Erwin
Erwin
> 如果你看不懂，说的直白点，除了流式zipformer, 目前我们不支持其他模型转 rknn。不知道现在看懂了没 你好，请教一下，RK的板子是可以编译安装sherpa-onnx的吧？ 如果可以，是否可以在rk的cpu上，通过sherpa-onnx运行onnx模型呢？
> > RK的板子是可以编译安装sherpa-onnx的吧？ > > 可以的！ > > https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/rknn/install.html#build-sherpa-onnx-directly-on-your-board 这是直接在 板子上编译 sherpa-onnx 的文档. > > 当然，我们也支持交叉编译. > > 我们也有编译好的 sherpa-onnx, 你直接安装即可. > > > 如果可以，是否可以在rk的cpu上，通过sherpa-onnx运行onnx模型呢？ > > 当然可以的. rk 一般用的就是...
> > (1) 在cpu推理模型的话，也可以用sherpa-ncnn吧，对于RK的cpu推荐sherpa-onnx还是sherpa-ncnnne ? > > sherpa-ncnn 和 sherpa-onnx 我们都支持。你根据自己的实际情况选择即可。 > > sherpa-onnx 支持的模型，会更多一些. > > > 有其他推荐的轻量级模型吗？ > > 你目前用的这个，已经是非常轻量级了。目前我们没有其他的 > > > 对于KWS或者VAD这种低功耗的任务，一般是跑在CPU、还是MCU上比较多呀？ > > cpu. >...
> 但是大佬，这个过程还是用的cpu吧，rk中的例子是用的npu，我们主要是想用npu来跑onnx的流式语音识别 你运行onnx或者ncnn的模型，肯定调用的是RK板子的CPU推理。 要想用NPU，需要先转成rknn的，使用rk的推理库进行推理。