### 将 SenseVoice-Small 模型导出为 ONNX 格式的教程 #### 准备工作 为了成功将 SenseVoice-Small 模型转换为 ONNX 格式，需确保开发环境已准备好必要的工具和库。这包括但不限于 Python 版本、PyTorch 和其他辅助库的安装。 ```bash conda create --name sensevoice_onnx python=3.8 -y conda activate sensevoice_onnx pip install torch torchvision torchaudio onnx onnxruntime transformers ``` 上述命令创建了一个名为 `sensevoice_onnx` 的 Conda 虚拟环境并激活它，随后安装了 PyTorch 及其相关组件还有 ONNX 工具链[^3]。 #### 加载预训练模型 接下来是从 Hugging Face Hub 获取预训练好的 SenseVoice-Small 模型实例： ```python from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("silicone/SenseVoice-Small") model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("silicone/SenseVoice-Small") ``` 这段代码片段展示了如何利用 Transformers 库加载指定名称下的处理器与模型对象[^2]。 #### 构建输入张量 对于语音识别任务来说，通常会有一个音频文件作为输入源。这里假设已经有了处理过的音频数据（例如通过 librosa 或者其他方式读取），下面是如何构建适合于模型预测阶段使用的输入张量化表示形式的方法之一： ```python import numpy as np import torch def prepare_input(audio_array): input_values = processor( audio_array, sampling_rate=16000, return_tensors="pt" ).input_values return { 'input_values': input_values } dummy_audio = np.random.rand(16000 * 5) # 假设是一段五秒长的一维随机数列代表声音信号 inputs = prepare_input(dummy_audio) print(inputs['input_values'].shape) # 输出形状应类似于 (batch_size, sequence_length) ``` 此处定义了一个简单的函数来模拟实际应用场景中可能遇到的情况——即给定一段原始 PCM 编码的声音样本后返回对应的特征向量矩阵用于后续计算过程。 #### 执行模型到 ONNX 的转换 最后一步就是调用 PyTorch 提供的功能接口完成整个迁移流程： ```python torch.onnx.export( model=model, args=tuple(inputs.values()), f="./senvoice_small.onnx", export_params=True, opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) print('Model has been successfully exported to ONNX format.') ``` 以上脚本实现了从 TorchScript 表达式至标准化中间表示法之间的转变，并保存结果至本地磁盘位置 "./senvoice_small.onnx"。