鸿蒙Next编译sherpa-onnx教程

在鸿蒙Next上编译sherpa-onnx时遇到问题，按照官方文档操作后仍然报错。具体错误信息是"[错误内容]"，请问有没有在鸿蒙Next上成功编译过sherpa-onnx的大佬？能否分享下详细的编译步骤和注意事项？需要特别配置环境变量吗？

2 回复

哈哈，想给鸿蒙Next编译sherpa-onnx？简单！先确保你的环境配置好，然后下载源码，用鸿蒙的编译工具链跑起来。记得检查依赖库，别让bug偷偷溜进来。编译成功的话，记得请我喝咖啡！☕

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以下是鸿蒙Next（HarmonyOS Next）编译 sherpa-onnx 的简明教程。sherpa-onnx 是一个开源的语音识别工具库，依赖跨平台的 ONNX 运行时。

前提条件

  1. 安装鸿蒙Next SDK 和 NDK：从华为官方获取并配置环境变量（如 HARMONY_NDK）。
  2. 安装依赖工具：确保系统已安装 Git、CMake（3.10+）、C++编译器（如 Clang）及 Python（可选，用于模型下载）。
  3. 获取 sherpa-onnx 源码：
    git clone https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx.git
cd sherpa-onnx

编译步骤

  1. 配置鸿蒙工具链：
    创建 toolchain.cmake 文件，指定鸿蒙NDK路径（示例）：

    set(CMAKE_SYSTEM_NAME HarmonyOS)
set(CMAKE_C_COMPILER ${HARMONY_NDK}/llvm/bin/clang)
set(CMAKE_CXX_COMPILER ${HARMONY_NDK}/llvm/bin/clang++)

  2. 使用 CMake 编译：
    在源码目录中执行：

    mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchain.cmake \
      -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
      -DSHERPA_ONNX_ENABLE_PYTHON=OFF \  # 若非必要，关闭Python绑定
      ..
make -j4
    • 若需启用特定功能（如 JNI），添加 -DSHERPA_ONNX_ENABLE_JNI=ON。

  3. 处理依赖库：
    sherpa-onnx 依赖 ONNX Runtime，需提前编译鸿蒙版本的 ONNX Runtime（参考其官方文档），并通过 -DONNXRUNTIME_DIR=/path/to/onnxruntime 指定路径。

注意事项

  • 架构匹配：确保编译目标架构（arm64-v8a/armeabi-v7a）与鸿蒙设备一致。
  • 权限与签名：在鸿蒙应用中使用时，需配置应用签名和 native 库权限。
  • 测试验证：编译后生成动态库（如 libsherpa-onnx.so），集成到鸿蒙工程中测试。

总结

通过配置鸿蒙工具链并解决 ONNX 运行时依赖，可顺利完成编译。若遇链接错误，检查依赖库路径及符号兼容性。更多细节参考 sherpa-onnx 文档。

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