開源項目 EchoSharp（https://github.com/sandrohanea/echosharp），專為近乎實時的音頻處理而設(shè)計，可為各種音頻分析范圍無縫編排不同的 AI 模型。EchoSharp 的架構(gòu)注重靈活性和性能，通過集成語音轉(zhuǎn)文本和語音活動檢測組件，實現(xiàn)近乎實時的轉(zhuǎn)錄和翻譯。

這個開源項目目前雖然是0.1 版本，但是它是作者在開發(fā)Whisper.net 項目的進(jìn)一步探索的一個成為運行所有 ASR 模型的通用庫。根據(jù) GitHub 討論區(qū)中的 Roadmap 規(guī)劃：https://github.com/sandrohanea/echosharp/discussions/4，項目可能聚焦于以下方向：

• 語音處理服務(wù)：包括語音翻譯（Speech Translation）、文本到語音（TTS）、回聲消除（AEC）等功能的實現(xiàn)。

• 本地模型推理支持：通過抽象化接口簡化模型部署流程（如下載模型、框架安裝、預(yù)熱等）。

• AspNetCore 集成：計劃開發(fā)組件以暴露語音處理服務(wù)，適用于實時語音應(yīng)用（如 VoIP、會議軟件）的云端或本地部署。

推測其核心功能可能涉及 音頻流處理、回聲消除算法 及 語音服務(wù)封裝，類似 WebRTC 的 AEC 模塊，但更輕量或針對特定場景優(yōu)化

1. EchoSharp概述：

• 設(shè)計目標(biāo)：EchoSharp旨在實現(xiàn)近實時音頻處理，通過靈活且高性能的架構(gòu)，無縫協(xié)調(diào)不同的AI模型。

• 主要功能：支持近實時轉(zhuǎn)錄和翻譯，集成語音識別和語音活動檢測組件。

2. 主要特性：

• 實時音頻處理：最小化延遲，確保高效的近實時處理結(jié)果。

• 模塊化AI組件：提供靈活接口，使用可互換組件無縫集成 Speech-to-Text、VAD 和其他 AI 模型。有效管理和協(xié)調(diào)不同的AI模型，適用于特定的音頻分析任務(wù)。

• 開發(fā)人員友好：在構(gòu)建時考慮了自定義功能，使開發(fā)人員能夠創(chuàng)建定制的音頻解決方案。

3. 第一方組件：

• EchoSharp.Whisper.net：基于Whisper.net的語音識別組件，支持多語言轉(zhuǎn)錄和本地推理。

• EchoSharp.Onnx.SileroVad：使用Silero VAD的語音活動檢測組件，準(zhǔn)確識別語音段，優(yōu)化音頻處理管道。

• EchoSharp.OpenAI.Whisper：利用OpenAI Whisper API的語音識別組件，提供高質(zhì)量轉(zhuǎn)錄。

• EchoSharp.AzureAI.SpeechServices：集成Azure語音服務(wù)的組件，支持近實時轉(zhuǎn)錄和自定義配置。

• EchoSharp.WebRtc.WebRtcVadSharp：使用WebRTC VAD算法的語音活動檢測組件，優(yōu)化音頻處理效率。

4. 實驗性組件：

• EchoSharp.Onnx.Whisper：使用ONNX模型進(jìn)行語音識別的實驗性組件，支持本地推理和靈活集成。

• EchoSharp.Onnx.Sherpa：使用多個ONNX模型進(jìn)行語音識別的組件，支持在線和離線模型。

5. 資源和信息：

• 開源協(xié)議：采用MIT許可證。

• 未來展望：EchoSharp將繼續(xù)發(fā)展，提供更多功能和優(yōu)化，適用于更廣泛的音頻處理需求。

EchoSharp通過集成多種先進(jìn)的AI模型和組件，提供了一個靈活且高效的近實時音頻處理解決方案，適用于需要高質(zhì)量語音識別和音頻分析的應(yīng)用場景。

總結(jié)

EchoSharp 是一個處于早期規(guī)劃階段的 C# 音頻處理庫，目標(biāo)是為開發(fā)者提供本地化語音服務(wù)與回聲消除功能。其技術(shù)路線整合.NET社區(qū)的音頻相關(guān)開源庫，例如NAudio 和其他的預(yù)訓(xùn)練模型庫，未來或成為 .NET 生態(tài)中輕量級實時語音處理的重要工具。建議直接訪問 GitHub 項目頁面 跟蹤最新動態(tài)并參與社區(qū)建設(shè)。