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Sherpa-Onnx 语音实时识别 RK3588部署 - CSDN博客
文章浏览阅读3 4k次，点赞12次，收藏19次。使用Sherpa-onnx实现RK3588的流式实时语音识别_sherpa-onnx rknn
rk3588使用npu加速运行whisper语音识别模型 - CSDN博客
rk3588运行whisper模型有三种方法：1 使用纯cpu运行原始pytorch模型；2 将whisper模型转成onnx格式，再转成rknn格式使用npu运行；3 利用npu提供的矩阵运算功能，结合cpu一起运行原始pytorch模型。方法1做不到实时，方法2有rockchip官方仓库。
3588芯片语音识别功能实现全解析：从原理到部署
在嵌入式AI场景中，瑞芯微RK3588凭借其四核A76+四核A55架构、6TOPS算力的NPU以及多路麦克风接口，成为语音交互设备的理想选择。实现高效的语音识别功能需兼顾算法效率、硬件资源利用及实时性要求。
新一代Kaldi + RK NPU: 本地实时语音识别之rk3588 - 知乎
简介新一代 Kaldi 支持在 rk npu 上进行实时的语音识别啦！文档为 rknn - sherpa 1 3 documentation视频为 111 新一代Kaldi + RK NPU: 本地实时语音识别之rk3588_哔哩哔哩_bilibili如果你有任何的问题，可以看下…
3588平台语音识别功能实现全解析：从原理到部署-百度开发者中心
3588平台（以Rockchip RK3588芯片为核心）的语音识别功能基于”前端声学处理+后端模型推理”的混合架构设计。前端模块通过硬件加速的音频采集接口（如I2S PCM）实现48kHz采样率、16bit位深的原始音频流捕获，配合动态噪声抑制（DNS）和回声消除（AEC）算法，将
Sherpa-Onnx 语音实时识别 RK3588部署 - chuiyu. wiki
新一代Kaldi + RK NPU: 本地实时语音识别之rk3588_哔哩哔哩_bilibili [野火]嵌入式AI应用开发实战指南—基于LubanCat-RK系列板卡文档] (https: doc embedfire com linux rk356x Ai zh latest lubancat_ai env toolkit_lite2 html#id2) 安装首先安装Python环境，这里使用venv示例，可以使用conda 然后
【具身智能】本地实时语音识别kaldi在正点原子RK3588上部署 - 技术栈
预构建wheels安装首先登陆rk3588终端查看安装的python版 root@ATK-DLRK3588: # python --version Python 3 10 5 下载对应python版本的whl文件，由于我的arm 64位开发板对应的python版本为3 10，所以下载 sherpa_onnx-1 11 2-cp310-cp310-linux_aarch64 whl 安装包。
19. Whisper — [野火]嵌入式AI应用开发实战指南—基于LubanCat-RK系列板卡文档
19 Whisper ¶ Whisper 是一个通用的语音识别模型，它使用了大量的多语言和多任务的监督数据来训练，能够在英语语音识别上达到接近人类水平的鲁棒性和准确性，Whisper还可以进行多语言语音识别、语音翻译和语言识别等任务。