Original em inglês: https://argusic.com/subject/sherpa-onnx
sherpa-onnx
Reconhecimento de fala, síntese de fala, diarização de locutores, melhoria de fala, separação de fontes e detecção de atividade de voz usando o Kaldi de próxima geração com onnxruntime sem conexão com a internet. Suporta sistemas embarcados, Android, iOS, HarmonyOS, Raspberry Pi, RISC-V, RK NPU, Axera NPU, Ascend NPU, servidores x86_64, servidor/cliente websocket, suporta 12 linguagens de programação.
Executafonte: GitHubpágina do projetoC++Apache-2.0commit 040afe360a38
C++, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: aarch64, android, arm32, asr, cpp, csharp, dotnet e ios.
sherpa-onnx executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 7 minutos e encontrou 6 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
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.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- pip install . failed at CMake configure because Python.h and Development.Module were missing; python3-dev cannot be installed without root3 minutos
- Repository tests initially failed with ModuleNotFoundError: _sherpa_onnx1 minuto
- A single-process pytest run raised duplicate pybind registration errors1 minuto
- pytest mis-collected module-level speaker-test helpers as fixtures1 minuto
- /usr/bin/time was unavailable (exit 127)
- The file utility was unavailable
- Tempo de instalação
- 7 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 7 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 6 encontrados, 6 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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.
- Tokens de modelo usados
- 179.157
- Commit exato testado
- 040afe360a38
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
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
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 7 minutos.
- Recuperou-se de todos os 6 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 7 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
aarch64androidarm32asrcppcsharpdotnetioslazaruslinuxmacosmfcobject-pascalonnxraspberry-pirisc-vspeech-to-texttext-to-speechvitswindows
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/sherpa-onnx)Perguntas
- sherpa-onnx executa?
- Sim. sherpa-onnx executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 7 minutos, encontrando 6 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou sherpa-onnx?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 040afe360a38. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar sherpa-onnx?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,13: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar sherpa-onnx?
- 7 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- sherpa-onnx precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar sherpa-onnx?
- 6 coisas quebraram na execução registrada, e 6 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de sherpa-onnx?
- Todas as 2 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.