Englisches Original: https://argusic.com/subject/sonus

sonus

:speech_balloon: /so.nus/ STT (Spracherkennung) für Node mit Offline-Hotword-Erkennung

Läuft mit MocksQuelle: GitHubJavaScriptMITCommit efb3cfbc449f

JavaScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: alexa, hotword detection, keyword spotting, node, speech, speech recognition, speech to text und stt.

sonus läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 17 Minuten installiert und ist auf 5 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

With the recorded workarounds, the project's dependencies install, the snowboy native addon and grpc load, ESLint passes, the snowboy detector fires the hotword on real audio, and sonus's hotword-to-recognition flow works against a mock speech recognizer.

Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 56 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft mit Mocks
Argusic Score
56 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,04 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
2
zuletzt getestet
Sterne
639
Forks
74
offene Issues
38
Beobachter
30
Größe
13 MB
erstellt
letzter Push

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von sonus, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet
Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

  • [email protected] (dep of @google-cloud/speech) had no prebuilt binary for Node 18 (ABI node-v109) and its source build failed missing zlib.h and zlib implementation9 Minuten
  • snowboy native build failed: link error 'cannot find -lcblas' (no BLAS dev libs on host, no root)7 Minuten
  • npm test (eslint 3.19 bin wrapper) fails on Node 18 with shelljs circular-dependency 'Bad substitution'1 Minute
  • No audio recorder binary (rec/sox/arecord) on host, so Sonus.start() cannot capture from a mic
  • Real Google Cloud Speech streaming requires real service credentials; no keys available in container
Installationszeit
17 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
17 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
node /tmp/verify-sonus.js exited 0 (hotword trigger, streaming recognizer round-trip, partial/final results, annyang match), node /tmp/verify-snowboy.js exited 0 with HOTWORD EVENTS [{"index":1,"hotword":"snowboy"}] from real UML model + bundled WAV PCM, eslint CLIEngine API reported errorCount 0 warningCount 0 for 5 files, and require('@google-cloud/speech') plus new SpeechClient() succeeded without errors.
Verbrauchte Modell-Tokens
939.106
Genau getesteter Commit
efb3cfbc449f
Container-Image
sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher
dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf
jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Verhalten gegenüber echten Diensten
dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

Repo tree is clean except `package-lock.json` (normal npm artifact), and `node_modules` is untracke…
- `npm install` initially fails: `[email protected]` native build cannot link (`-lcblas` missin…
- Fixed without touching repo source: `npm install --ignore-scripts`, then patched `node_modules/sn…
- `@google-cloud/[email protected]`'s `[email protected]` had no prebuilt binary for Node 18 and its source b…
- `npm test` (eslint 3.19) bin wrapper is broken on Node 18 (`shelljs` circular-dep `Bad substituti…
- Verification: mock-based sonus end-to-end (hotword trigger → streamingRecognize round-trip → part…
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && date +%s' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
1792148282
tokens used
939,106

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

  • In 17 Minuten installiert.
  • Hat sich von allen 5 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
  • Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
  • 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.

Was nicht lief oder unbekannt ist

  • Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner2/3Läuft mit Mocks92,000,04
Argusic Runner1/3Lief nicht20,000,02

Themen (von GitHub)

alexahotword-detectionkeyword-spottingnodespeechspeech-recognitionspeech-to-textsttvoice-controlvoice-recognition

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/sonus.svg)](https://argusic.com/subject/sonus)

Fragen

Läuft sonus?
sonus läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 17 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic sonus getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit efb3cfbc449f. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von sonus gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,04 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von sonus?
17 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht sonus eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von sonus schief?
Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wo ist der Nachweis für sonus?
Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

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