跨平台高性能推理与训练加速引擎，可直接加载 ONNX 模型，兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架导出，解决模型在不同硬件上高效部署的问题。
基于新一代 Kaldi 和 onnxruntime 的离线语音工具包，一套搞定语音识别、合成、说话人分离、降噪、声源分离和 VAD，可跑在嵌入式、手机和服务器上。
基于 ONNX Runtime、OpenVINO、PaddlePaddle 等多家推理后端的 OCR 工具包，支持多语言识别，方便在不同硬件上快速部署文字检测与识别。
预训练的企业级语音活动检测（VAD）模型，能精准切分音频中的说话段与静音段，支持 ONNX 和 PyTorch 部署，适合语音识别、语音指令等场景的前置处理。
跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。
… on top of [v1.30.0](https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases/tag/v1.30.0), containing targeted model-validation and memory-safety fixes, improved Plugin EP data
…n AMD GPUs ([ 32667](https://github.com/microsoft/onnxruntime/pull/32667)). - Added an FP16 GEMV specialization for single-row decode projections ([ 33070](https://github.
…on enabled ([ 33327](https://github.com/microsoft/onnxruntime/pull/33327)). - Fixed WASM Debug test failures by skipping file-backed external-data cases unsupported by the
…e bindings ([ 33166](https://github.com/microsoft/onnxruntime/pull/33166), [ 32265](https://github.com/microsoft/onnxruntime/pull/32265)). - Reduced CPU session-initializa
…the plugin ([ 32855](https://github.com/microsoft/onnxruntime/pull/32855)). The matched ONNX Runtime version is 1.31.0 for this release. Highlights Plugin Runtime and CUDA
- onnxruntime is now an optional dependency instead of required. You now need to install ONNX Runtime explicitly: pip install onnxruntime for CPU pip install onnxruntime-g