ManySpeech(https://github.com/manyeyes/ManySpeech)是由 manyeyes 社区开发的一款基于 C# 的语音处理套件。该项目以优秀的开源模型为核心,依托 Microsoft.ML.OnnxRuntime 实现 ONNX 模型解码,致力于解决三大关键问题:
- 跨平台部署的兼容性问题
- 不同场景(实时 / 离线、多语言)下的模型适配难题
- 复杂工具链的集成门槛
作为一套平衡 “易用性、功能性与部署灵活性” 的解决方案,ManySpeech 能够有效提升开发效率,为 .NET 生态下的语音处理需求提供强有力的支持。
核心特性
1. 贴合 C# 开发者实际需求 从 C# 开发的实际场景出发,ManySpeech 在模型覆盖、平台兼容、开发流程等维度高度契合 .NET 生态,可作为工具选型的重要参考。
2. 多场景模型覆盖 ManySpeech 通过 “语音识别、端点检测、标点恢复、音频分离增强” 等多任务协同,无需整合多套工具链,仅靠组件组合即可匹配不同业务需求,解决 “场景多变导致工具碎片化” 的问题。
3. 全平台兼容,降低多端部署成本 尽管 C# 依托 .NET 生态已具备成熟的跨平台能力,但语音处理因深度依赖底层资源(如 ONNX 运行时、音频接口),仍面临诸多挑战。ManySpeech 有效缓解了这些跨平台痛点:
- 广泛的框架支持:兼容 .NET 4.6.1+、.NET 6.0+、.NET Core 3.1、.NET Standard 2.0+,覆盖从传统桌面开发到跨平台开发的主流框架
- 全面的系统适配:可运行于 Windows 7+、macOS 10.13+、Linux 各发行版(符合 .NET 6 支持列表)、Android 5.0+、iOS,无论是桌面端软件、服务器批量处理,还是移动端 APP,均能稳定部署
- 轻量化优化:支持 AOT 编译,编译后可执行文件体积减少 30%+,启动速度提升约 20%,适配嵌入式设备(如物联网语音控制终端)及轻量化部署场景
4. 适配多任务,组件规范统一,协同灵活自由
(1)语音识别任务 核心功能:实现语音到文本的转录
- 流式模型延迟低,适合实时交互(在线客服、语音输入法);非流式模型适合离线转写(本地录音、视频字幕)
- 多款模型支持中文、英文,额外覆盖粤语、日语、韩语(如 SenseVoice 模型)
- 部分模型支持字级(中文)/ 单词级(英文)时间戳(精度至毫秒),且支持自定义热词(如 paraformer-seaco-large-zh-timestamp-onnx-offline),可快速适配 “金融术语”“医疗名词” 等垂直领域场景
- SenseVoiceSmall、whisper-large 模型支持多语言识别,且自带标点预测,省去 “识别后手动加标点” 的困扰
相关组件:
- ManySpeech.AliParaformerAsr:支持 Paraformer、SenseVoice 等 ONNX 模型
- ManySpeech.FireRedAsr:支持 FireRedASR-AED-L 等 ONNX 模型
- ManySpeech.K2TransducerAsr:支持新一代 Kaldi 中的 Zipformer 等 ONNX 模型
- ManySpeech.MoonshineAsr:支持 Moonshine 中的 Tiny、Base 等 ONNX 模型
- ManySpeech.WenetAsr:支持 WeNet 中的 ONNX 模型
- ManySpeech.WhisperAsr :支持 whisper 系列的 onnx 模型,支持语音语言识别
(2)语音端点检测任务 核心功能:精准检测长语音片段中有效语音的起止时间点
- 通过提取有效音频片段并输入识别引擎,可显著减少无效语音带来的识别误差,提升语音识别任务的准确性
- 适用场景广泛,无论是长语音离线转写(如会议录音处理)还是实时语音交互(如智能客服实时响应),均能通过精准端点检测优化音频输入质量
相关组件:
- ManySpeech.AliFsmnVad:支持 Fsmn-Vad 模型,专注于精准检测有效语音的起止时间点
- ManySpeech.SileroVad:支持 Silero-VAD 模型,核心功能是精准检测长语音片段中有效语音的起止时间点
(3)标点恢复任务 核心功能:为文本(尤其是语音识别模型输出的无标点文本)自动预测并添加标点符号
- 通过后处理优化文本结构,提升内容的可读性与连贯性
相关组件:
- ManySpeech.AliCTTransformerPunc:支持 CT-Transformer 模型,可用于语音识别模型输出文本的标点预测
(4)声源分离、语音增强任务 核心功能:专注于音频分离、降噪与增强
- 能从混合音频中分离出目标声音(如人声与背景音分离),降低环境噪音干扰,提升目标语音的清晰度,为后续语音识别、音频处理等任务提供高质量音频输入
- 适用于复杂声学环境下的音频处理,例如会议录音去杂音、嘈杂场景下的语音提取、多说话人音频分离等场景,有效改善音频质量
相关组件:
- ManySpeech.AudioSep:支持 clearervoice、gtcrn、spleeter、uvr 中的 ONNX 模型,专注于实现音频分离、降噪与增强功能
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ManySpeech —— 使用 C# 开发人工智能语音应用
ManySpeech 将持续集成前沿 AI 模型,为开发者提供低门槛的企业级语音处理集成路径。开发者可根据项目具体需求(如是否需要实时响应、是否涉及方言),结合不同模型的特性,选择最适配的方案,高效推进功能落地。