sherpa

k2-fsaApache-2.0活跃维护

基于下一代 Kaldi 的语音转文字服务端框架，支持流式与非流式识别，可通过 WebSocket 对外提供 ASR 服务。

Speech-to-text server framework with next-gen Kaldi

speaker-recognition-models发布于 2025-01-10 02:57 UTC1,017star +1 / 7 天156fork同步于 2026-11-10 23:52 UTC

语音识别服务端框架流式ASR WebSocket Kaldi

对比 GitHub 官网 asr cpp ctc end-to-end-asr python

怎么上手

由 README 提炼，执行前请确认

原文

README 未给出安装命令，请参考 https://k2-fsa.github.io/sherpa/

硬件要求按 README 说明

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基于 PyTorch 的语音转文本推理框架，专注端到端模型部署

基于下一代 Kaldi 的语音转文字服务端框架，支持流式与非流式识别，可通过 WebSocket 对外提供 ASR 服务。

核心能力

支持 transducer 和 CTC 两类端到端模型
同时提供 C++ 和 Python 两套 API
只做预训练模型推理部署，不涉及训练
可在线浏览器直接试用，无需安装

容易踩的坑

依赖 PyTorch，且仅支持 transducer/CTC 端到端模型；训练或微调模型需改用 icefall 项目；如需 iOS、Android 或嵌入式部署，应改用 sherpa-onnx 或 sherpa-ncnn

内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README

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sherpa

sherpa is an open-source speech-text-text inference framework using PyTorch, focusing exclusively on end-to-end (E2E) models, namely transducer- and CTC-based models. It provides both C++ and Python APIs.

This project focuses on deployment, i.e., using pre-trained models to transcribe speech. If you are interested in how to train or fine-tune your own models, please refer to icefall.

We also have other similar projects that don't depend on PyTorch:

sherpa-onnx and sherpa-ncnn also support iOS, Android and embedded systems.

Installation and Usage

Please refer to the documentation at https://k2-fsa.github.io/sherpa/

Try it in your browser

Try sherpa from within your browser without installing anything: https://huggingface.co/spaces/k2-fsa/automatic-speech-recognition

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