代码收藏家技术教程 2024-12-13

Sherpa-ONNX：说话人识别与语音识别自动开启（VAD）+ Python API 完整指南

介绍

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。

安装环境

在开始之前，确保你的系统上已安装以下软件和库：

Python 3.7 或以上版本

pip（Python 包管理工具）

ONNX Runtime（用于运行 ONNX 模型）

步骤 1：安装必要的库

在终端中运行以下命令以安装 Sherpa-ONNX 和其他依赖库：

pip install numpy onnx onnxruntime
pip install sherpa-onnx

步骤 2：模型准备

Sherpa-ONNX 需要预训练模型以进行说话人识别和语音识别。你可以从官方 GitHub 仓库下载相应的模型文件。

# 假设模型文件存储在 models/ 目录下
mkdir models
cd models
# 下载说话人识别模型
wget [说话人识别模型下载链接]
# 下载语音识别模型
wget [语音识别模型下载链接]

步骤 3：自动语音识别（VAD）

VAD（Voice Activity Detection）是语音识别系统的一个重要组成部分，用于判断语音信号的存在。Sherpa-ONNX 提供了内置的 VAD 功能，可以自动检测音频信号。

示例代码：自动开启语音识别

import numpy as np
import sherpa_onnx

# 加载说话人识别模型
speaker_model = sherpa_onnx.SpeakerModel(model_path="models/speaker_model.onnx")
# 加载语音识别模型
asr_model = sherpa_onnx.ASRModel(model_path="models/asr_model.onnx")

# 加载音频文件
audio_path = "path/to/audio/file.wav"

# 使用 VAD 检测音频中的语音部分
vad_segments = speaker_model.detect_speech(audio_path)

for segment in vad_segments:
    start_time, end_time = segment
    print(f"Detected speech from {start_time}s to {end_time}s")
    
    # 提取音频片段
    audio_segment = extract_audio_segment(audio_path, start_time, end_time)
    
    # 进行说话人识别
    speaker_id = speaker_model.predict(audio_segment)
    print(f"Identified speaker: {speaker_id}")

    # 进行语音识别
    transcription = asr_model.transcribe(audio_segment)
    print(f"Transcription: {transcription}")

步骤 4：音频处理函数

为了提取音频片段，你可以使用 pydub 库进行音频处理：

pip install pydub

下面是提取音频片段的函数实现：

from pydub import AudioSegment

def extract_audio_segment(audio_path, start_time, end_time):
    audio = AudioSegment.from_wav(audio_path)
    return audio[start_time * 1000:end_time * 1000]  # 转换为毫秒