Sherpa-onnx 是一個基于 ONNX 運行時的開源語音處理庫，支持多種語音相關任務，包括語音識別、語音合成、說話人識別、語言識別等。它不僅支持多種編程語言（如 C++、C、Python、JavaScript、Java、C# 等），還支持多種操作系統和硬件平臺（如 Windows、macOS、Linux、Android、iOS 等）。sherpa-onnx的設計理念是提供一個靈活、易用且高性能的語音處理解決方案，可以在各種設備和場景中部署使用。

主要特性

1. 多功能支持：sherpa-onnx不僅支持語音識別和語音合成這兩大核心功能，還支持說話人識別、語言識別、音頻標簽、語音活動檢測(VAD)和關鍵詞檢測等多種語音處理任務。這使得它成為一個全面的語音處理工具包。

2. 跨平臺兼容：sherpa-onnx可以在多種操作系統和硬件平臺上運行，包括Windows、macOS、Linux以及Android和iOS移動平臺。它還支持各種嵌入式系統，如Raspberry Pi、RISC-V架構設備等。

3. 多語言API：為了方便不同背景的開發者使用，sherpa-onnx提供了豐富的編程語言接口，包括C++、C、Python、Go、C#、Java、Kotlin、JavaScript、Swift、Rust、Dart和Object Pascal等。這大大增加了工具包的適用范圍和開發靈活性。

4. 離線運行：sherpa-onnx的一大特點是可以完全離線運行，不需要網絡連接。這對于注重隱私和安全性的應用場景非常重要。

5. 高性能：基于ONNX運行時，sherpa-onnx能夠提供高效的推理性能，適合在各種計算能力的設備上部署。

從實際應用的角度來看，Sherpa-onnx 已經被用于離線語音識別與聲紋識別技術的實踐。通過使用 PaddleSpeech 進行聲紋識別 embedding 向量提取，并利用 Sherpa-onnx 對預訓練的說話人識別模型進行優化和部署，可以顯著提高模型的推理速度和性能。這種優化過程包括模型剪枝和量化等操作，以降低模型大小并提高推理速度。Sherpa-onnx 在說話人識別功能方面表現出色，具備強大的硬件兼容性、靈活的編程語言支持以及高效的模型優化能力。

在 C# 中使用 Sherpa-onnx，可以通過 NuGet 包管理器引入依賴，并使用提供的 C# API 進行語音識別等操作。例如，可以通過以下代碼片段來解碼一個文件：

public class RecognizerExample
{
     public void RecognizeSpeech()
     {
         // 創建 OfflineTtsConfig 對象并設置模型路徑等參數
         OfflineTtsConfig config = new OfflineTtsConfig();
         config.Model.Vits.Model = Path.Combine("path/to/your/model", "vits-aishell3.onnx ");
         config.Model.Vits.Lexicon = Path.Combine("path/to/your/model", "lexicon.txt ");
         config.Model.Vits.Tokens = Path.Combine("path/to/your/model", "tokens.txt ");
         config.Model.Vits.DataDir = Path.Combine("path/to/your/model", "data");
         config.Model.Vits.DictDir = Path.Combine("path/to/your/model", "dict");
         config.Model.Vits.NoiseScale = 0.667f;
         config.Model.Vits.NoiseScaleW = 0.8f;
         config.Model.Vits.LengthScale = 1f;
         config.Model.NumThreads = 1;
         config.Model.Debug = 0;
         config.Model.Provider = "cpu";

        // 使用配置對象進行語音識別或合成
         using (var synthesizer = new OfflineTts(config))
         {
             string textToSynthesize = "你好，世界！";
             byte[]合成的音頻數據 = synthesizer.Synthesize(textToSynthesize);
             // 處理合成的音頻數據，例如保存到文件或播放
             File.WriteAllBytes("output.wav ", 合成的音頻數據);
         }
     }
}

有一篇Java的文章《基于sherpa的本地智能語音助手入門-Java Api版》供參考，里面提到的很多知識值得借鑒。