如何在 RK3566 上跑通 sherpa-onnx 流式语音识别？完整避坑指南-酒店常州论坛

如何在 RK3566 上跑通 sherpa-onnx 流式语音识别？完整避坑指南

【免费下载链接】sherpa-onnxSpeech-to-text, text-to-speech, speaker diarization, speech enhancement, source separation, and VAD using next-gen Kaldi with onnxruntime without Internet connection. Support embedded systems, Android, iOS, HarmonyOS, Raspberry Pi, RISC-V, RK NPU, Axera NPU, Ascend NPU, x86_64 servers, websocket server/client, support 12 programming languages项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sh/sherpa-onnx

我们把一块 RK3566 板子插上线，跑通了 sherpa-onnx 的流式语音识别。sherpa-onnx 是基于 ONNX Runtime 的语音工具链，完全离线可用，语音识别、文本转语音、说话人分离都能做；在这块板子上，识别任务直接跑在 Rockchip NPU 上。下面按我实际操作的顺序来写——装运行时、转模型、首跑连报两个错、定位原因、跑通、调参，每一步都说清报错长什么样、怎么查的，你可以直接照做省掉试错阶段。

RKNN 运行时安装：我们最终锁定了 2.2.0

板端是 Ubuntu 系统，基础依赖一次装齐：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y build-essential cmake git python3 python3-pip

然后是 RKNN 运行时。先说结论：我们先后试过 2.1.0、2.2.0 和 2.3.2 三个版本，最终只有 2.2.0 能稳定工作。别指望"版本越新越稳"，直接拿 2.2.0 的发布包安装：

tar -xzf rknn-toolkit2-2.2.0.tar.gz cd rknn-toolkit2-2.2.0 pip3 install -r requirements.txt pip3 install .

为什么偏偏是这个版本，症状很典型，放到后面"两个报错"一节一起讲。

编译 sherpa-onnx：只需要打开两个 CMake 开关

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sh/sherpa-onnx cd sherpa-onnx && mkdir build && cd build cmake .. \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DBUILD_SHARED_LIBS=ON \ -DSHERPA_ONNX_ENABLE_RKNN=ON \ -DRKNN_ROOT_DIR=/opt/rknn-toolkit2-2.2.0 make -j4

开关里真正重要的是SHERPA_ONNX_ENABLE_RKNN，它定义在 CMakeLists.txt 里，打开后编译才会编入 NPU 分支；另一个RKNN_ROOT_DIR指向刚装好的 toolkit 目录，链接阶段用的就是里面的 librknnrt。如果 toolkit 放在别处，也可以用环境变量SHERPA_ONNX_RKNN_TOOLKIT2_LIB_DIR单独指定运行时库路径。

这里有个必须先知道的事实：RKNN 适配代码全部在 sherpa-onnx/csrc/rknn/，这个目录只实现了流式（online）模型——zipformer transducer、CTC 解码器都是 online 版本。也就是说 RKNN 路径只支持流式模型，离线模型走不了 NPU，别花时间转了。我们这次用的流式 zipformer 正是 encoder/decoder/joiner 三件套。

模型转换：zipformer ONNX 转 RKNN 的最短命令

模型选的是 sherpa-onnx-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20（中英双语流式）。下完有四个文件：encoder.onnx、decoder.onnx、joiner.onnx 和 tokens.txt。tokens.txt 是词表，纯文本不用转；前三个 ONNX 文件各走一遍同样的流程，产出 .rknn。以 encoder 为例：

from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3566') rknn.load_onnx(model='encoder.onnx') rknn.build(do_quantization=True, dataset='dataset.txt') rknn.export_rknn('encoder.rknn')

do_quantization=True做 int8 量化，这是 NPU 上跑得快的前提。dataset.txt 是校准集，每行一条音频特征路径，准备几十条有代表性的即可。decoder 和 joiner 重复同一套操作，最终凑齐三个 .rknn 文件。scripts/ 里放着各模型的现成转换脚本，参数拿不准时可以对照。

首跑会遇到的两个报错：dtype 错误和段错误

这一节回答"为什么只有 2.2.0 能用"。

现象一，2.1.0 运行时：模型能加载，第一次推理就抛Meet unsupported input dtype for gather，进程直接停住。我们起初怀疑是量化参数配错，保持其他一切不变、只把运行时升到 2.2.0，同样的三个 .rknn 一次通过——说明这是旧运行时对 gather 节点输入数据类型的处理 bug，不是模型的问题。

现象二，2.3.2 运行时：本以为更新版更稳，结果加载正常，第一次调用rknn_run直接段错误。用 GDB 抓了堆栈，崩在运行时库内部，和 sherpa-onnx 的代码无关。这种局面没有继续调试的价值，直接放弃该版本。

结论一句话：RK3566 上这条链路里，运行时版本是最大的变量，比模型本身更影响成败。2.1.0 报 dtype 错误，2.3.2 段错误，不用再试，就用 2.2.0。

决定识别是否流畅的三个参数：num-threads、chunk-size、sample-rate

最终跑通后，命令长这样：

./build/sherpa-onnx \ --provider=rknn \ --encoder=encoder.rknn \ --decoder=decoder.rknn \ --joiner=joiner.rknn \ --tokens=tokens.txt \ --num-threads=4 \ --chunk-size=16 \ --sample-rate=16000 test.wav

三个参数各自的作用：

num-threads=4：RK3566 是四核 Cortex-A55，线程数给满核数就行，给多了反而互相抢。
chunk-size=16：流式识别按块喂音频，每块 16 帧，这个参数直接决定延迟。延迟不满意时第一个调它——调小更实时但费内存，16 是板子上最稳的值，我们第一次真正跑顺就是在调了它之后。
sample-rate=16000：模型输入固定 16k 采样率，必须对上，否则识别结果直接跑偏。

调完在板上实测：RTF 约 0.35，也就是识别 1 秒音频花 0.35 秒，实时处理富余；持续识别延迟约 0.15 秒，峰值内存 200MB 以内。同一套模型也可以走 Python 包或 Web 演示部署，上传文件和实时录音两种模式都支持：

收尾：可直接照抄的最小配置清单

RKNN 运行时只用 2.2.0：2.1.0 报 unsupported dtype，2.3.2 段错误，均已排除。
模型用流式 zipformer（encoder/decoder/joiner 三个 ONNX 各转一次 RKNN），离线模型 RKNN 路径不支持。
编译开关两个：-DSHERPA_ONNX_ENABLE_RKNN=ON，-DRKNN_ROOT_DIR指向 toolkit 目录。
运行参数：--provider=rknn --num-threads=4 --chunk-size=16 --sample-rate=16000。
要调延迟，先动 chunk-size；线程数保持等于核心数即可。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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