Flutter ONNX模型推理插件sherpa_onnx_ios的使用

描述

sherpa_onnx_ios 是 sherpa-onnx 项目的一个子项目，它本身不建议直接使用。如果你希望在Flutter应用中集成ONNX模型进行推理，应该参考主入口包 sherpa_onnx，这个包提供了更高级别的抽象和更好的跨平台支持。

然而，为了在iOS平台上使用ONNX模型，sherpa_onnx_ios 提供了必要的底层支持。接下来我们将介绍如何在Flutter项目中设置并使用 sherpa_onnx_ios 来进行模型推理。

示例代码与功能

流式语音识别（Streaming Speech Recognition）

• 支持平台：Android, iOS, macOS, Windows
• GitHub地址：streaming_asr

流式语音识别允许应用程序实时处理音频输入，并返回识别结果。这非常适合需要即时反馈的应用场景，比如语音助手或命令控制系统。

语音合成（Text To Speech）

• 支持平台：Android, iOS, Linux, macOS, Windows
• GitHub地址：tts

语音合成功能可以将文本转换为自然流畅的语音输出。这对于开发无障碍应用、导航系统或者任何需要将信息以声音形式传达给用户的应用非常有用。

完整示例Demo

1. 添加依赖

首先，在你的pubspec.yaml文件中添加对sherpa_onnx的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  sherpa_onnx: ^latest_version # 请替换为最新版本号

2. 初始化配置

在项目的lib/main.dart中引入必要的包并初始化：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:sherpa_onnx/sherpa_onnx.dart';

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
  
  // 初始化sherpa_onnx
  await SherpaOnnx.initialize();

  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Sherpa ONNX Demo',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.blue,
      ),
      home: MyHomePage(title: 'Sherpa ONNX Demo Page'),
    );
  }
}

3. 使用流式语音识别

这里我们展示一个简单的流式语音识别的例子：

class MyHomePage extends StatefulWidget {
  MyHomePage({Key? key, required this.title}) : super(key: key);

  final String title;

  @override
  _MyHomePageState createState() => _MyHomePageState();
}

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  late final StreamController<String> _speechStreamController;
  String _recognizedText = '';

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    _speechStreamController = StreamController<String>();
    
    // 开始监听语音输入
    startListening();
  }

  Future<void> startListening() async {
    try {
      // 配置识别器参数
      final recognizer = await Recognizer.createRecognizer(
        modelPath: 'assets/models/your_model.onnx', // 替换为你的ONNX模型路径
        sampleRate: 16000,
        chunkSizeMs: 20,
      );

      // 监听识别结果
      recognizer.listen((result) {
        setState(() {
          _recognizedText = result.text;
        });
        _speechStreamController.add(result.text);
      });

      print('Listening started...');
    } catch (e) {
      print('Failed to start listening: $e');
    }
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text(widget.title),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: <Widget>[
            Text(
              'Recognized Text:',
            ),
            Text(
              '$_recognizedText',
              style: Theme.of(context).textTheme.headline4,
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }

  @override
  void dispose() {
    _speechStreamController.close();
    super.dispose();
  }
}

以上代码片段展示了如何在Flutter应用中集成sherpa_onnx_ios来进行流式语音识别。请注意，实际应用时你需要根据自己的需求调整模型路径和其他参数。

对于其他功能如语音合成等，你可以参考相应的GitHub链接获取更多详细信息和完整代码示例。

通过上述步骤，你应该能够在Flutter项目中顺利地使用sherpa_onnx_ios插件来加载和运行ONNX模型。如果有任何疑问或遇到问题，请随时查阅官方文档或向社区寻求帮助。