英語の原文: https://argusic.com/subject/sherpa-onnx
sherpa-onnx
インターネット接続なしで next-gen Kaldi と onnxruntime を使用した音声認識、音声合成、話者分離、音声強調、音源分離、VAD。組み込みシステム、Android、iOS、HarmonyOS、Raspberry Pi、RISC-V、RK NPU、Axera NPU、Ascend NPU、x86_64 サーバー、WebSocket サーバー/クライアントをサポートし、12 のプログラミング言語に対応しています。
動作するソース: GitHubホームページC++Apache-2.0コミット 040afe360a38
C++、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: aarch64、android、arm32、asr、cpp、csharp、dotnet、ios.
sherpa-onnx は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 7 分でインストールし、6 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
The sherpa-onnx 1.13.8 C++ source built successfully, all 29 CTest tests passed, the published Python package installed, and both Python and native CLI paths performed real Whisper ASR and generated decodable Piper TTS audio.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- pip install . failed at CMake configure because Python.h and Development.Module were missing; python3-dev cannot be installed without root3 分
- Repository tests initially failed with ModuleNotFoundError: _sherpa_onnx1 分
- A single-process pytest run raised duplicate pybind registration errors1 分
- pytest mis-collected module-level speaker-test helpers as fixtures1 分
- /usr/bin/time was unavailable (exit 127)
- The file utility was unavailable
- インストール時間
- 7 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 7 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 6 件に遭遇、6 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- ctest --output-on-failure exited 0 with 29/29 tests passed; source-built sherpa-onnx-offline exited 0 and transcribed test_wavs/0.wav as 'After early nightfall, the yellow lamps would light up here and there the squalid quarter of the brothels.'; Python and source-built CLI TTS produced 4.672s and 4.800s 16kHz mono PCM WAVs, both decoded by ffmpeg -v error -i FILE -f null - with exit 0.
- 使用したモデルのトークン
- 179,157
- テストした正確なコミット
- 040afe360a38
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
diff --git a/sherpa-onnx/python/sherpa_onnx/__init__.py b/sherpa-onnx/python/sherpa_onnx/__init__.py index eeea51f..27abdb7 100644 --- a/sherpa-onnx/python/sherpa_onnx/__init__.py +++ b/sherpa-onnx/python/sherpa_onnx/__init__.py @@ -95,3 +95,4 @@ from .keyword_spotter import KeywordSpotter from .offline_recognizer import OfflineRecognizer from .online_recognizer import OnlineRecognizer from .utils import text2token +__version__ = '1.13.8' ## HEAD (no branch) tokens used 179,157
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 7 分でインストールできました。
- 6 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
- 手早く評価したい場合: クローンから 7 分後には動作していました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
aarch64androidarm32asrcppcsharpdotnetioslazaruslinuxmacosmfcobject-pascalonnxraspberry-pirisc-vspeech-to-texttext-to-speechvitswindows
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/sherpa-onnx)質問
- sherpa-onnx は動作しますか?
- はい。sherpa-onnx は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 7 分でインストールして起動し、途中で 6 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は sherpa-onnx をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 040afe360a38 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- sherpa-onnx のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.13 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- sherpa-onnx のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 7 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- sherpa-onnx には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- sherpa-onnx のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 6 件の問題が発生しました。そのうち 6 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- sherpa-onnx の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。