实现。语音识别使用sherpa-onnx，可以实现离线中英文语音识别。本文用到的一些安装包在snowboy那一篇的必要条件中已经完成了部分构建，在离线语音识别安装完成之后也会把相关代码写道snowboy项目中，语音唤醒之后调用语音识别翻译用户说话的内容。
Unity使用sherpa-onnx实现离线语音合成
不忘初心 方得始终
05-14 2685
Unity使用sherpa-onnx实现离线语音合成
【免费下载】 sherpa-onnx 安装和配置指南
gitblog_07717的博客
09-13 4953
sherpa-onnx 安装和配置指南 1. 项目基础介绍和主要编程语言 项目基础介绍 sherpa-onnx 是一个开源项目，旨在提供离线的语音识别、文本转语音、说话人识别和语音活动检测（VAD）功能。该项目基于下一代 Kaldi 和 onnxruntime，支持多种平台和操作系统，包括嵌入式系统、Android、iOS、Raspberry Pi、RISC-V 和 x86_64 服务器。 主要编...
sherpa-onnx说话人识别+语音识别自动开启（VAD）+语音识别Python API
lstef的博客
06-17 3999
实现实时语音识别，自动识别语音开始结束，识别讲话人身份
【免费下载】 开源项目推荐：sherpa-onnx
gitblog_07718的博客
09-13 2079
开源项目推荐：sherpa-onnx 1. 项目基础介绍和主要编程语言 sherpa-onnx 是一个基于下一代 Kaldi 和 onnxruntime 的开源项目，专注于语音识别、文本转语音、说话人识别和语音活动检测（VAD）等功能。该项目支持在没有互联网连接的情况下本地运行，适用于嵌入式系统、Android、iOS、Raspberry Pi、RISC-V 和 x86_64 服务器等多种平台。 ...
语音合成工具（源码）
01-04
利用百度API进行语音合成，生成mp3文件供程序内部调用。附源码
sherpa-onnx流式ASR模型
09-26
sherpa-onnx流式ASR模型 或者去sherpa官网下载对应模型 模型名 sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20
Sherpa-onnx：开源语音识别框架的突破性进展
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Sherpa-onnx：开源语音识别框架的突破性进展 项目概述 Sherpa-onnx是一个基于ONNX Runtime的开源语音识别框架，由k2-fsa团队开发维护。该项目以其模块化设计、高性能和跨平台支持在开发者社区中获得了广泛好评。 技术亮点 卓越的架构设计 该框架采用了高内聚、低耦合的模块化设计理念，使得各个功能组件能够独立开发和优化。这种架构不仅提高了代码的可维护性，也为性能优化提供了良...
将sherpa-onnx嵌入unity中进行语音识别（ASR）
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是一个开源项目，旨在提供离线的语音识别、文本转语音、说话人识别和语音活动检测（VAD）功能。该项目支持很多语言，其中包括C#，在原项目文件中有C#示例，因此可以移植到unity中，本文参考了sherpa-onnx的TTS实现和原项目C#示例代码。首先该项目进行语音识别需要语音识别大模型，我这边以模型作为测试，要下载该模型请自行去该项目的官方网址去下载。​然后需要导入相关dll库和lib库，我在原项目文件中找了很久都没找到，最后在他的示例项目中找到。现在万事俱备，接下来可以开始了。
语音合成技术新手区&KALDI语音识别新手区
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06-13 5349
公告 为了方便语音合成、语音识别入门者相互交流、互相学习帮助，特建： 语音合成技术交流新手群857378993 KALDI语音识别新手群 279295537
sherpa-onnx 项目教程
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08-10 1303
sherpa-onnx 项目教程 项目介绍 sherpa-onnx 是一个基于 next-gen Kaldi 的语音识别、文本转语音和说话人识别项目，使用 onnxruntime 进行本地处理，无需互联网连接。该项目支持多种平台和编程语言，包括 Android、iOS、Raspberry Pi、RISC-V、x86_64 服务器等。 项目快速启动 安装依赖 首先，确保你已经安装了 Python 和...
在虚拟机Ubuntu系统下部署【sherpa-onnx】，实现语音识别功能
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09-19 1891
为了在不联网的情况下，在终端仍然能够实现语音识别功能，为后续采用语音来控制机械臂执行任务做铺垫虚拟机配置：内存：8G处理器：4核硬盘：80G。
// This file shows how to use sherpa-onnx C API // to convert text to speech using an offline model.
