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jetson开发参考

Created2025-10-18|Updated2025-10-18
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类型 说明
Jetson AI Develop 机器学习容器 for NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetson AI Lab 适配 Nvidia Jetson的大模型网站
devpi 适配 ARM 架构的 python 安装包
Jetson ONNX_Runtime Jetson安装onnxruntime-gpu的离线 whl 包
ARM 架构编译安装pynini Jetson安装pynini
Author: John Doe
Link: http://example.com/2025/10/18/jetson%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%8F%82%E8%80%83/
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在该ASR模型的灵活组合方案中,ASR、VAD、PUNC是三类功能独立但可协同工作的核心模型,分别解决语音处理流程中的“核心识别”“语音检测”“标点补全”问题,具体作用及应用场景拆解如下: 一、ASR模型:语音识别的“核心引擎”全称:Automatic Speech Recognition(自动语音识别)核心作用:将人类语音信号(音频)直接转换为文本,是语音转文字的“核心执行模块”,也是整个组合方案的基础。 关键细节: 核心能力 处理输入的音频数据(无论是原始文件、URL还是已解析的数值数组),通过声学模型、语言模型(可选)的协同,将音频中的语音内容映射为对应的文字(如将“你好,今天天气不错”的语音转为文字)。 该教程中的ASR模型基于“Paraformer-large”架构(非自回归模型),特点是识别速度快、准确率高,在AISHELL-1、WenetSpeech等中文数据集上达到SOTA(当前最优)性能(如AISHELL-1测试集无LM时CER仅1.95%,CER越低识别越准)。 适用场景所有需要“语音转文字”的基础场景,如录音文件转写、语音输入、会议纪要初稿生成...
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