sherpa-onnx说话人识别+语音识别自动开启（VAD）+语音识别Python API

Sherpa-onnx 是一个开源的语音识别库，它可以帮助你进行说话人识别和语音识别。以下是一个简单的例子，展示如何使用Sherpa-onnx进行说话人识别和语音识别，并结合VAD（语音活动检测）来自动启动语音识别：

import numpy as np
from sherpa.vad import VAD
from sherpa.models.speaker_models import SpeakerNet
from sherpa.models.asr_models import Wav2Vec2ASR
 
# 初始化语音活动检测器
vad = VAD(vad_mode="mfcc", threshold=0.75)
 
# 加载说话人识别模型
speaker_model = SpeakerNet.from_pretrained("speakernet_baseline_ljspeech")
 
# 加载语音识别模型
asr_model = Wav2Vec2ASR.from_pretrained("wav2vec2-base-lv60k")
 
# 示例音频数据
audio_data = np.random.rand(1, 16000)
 
# 运行VAD来确定语音的开始和结束
vad_output = vad(audio_data)
 
# 如果VAD认为有语音激活，则进行说话人识别和语音识别
if vad_output["is_speech"]:
    # 获取语音片段
    speech_clip = audio_data[vad_output["activation_start"]:vad_output["activation_end"]]
 
    # 说话人识别
    speaker_embedding = speaker_model.encode(speech_clip)
 
    # 语音识别
    transcription = asr_model.decode(speech_clip)
 
    print(f"Speaker Embedding: {speaker_embedding}")
    print(f"Transcription: {transcription}")
 
else:
    print("No speech detected.")

这段代码首先初始化了VAD对象，然后加载了说话人识别和语音识别的模型。之后，它使用VAD来确定音频数据中的语音激活区域，并在语音激活被检测到时，使用说话人识别模型生成说话人的embedding，以及使用语音识别模型将语音转换为文本。

请确保在运行此代码之前已经正确安装了Sherpa-onnx库和所需的依赖项。