03-08
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用sherpa-onnx的C API进行离线文本转语音。首先，我得回忆一下sherpa-onnx的相关信息，根据用户提供的引用内容，sherpa是一个基于下一代Kaldi和ONNX运行时的开源项目，支持离线语音处理，包括语音识别、文本转语音（TTS）、说话人识别和VAD。用户之前提到了Python API的例子，但现在他们需要的是C API的文本转语音实现。 首先，我需要确认sherpa-onnx的C API是否支持文本转语音功能。根据引用[2]，sherpa支持文本转语音，但需要检查C API的文档或示例是否存在相关接口。用户提供的Python示例是关于语音识别的，但TTS部分可能需要不同的模型和API调用。 接下来，用户可能需要安装和配置sherpa-onnx的C库。通常，C API的使用需要包含头文件、链接库文件，并确保依赖项如ONNX Runtime正确安装。可能需要指导用户从源代码编译sherpa-onnx，或者下载预编译的库。 然后，关于文本转语音的具体步骤，应该包括初始化TTS模型、配置参数、输入文本、生成语音波形，以及保存为音频文件。需要查找sherpa-onnx的文档中是否有相关的结构体和函数，比如`SherpaOnnxOfflineTts`、`sherpa_onnx_offline_tts_create`等。假设存在类似语音识别的接口，可能需要创建TTS对象，设置模型路径（如VITS模型），然后调用生成函数。 此外，用户可能需要示例代码来说明如何使用这些API。由于用户提供的引用中没有C API的TTS示例，我需要参考sherpa-onnx的官方文档或GitHub仓库中的示例。如果官方文档中没有C API的示例，可能需要根据Python API的结构推断C的用法，或者建议用户查看项目的测试案例或源代码。 还需要注意模型文件的准备。文本转语音通常需要特定的模型，比如VITS模型，用户需要下载预训练的模型文件，并在代码中指定路径。例如，中文TTS可能需要一个中文的VITS模型，用户需要从项目提供的资源或Hugging Face上下载这些模型。 另外，编译和链接步骤也是关键。用户在使用C API时，需要正确设置包含路径、库路径，并链接必要的库文件，如`sherpa-onnx-c-api`和`onnxruntime`。可能需要指导用户使用gcc或clang进行编译，并添加必要的编译选项。 最后，测试生成的音频文件是否正常，可能需要使用音频播放工具或编写代码来验证输出是否正确。如果有常见的错误，比如模型加载失败或内存泄漏，也需要提醒用户检查模型路径和内存管理。 总结一下，回答的结构应该是：安装和准备、模型下载、代码示例、编译指令、注意事项。需要确保所有步骤清晰，并且代码示例正确无误，符合C API的规范。同时，引用用户提供的资料，特别是引用[2]中关于sherpa支持离线TTS的信息，来增强回答的可信度。</think>以下是使用sherpa-onnx C API实现离线文本转语音的步骤详解： ### 1. 环境准备 首先需要从源码编译sherpa-onnx的C API库： ```bash git clone https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx cd sherpa-onnx mkdir build cd build cmake -D SHERPA_ONNX_ENABLE_TTS=ON .. make -j4 ``` 注意需要开启`SHERPA_ONNX_ENTTPS`编译选项以启用文本转语音功能[^2]。 ### 2. 模型准备 下载预训练的VITS模型文件： ```bash # 中文TTS模型示例 wget https://huggingface.co/csukuangfj/vits-zh-aishell3/resolve/main/aishell3/onnx/aishell3_vits.onnx ``` ### 3. C语言示例代码 ```c #include <stdio.h> #include "sherpa-onnx/c-api/c-api.h" int main() { // 配置TTS参数 SherpaOnnxOfflineTtsConfig config; config.model.vits.model = "aishell3_vits.onnx"; // 模型路径 config.model.vits.lexicon = ""; // 词典文件（中文不需要） config.model.vits.tokens = "tokens.txt"; // 音素表 config.speed = 1.0; // 语速 // 创建TTS实例 SherpaOnnxOfflineTts *tts = SherpaOnnxCreateOfflineTts(&config); // 生成语音 const char *text = "欢迎使用离线语音合成系统"; SherpaOnnxGeneratedAudio audio = SherpaOnnxOfflineTtsGenerate(tts, text); // 保存为WAV文件 SherpaOnnxWriteWave(audio.samples, audio.n, 22050, "output.wav"); // 释放资源 SherpaOnnxDestroyOfflineTts(tts); return 0; } ``` ### 4. 编译执行 ```bash gcc tts_demo.c -I/path/to/sherpa-onnx/c-api \ -L/path/to/sherpa-onnx/build/lib \ -lsherpa-onnx-c-api -lonnxruntime -o tts_demo # 设置库路径 export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/onnxruntime/lib:$LD_LIBRARY_PATH ./tts_demo ``` ### 关键参数说明 - **speed**: 取值范围0.5-2.0，控制语音速度 - **model.vits.noise_scale**: 噪声参数影响音色（默认0.667） - **model.vits.noise_scale_w**: 音素时长参数（默认0.8）
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