Flutter ONNX模型推理插件sherpa_onnx_android的使用

发布于 1周前 作者 bupafengyu 来自 Flutter

Flutter ONNX模型推理插件sherpa_onnx_android的使用

项目简介

sherpa_onnx_androidsherpa-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

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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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

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