k2-fsa/sherpa

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01transducer 및 CTC 기반 종단 간 음성 인식 모델을 지원합니다.
• 02C++ 및 Python API를 모두 제공합니다.
• 03네트워크 기반 음성 변환을 위한 WebSocket 서버를 포함합니다.
• 04PyTorch 기반으로 사전 학습된 모델을 실행합니다.

활용 사례

• 사전 학습된 음성 인식 모델을 WebSocket 기반 스트리밍 서비스로 배포합니다.
• Python 또는 C++ 애플리케이션에 오프라인 또는 온라인 음성-텍스트 변환 기능을 추가합니다.
• 같은 프로젝트 계열의 ONNX 또는 ncnn 변형과 PyTorch 기반 배포 방식을 비교합니다.

빠른 시작

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   설치 및 사용 방법은 문서를 참고하세요

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   또는 아무것도 설치하지 않고 브라우저에서 사용해 보세요

사용 전 알아둘 점

• !transducer 및 CTC end-to-end 모델만 다루며, 다른 유형의 모델은 지원하지 않습니다.
• !deployment 및 inference 전용입니다. training이나 fine-tuning에는 별도의 icefall 프로젝트가 필요합니다.

토픽

자주 묻는 질문

sherpa은(는) 무엇인가요?

사전 학습된 transducer 및 CTC 종단 간 ASR 모델 배포를 위한 PyTorch 기반 음성 인식 추론 프레임워크로, C++ 및 Python API를 제공합니다. sherpa는 PyTorch 기반 음성 인식 추론 프레임워크입니다. transducer 기반 및 CTC 기반 아키텍처를 비롯한 종단 간 모델만을 대상으로 하며, 학습보다는 사전 학습된 모델로 음성을 텍스트로 변환하는 배포에 초점을 맞춥니다.

sherpa은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

sherpa은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

sherpa은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. sherpa의 마지막 커밋은 2026년 10월 20일입니다.

sherpa은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

사전 학습된 음성 인식 모델을 WebSocket 기반 스트리밍 서비스로 배포합니다. Python 또는 C++ 애플리케이션에 오프라인 또는 온라인 음성-텍스트 변환 기능을 추가합니다. 같은 프로젝트 계열의 ONNX 또는 ncnn 변형과 PyTorch 기반 배포 방식을 비교합니다.

sherpa는 어떻게 설치하나요?

설치 및 사용 방법은 문서를 참고하세요 또는 아무것도 설치하지 않고 브라우저에서 사용해 보세요

sherpa은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/k2-fsa/sherpa