Maix-Speech是專為嵌入式環(huán)境設計的離線語音庫，設計目標包括：ASR/TTS/CHAT

作者的設計初衷是完成一個低至Cortex-A7 1.0GHz 單核下可以實時運行的ASR庫。

目前市面上的離線語音庫非常稀缺，即使有也對主控要求很高，Maix-Speech 針對語音識別算法進行了深度優(yōu)化，在內(nèi)存占用上達到了數(shù)量級上的領先，并且保持了優(yōu)良的WER。

基本情況

Maix-Speech剛發(fā)布了一個面向嵌入式設備的離線語音識別庫，可以在低至Coretx-A7 1.0GHz, 64MB系統(tǒng)內(nèi)存的嵌入式設備上實時運行(RTF<1.0)

最低內(nèi)存占用25MB，磁盤占用35MB(含語言模型)；最優(yōu)aishell wer約5.4%；支持流式識別，支持連續(xù)數(shù)字識別，關鍵詞識別，連續(xù)大詞表語音識別等

支持：x86_64, armv7, aarch64, riscv64 等多種硬件平臺，支持 AWNN, Zhouyi AIPU 加速。

感興趣的可以跳轉(zhuǎn)githuib來點個贊。

鏈接：https://github.com/sipeed/Maix-Speech

Maix-Speech 的優(yōu)勢

• 多平臺支持

Maix-Speech 支持多種嵌入式平臺

• 極低的內(nèi)存要求和優(yōu)良的正確率

Maix-Speech的內(nèi)存占用相對于市面上的其他語音識別框架有數(shù)量級上的領先優(yōu)勢，并且保持良好的WER水平。

Maix-Speech最低可以實時運行(RTF<1)于典型的 1.0GHz Cortex-A7 內(nèi)核的芯片上，并且最低僅占用25MB左右內(nèi)存， 也就意味著它可以實時運行在典型的內(nèi)封64MB內(nèi)存的A7芯片上。

• 細節(jié)優(yōu)化

優(yōu)化了openfst及wfst解碼，使得整個解碼圖無需載入內(nèi)存即可實時讀取解碼。

可選載入內(nèi)存的LG.fst解碼圖，壓縮為lg.sfst, 尺寸為原始fst的1/3左右，占用內(nèi)存為kaldi載入相同fst的內(nèi)存占用的 1/20左右（kaldi需要6.5倍左右內(nèi)存載入fst文件）。

使用新的sMBR等效的方式（無需修改loss）進行鑒別性訓練，提升流式識別的準確率

效果展示

在全志 R329 上的運行效果，視頻中板卡為 MaixSense

Maix-Speech 工程結(jié)構(gòu)

├── assets
│   └── test_files                # 提供的測試文件，方便上手測試
├── components                     # 組件
│   ├── asr_lib                   # 組件 asr_lib
│   │   ├── CMakeLists.txt       # 組件配置文件
│   │   ├── include              # 頭文件
│   │   ├── Kconfig              # 組件 menuconfig 配置文件
│   │   ├── lib                  # 各個平臺的庫文件
│   │   └── src                  # 源文件
│   └── utils                     # 工具類組件，包括了跑分、字體等
├── Kconfig                       # 最頂級的 menuconfig 配置文件
├── LICENSE                       # 開源協(xié)議（證書）
├── projects                      # 工程
│   └── maix_asr                 # ASR 工程
│       ├── CMakeLists.txt       # 工程配置文件
│       ├── main                 # 工程里面的主組件
│       └── project.py           # 構(gòu)建腳本，方便輸入命令
├── README.md                     # 項目首頁英文文檔
├── README_ZH.md                  # 項目首頁中文文檔
├── tools                         # 項目構(gòu)建相關代碼，一般不用看
└── usage_zh.md                   # 使用方法

構(gòu)建代碼

項目支持多平臺， 不同的平臺使用的工具鏈和庫可能有差異，注意區(qū)別。

PC環(huán)境的推薦系統(tǒng)為 Ubuntu 18.04 以上，gcc 7.5 以上，CMake 3.20以上，失能conda虛擬環(huán)境。其他環(huán)境可能有部分軟件需要額外設置，不建議新手使用。

其他嵌入式環(huán)境的交叉編譯方式可能存在一些細節(jié)使用問題，商業(yè)用戶可以聯(lián)系support@sipeed.com 獲取支持。

• 環(huán)境準備

首先電腦安裝工具鏈和庫(Ubuntu 為例)

sudo apt update

sudo apt install git python3 cmake

python 只是用在編譯腳本上的，方便簡單地輸入編譯命令， 如果你電腦里有任何一個版本的 python 都是可以的， 為確保不出問題最好是Python3。如果實在不想裝 python ， 也可以手動使用 cmake 命令進行編譯。

x86 (Linux) 或 在跑在其它架構(gòu)的系統(tǒng)里編譯，比如在R329或樹莓派的系統(tǒng)里使用GCC編譯 安裝工具鏈和庫(Ubuntu為例)。

sudo apt install build-essential libasound2-dev

交叉編譯 下載工具鏈，并解壓到指定文件夾 比如R329, 從 realease 下載 r329_toolchain.tar.gz, 并解壓到一個路徑，比如 /opt/r329_toolchain 比如 v83x, 在這里找到工具鏈下載鏈接并下載工具鏈，解壓到一個文件夾，比如/opt/toolchain-sunxi-musl

• 克隆代碼

git clone https://github.com/sipeed/Maix-Speech

• 編譯

x86(Linux)或在跑在其它架構(gòu)的系統(tǒng)里編譯，比如在R329或 樹莓派 的系統(tǒng)里使用GCC編譯

注意，conda 環(huán)境下工具鏈可能有問題，如果出現(xiàn)錯誤可以先嘗試 退出conda環(huán)境使用原生環(huán)境編譯。

cd projects/maix_asr
python project.py clean_conf    # 清除工具鏈配置
python project.py menuconfig    # 配置選擇芯片架構(gòu)（ARCH），默認是 x86
python project.py build#python project.py rebuild          # 如果有新建文件需要使用 rebuild
# python project.py build --verbose # 打印詳細構(gòu)建過程

./build/maix_asr                # 測試下運行可執(zhí)行文件，可以執(zhí)行即可

python project.py clean         # 清除構(gòu)建內(nèi)容
python project.py distclean     # 徹底清除構(gòu)建內(nèi)容, 包括 menuconfig 內(nèi)容