Sherpa-onnx 怎样才能加入它官方没有提到的 onnx 模型呢？🥲之前的工作都在这里面进行的，但是需要加一个里面没有的额外功能？

Question

Sherpa-onnx 怎样才能加入它官方没有提到的 onnx 模型呢？🥲之前的边端部署工作都在这里面进行的，但是需要加一个里面没有的额外功能？不能使用云端

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在使用 Sherpa-onnx 时，如果你需要加载官方未直接支持的 ONNX 模型，并希望将其集成到现有的部署流程中（尤其是不能使用云端的情况下），你需要对 Sherpa-onnx 的源码进行一些定制化修改。下面我将详细说明如何实现这一目标。

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✅ 核心思路

Sherpa-onnx 是一个基于 ONNX 运行时的语音识别工具，它本身支持多种预训练模型（如 Wav2Vec2、DeepSpeech 等）。如果你要加入一个 官方未支持的 ONNX 模型，你有以下几种方式：

1. 自定义模型结构并适配 Sherpa-onnx 的接口
2. 修改配置文件和模型加载逻辑
3. 扩展模型类型支持（如添加新的模型类）

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🛠️ 具体步骤详解

1. 了解 Sherpa-onnx 的模型加载机制

Sherpa-onnx 使用 model 配置来指定模型路径和类型。例如：

model:
  type: wav2vec2
  model: /path/to/your/model.onnx

你可以通过修改 model.type 来支持不同的模型类型。如果模型类型不在默认支持列表中，你需要手动添加该模型类型的处理逻辑。

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2. 查找模型类型注册点

Sherpa-onnx 中，模型类型通常在 sherpa/onnx/model.py 或类似文件中注册。例如：

from sherpa.onnx import Wav2Vec2Model, DeepSpeechModel

MODEL_TYPES = {
    "wav2vec2": Wav2Vec2Model,
    "deepspeech": DeepSpeechModel,
}

你需要在此处添加你的模型类型映射，比如：

"my_custom_model": MyCustomModel

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3. 创建自定义模型类

你需要编写一个继承自 sherpa.onnx.Model 的类，并实现必要的方法，例如：

• __init__
• forward
• is_ready
• num_threads
• num_decoding_streams

示例代码如下：

from sherpa.onnx import Model

class MyCustomModel(Model):
    def __init__(self, model_path):
        super().__init__()
        self.model = onnxruntime.InferenceSession(model_path)

    def forward(self, inputs):
        # 根据你的模型输入输出格式进行处理
        outputs = self.model.run(None, {"input": inputs})
        return outputs[0]

    def is_ready(self):
        return True

    def num_threads(self):
        return 1

    def num_decoding_streams(self):
        return 1

⚠️ 注意： 你需要确保你的模型输入输出与 Sherpa-onnx 的解码器兼容，否则可能无法正常工作。

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4. 修改配置文件

在你的 config.yaml 文件中，指定模型类型为你的自定义类型：

model:
  type: my_custom_model
  model: /path/to/your/model.onnx

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5. 构建并测试

运行你的程序，确保模型可以正确加载并推理。

python your_script.py --config config.yaml

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🧠 关键注意事项

• 模型输入输出格式必须与 Sherpa-onnx 的解码器兼容。
• 不要随意修改现有模型类的结构，否则可能导致崩溃或不可预测的行为。
• 如果你的模型是 动态图模型（如 PyTorch 模型），你需要先将其导出为 ONNX 格式再使用。
• 建议使用 onnxruntime 进行推理，因为 Sherpa-onnx 内部也使用了它。

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📦 可选方案：封装成插件模块

如果你希望让多个项目都能使用这个模型，可以考虑将自定义模型封装为一个 Python 包，并通过 sys.path 引入，或者打包成 wheel 发布。

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✅ 总结

| 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 查找模型类型注册点，添加自定义类型 | | 2 | 编写自定义模型类，实现必要接口 | | 3 | 修改配置文件，指定模型路径和类型 | | 4 | 构建并测试模型是否能正常加载和推理 | | 5 | 注意输入输出格式和兼容性 |

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💡 参考代码片段（修改后的模型类）

# 在 sherpa/onnx/model.py 中添加
from sherpa.onnx import Model

class MyCustomModel(Model):
    def __init__(self, model_path):
        super().__init__()
        self.session = onnxruntime.InferenceSession(model_path)

    def forward(self, inputs):
        # 假设输入是形状为 [1, T] 的 tensor
        outputs = self.session.run(None, {"input": inputs})
        return outputs[0].astype("float32")

    def is_ready(self):
        return True

    def num_threads(self):
        return 1

    def num_decoding_streams(self):
        return 1

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如果你能提供具体的模型结构或 ONNX 文件，我可以进一步帮助你完成适配。希望这些信息对你有帮助！