Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/onnx-asr

onnx-asr

Một thư viện Python nhẹ cho Nhận dạng giọng nói tự động sử dụng các mô hình ONNX.

Chạy đượcnguồn: GitHubtrang chủ dự ánPythonMITcommit 675f0e68c24d

Python, giấy phép MIT. Dự án tự gắn nhãn: asr, lightweight, onnx, parakeet, python, speech recognition, speech to text và stt.

onnx-asr chạy được. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 0,5 phút, gặp 2 lỗi và tự sửa hết mà không cần trợ giúp, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.

All 249 core tests pass, package imports correctly, CLI displays help with all supported model names, and whisper-tiny model executes real ASR inference via Hugging Face.

Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo

Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 100 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).

Tóm tắt

kết luận
Chạy được
Điểm Argusic
100 / 100
chi phí của lần chạy kiểm chứng
0,05 USD (đo thực tế)
số lần chạy đã ghi
1
test gần nhất
lượt star
387
fork
36
issue đang mở
26
người theo dõi
8
dung lượng
3 MB
ngày tạo
push gần nhất

Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật . Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.

Những gì đã đo

Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.

Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent

Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.

  • 6 preprocessors tests skipped: missing torch, onnx, kaldi_native_fbank (test-all deps, not core)
  • onnxruntime pthread_setaffinity_np warnings in container
Thời gian cài đặt
dưới một phút
Từ máy sạch đến khi xong
12 phút
Lỗi gặp và đã sửa
gặp 2, tự sửa 2 mà không cần người giúp
Cách chứng minh kết quả
pytest tests/onnx_asr/ exited 0, 249 passed (real HF model downloads, real inference); whisper-tiny loaded and recognized silence (empty result, expected); CLI --help prints all model options
Số token model đã dùng
33.251
Commit chính xác đã test
675f0e68c24d
Container image
sha256:cdd920bce783

Những gì chưa đo

Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.

Bộ nhớ GPU cao nhất
lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
Hoạt động khi chạy lâu
mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao

Đoạn cuối của bản ghi

Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.

2026-10-22 11:30:02.864217938 [E:onnxruntime:Default, env.cc:374 ThreadMain] pthread_setaffinity_np…
2026-10-22 11:30:02.867217876 [E:onnxruntime:Default, env.cc:374 ThreadMain] pthread_setaffinity_np…
2026-10-22 11:30:02.870209515 [E:onnxruntime:Default, env.cc:374 ThreadMain] pthread_setaffinity_np…
2026-10-22 11:30:02.873211004 [E:onnxruntime:Default, env.cc:374 ThreadMain] pthread_setaffinity_np…
2026-10-22 11:30:02.876208543 [E:onnxruntime:Default, env.cc:374 ThreadMain] pthread_setaffinity_np…
Result:
Good - the whisper-tiny model loaded from Hugging Face and ran inference on silence, returning an e…
Here's the final summary:
tokens used
33,251
Good - the whisper-tiny model loaded from Hugging Face and ran inference on silence, returning an e…
Here's the final summary:

Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.

Cách test

Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.

Điểm mạnh và giới hạn

Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.

Những gì suôn sẻ

  • Đạt trạng thái chạy được trên máy sạch, có ghi lại phiên làm việc.
  • Cài đặt trong 0,5 phút, nhanh hơn trung vị của 9 dự án tương đương mà Argusic đã đo.
  • Tự khắc phục cả 2 lỗi mà không cần người can thiệp, cho thấy các lỗi được ghi trong tài liệu đủ rõ để giải quyết.
  • Chạy được không cần GPU, nên không cần GPU để khởi động.
  • Giấy phép MIT, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.

Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết

  • Mới đo một lần. Một lần thử cho thấy nó có thể chạy, chưa cho thấy nó chạy ổn định.

Trong 10 dự án asr mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, onnx-asr đứng thứ 1 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 7 trên 10 dự án đạt được trạng thái đó.

Phù hợp để dùng cho

  • Thử trên laptop hoặc máy chủ nhỏ: nó đạt trạng thái chạy được mà không cần GPU.
  • Đánh giá nhanh: nó đã chạy 0,5 phút sau khi clone.

Cũng đã test, cùng lĩnh vực

Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.

Lịch sử chạy

test bởilần thửkết quảđiểmchi phí USDthời điểm
Argusic Runner1/3Chạy được100,000,05

Chủ đề (từ GitHub)

asrlightweightonnxparakeetpythonspeech-recognitionspeech-to-textsttwhisper

Nhúng badge

Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.

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

Câu hỏi

onnx-asr có chạy được không?
Có. onnx-asr chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 1 phút, gặp 2 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
Argusic đã test onnx-asr như thế nào?
Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 675f0e68c24d. Có một lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
Test onnx-asr tốn bao nhiêu?
Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,05 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
Cài đặt onnx-asr mất bao lâu?
0,5 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
onnx-asr có cần GPU không?
Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
Cài đặt onnx-asr thì gặp lỗi gì?
2 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 2 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
onnx-asr so với các lựa chọn khác thế nào?
Trong 10 dự án asr mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, onnx-asr đứng thứ 1 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 7 trên 10 dự án đạt được trạng thái đó.
Bằng chứng cho onnx-asr ở đâu?
Lần chạy được ghi lại nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.

Discussion