Flutter ONNX模型推理插件sherpa_onnx_android的使用
Flutter ONNX模型推理插件sherpa_onnx_android的使用
项目简介
sherpa_onnx_android
是 sherpa-onnx 的子项目。该项目本身并不期望被直接使用,而是作为更广泛的 sherpa_onnx
包的一部分来提供支持。更多关于如何使用这个库的信息,请参考 sherpa_onnx 的官方文档。
示例应用
流式语音识别
示例代码
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
sherpa_onnx: ^0.1.0 # 确保版本与您的需求匹配
在您的 Dart 文件中引入必要的包:
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:sherpa_onnx/sherpa_onnx.dart';
void main() {
runApp(MyApp());
}
class MyApp extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: SpeechRecognitionScreen(),
);
}
}
class SpeechRecognitionScreen extends StatefulWidget {
@override
_SpeechRecognitionScreenState createState() => _SpeechRecognitionScreenState();
}
class _SpeechRecognitionScreenState extends State<SpeechRecognitionScreen> {
String _transcription = 'Listening...';
@override
void initState() {
super.initState();
_startRecognition();
}
Future<void> _startRecognition() async {
final recognizer = await SherpaOnnx.createRecognizer(
modelPath: 'assets/models/transducer_int8.onnx',
tokensPath: 'assets/tokens.txt',
sampleRate: 16000,
);
recognizer!.stream.listen((event) {
setState(() {
_transcription = event.text;
});
});
// 开始录音并发送音频数据给 recognizer 进行处理
// 这里需要您实现具体的录音逻辑,并将音频数据传递给 recognizer.acceptWaveform
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
return Scaffold(
appBar: AppBar(title: Text('Stream ASR')),
body: Center(
child: Text(_transcription),
),
);
}
}
上述代码展示了如何设置一个简单的流式语音识别应用程序。注意,实际的应用程序还需要实现录音功能以及处理其他细节,例如错误处理等。
支持平台
- Android
- iOS
- macOS
- Windows
获取更多信息
完整的示例可以参考 GitHub上的例子,那里包含了所有必要的文件和配置说明。
注意事项
- 确保您的环境中已正确安装了Flutter SDK。
- 在使用之前,请检查是否满足所有依赖项的要求。
- 根据您的具体应用场景调整模型路径和其他参数。
如果您想了解更多关于 sherpa_onnx
的信息或查看其他类型的示例(如文本转语音、非流式语音识别等),可以访问 sherpa-onnx GitHub仓库 或者直接查阅相关文档。
更多关于Flutter ONNX模型推理插件sherpa_onnx_android的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
更多关于Flutter ONNX模型推理插件sherpa_onnx_android的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
当然,下面是一个关于如何在Flutter中使用sherpa_onnx_android
插件进行ONNX模型推理的示例代码。这个插件允许你在Flutter应用中加载和运行ONNX模型。
首先,确保你已经在pubspec.yaml
文件中添加了sherpa_onnx_android
依赖:
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
sherpa_onnx_android: ^最新版本号 # 请替换为实际最新版本号
然后,运行flutter pub get
来安装依赖。
以下是一个完整的示例代码,展示了如何在Flutter中使用sherpa_onnx_android
进行ONNX模型推理:
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:sherpa_onnx_android/sherpa_onnx_android.dart';
void main() {
runApp(MyApp());
}
class MyApp extends StatefulWidget {
@override
_MyAppState createState() => _MyAppState();
}
class _MyAppState extends State<MyApp> {
late OnnxModelInterpreter _interpreter;
late List<dynamic> _inputTensor;
late List<dynamic> _outputTensor;
@override
void initState() {
super.initState();
// 加载ONNX模型
loadModel().then((interpreter) {
setState(() {
_interpreter = interpreter;
});
}).catchError((error) {
print("Error loading model: $error");
});
}
Future<OnnxModelInterpreter> loadModel() async {
// 模型文件的路径(请确保模型文件已放置在Android项目的assets文件夹中)
final modelPath = "assets/your_model.onnx";
// 创建并初始化解释器
final interpreter = await OnnxModelInterpreter.create(modelPath);
return interpreter;
}
Future<void> runInference() async {
if (_interpreter != null) {
// 假设模型有一个输入tensor,形状为[1, 3, 224, 224](例如,一个图像模型)
// 这里你需要根据你的模型实际输入形状来调整
_inputTensor = List.generate(1 * 3 * 224 * 224, (index) => 0.0);
// 你可能需要加载并预处理你的输入数据
// 例如,从相机或图像文件加载图像,并将其转换为适合模型的输入格式
// 运行推理
final result = await _interpreter.run(inputs: {_interpreter.inputNames.first: _inputTensor});
setState(() {
_outputTensor = result[_interpreter.outputNames.first];
});
}
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: Scaffold(
appBar: AppBar(
title: Text('ONNX Model Inference in Flutter'),
),
body: Center(
child: Column(
mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
children: <Widget>[
ElevatedButton(
onPressed: runInference,
child: Text('Run Inference'),
),
if (_outputTensor.isNotEmpty)
Text(
'Output Tensor: $_outputTensor',
style: TextStyle(fontSize: 16),
),
],
),
),
),
);
}
}
注意事项:
-
模型文件:确保你的ONNX模型文件已放置在Android项目的
assets
文件夹中。你可以在android/app/src/main/assets/
路径下创建该文件夹,并将模型文件放入其中。 -
输入形状:在代码中,
_inputTensor
的生成是基于假设模型输入形状为[1, 3, 224, 224]
。你需要根据你的实际模型输入形状来调整这部分代码。 -
预处理:在实际应用中,你可能需要从图像文件或相机输入中加载图像,并进行适当的预处理(如缩放、归一化等)以匹配模型的输入要求。
-
输出处理:
_outputTensor
的处理同样取决于你的模型输出。你可能需要对输出数据进行后处理以得到有意义的结果。
这个示例提供了一个基本框架,你可以根据自己的需求进一步扩展和完善。