Flutter ONNX模型推理插件sherpa_onnx_linux的使用

简介

sherpa_onnx_linux 是 sherpa-onnx 项目的一部分，旨在为Linux平台上的Flutter应用提供ONNX模型推理能力。通常情况下，开发者不需要直接使用这个包，而是通过 sherpa_onnx 入口来集成和使用相关功能。

示例代码与用法

为了帮助开发者更好地理解和使用sherpa_onnx_linux，官方提供了多个示例项目，涵盖了不同的应用场景和功能。以下是一些关键的例子：

Flutter Examples

流式语音识别 (Streaming Speech Recognition)

• URL: 流式语音识别示例
• 支持平台: Android, iOS, macOS, Windows

语音合成 (Speech Synthesis)

• URL: 语音合成示例
• 支持平台: Android, iOS, Linux, macOS, Windows

Pure Dart Examples

这些例子展示了如何在纯Dart环境中使用sherpa_onnx提供的API进行各种任务，如说话人日志、流式语音识别、非流式语音识别等。

说话人日志 (Speaker Diarization)

• URL: 说话人日志示例
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

流式语音识别 (Streaming Speech Recognition)

• URL: 流式语音识别示例
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

非流式语音识别 (Non-Streaming Speech Recognition)

• URL: 非流式语音识别示例
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

文本到语音 (Text to Speech)

• URL: 文本到语音示例
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

语音活动检测 (Voice Activity Detection, VAD)

• URL: VAD示例
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

带有非流式语音识别的VAD

• URL: VAD with Non-Streaming ASR
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

说话人识别和验证 (Speaker Identification and Verification)

• URL: 说话人识别示例
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

音频标签 (Audio Tagging)

• URL: 音频标签示例
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

关键词检测 (Keyword Spotter)

• URL: 关键词检测示例
• 支持平台: macOS, Windows, Linux

完整的示例Demo

下面是一个完整的Flutter应用程序示例，演示了如何使用sherpa_onnx进行流式语音识别。此示例假设您已经按照官方文档安装并配置好了必要的开发环境。

创建一个新的Flutter项目

flutter create sherpa_onnx_example
cd sherpa_onnx_example

添加依赖项

编辑 pubspec.yaml 文件，添加 sherpa_onnx 依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  sherpa_onnx: ^0.1.0 # 请根据实际版本号调整

然后运行 flutter pub get 来获取依赖。

编写代码

创建一个新的文件 lib/main.dart 并编写如下代码：

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(
      title: 'Sherpa ONNX Example',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.blue,
      ),
      home: SpeechRecognitionPage(),
    );
  }
}

class SpeechRecognitionPage extends StatefulWidget {
  @override
  _SpeechRecognitionPageState createState() => _SpeechRecognitionPageState();
}

class _SpeechRecognitionPageState extends State<SpeechRecognitionPage> {
  final TextEditingController _textEditingController = TextEditingController();
  bool _isListening = false;

  void _toggleListening() async {
    if (_isListening) {
      await SherpaOnnx.stop();
    } else {
      await SherpaOnnx.start(
        modelPath: 'path_to_your_model.onnx', // 替换为您的模型路径
        sampleRate: 16000,
        featureExtractorConfig: FeatureExtractorConfig(
          samplingRate: 16000,
          frameShiftMs: 10,
          frameLengthMs: 25,
          numMels: 80,
          numCepstralCoefficients: 13,
        ),
      );
    }
    setState(() {
      _isListening = !_isListening;
    });
  }

  @override
  void dispose() {
    _textEditingController.dispose();
    super.dispose();
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Sherpa ONNX Example'),
      ),
      body: Padding(
        padding: const EdgeInsets.all(16.0),
        child: Column(
          children: [
            Expanded(
              child: TextField(
                controller: _textEditingController,
                readOnly: true,
                maxLines: null,
                decoration: InputDecoration(
                  border: OutlineInputBorder(),
                  labelText: 'Recognized Text',
                ),
              ),
            ),
            SizedBox(height: 16),
            ElevatedButton(
              onPressed: _toggleListening,
              child: Text(_isListening ? 'Stop Listening' : 'Start Listening'),
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

运行应用程序

确保将 modelPath 参数替换为您本地的实际模型路径，然后您可以构建并运行应用程序：

flutter run

这个简单的应用程序实现了基本的流式语音识别功能。当用户点击按钮时，它会启动或停止监听，并在文本框中显示识别出的文字。

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要根据具体需求进一步调整和完善。

希望上述信息能够帮助您开始使用sherpa_onnx_linux插件进行ONNX模型推理。如果您有任何问题或需要更详细的指导，请随时查阅官方文档或访问GitHub仓库获取更多信息。