sherpa-onnx-asr-models

🎙️ Sherpa-ONNX ASR Models Mirror

GitHub 模型国内镜像 China Mirror for sherpa-onnx ASR Models**

[](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)

[](https://onnxruntime.ai/)

[](#模型列表)

[](#支持平台)

English 中文

⚡ 国内高速下载 🔒 完全离线运行 📱 全平台支持**

中文

📖 简介

本仓库是 k2-fsa/sherpa-onnx 官方 ASR 模型的**国内镜像**，解决 GitHub Releases 下载缓慢的问题。

sherpa-onnx** 是新一代 Kaldi 团队开发的跨平台语音识别推理框架，基于 ONNX Runtime，支持在各种设备上进行高效的**离线语音识别**，无需网络连接。

🌟 特色

🚀 **国内高速下载**：托管于 ModelScope，国内用户下载速度可达 10MB/s+

📦 **完整镜像**：包含 160+ 个官方模型，覆盖主流语音识别架构

🔄 **持续同步**：定期从 GitHub 同步最新模型

📝 **详细文档**：提供完整的使用示例和模型选择指南

📋 模型列表

🇨🇳 中文模型（推荐）

模型 类型 大小 特点 推荐场景

• ----- ------ ------ ------ ----------

sherpa-onnx-sense-voice-zh-en-ja-ko-yue-2024-07-17 SenseVoice ~230MB 多语言、情感识别 通用场景

sherpa-onnx-sense-voice-zh-en-ja-ko-yue-int8-2024-07-17 SenseVoice ~60MB INT8 量化版 移动端/边缘设备

sherpa-onnx-paraformer-zh-2024-03-09 Paraformer ~220MB 中文识别最佳 纯中文场景

sherpa-onnx-paraformer-zh-small-2024-03-09 Paraformer ~30MB 轻量版 资源受限设备

sherpa-onnx-streaming-zipformer-zh-2025-06-30 Zipformer ~80MB 流式识别 实时转录

sherpa-onnx-streaming-paraformer-bilingual-zh-en Paraformer ~220MB 中英双语流式 中英混合实时

🌍 多语言模型

模型 支持语言 大小 特点

• ----- ---------- ------ ------

sherpa-onnx-whisper-large-v3 99+ 语言 ~3GB 最高准确率

sherpa-onnx-whisper-turbo 99+ 语言 ~1.5GB 速度优化版

sherpa-onnx-whisper-medium 99+ 语言 ~1.5GB 平衡之选

sherpa-onnx-whisper-small 99+ 语言 ~460MB 轻量版

sherpa-onnx-whisper-tiny 99+ 语言 ~75MB 最小版本

🇬🇧 英文模型

模型 类型 大小 特点

• ----- ------ ------ ------

sherpa-onnx-zipformer-en-2023-06-26 Zipformer ~70MB 英文通用

sherpa-onnx-streaming-zipformer-en-2023-06-26 Zipformer ~20MB 流式英文

sherpa-onnx-conformer-en-2023-03-18 Conformer ~120MB 高准确率

sherpa-onnx-nemo-fast-conformer-ctc-en-24500 NeMo ~120MB NVIDIA NeMo

🌏 其他语言

语言 推荐模型 大小

• ----- ---------- ------

日语 sherpa-onnx-zipformer-ja-reazonspeech-2024-08-01 ~70MB

韩语 sherpa-onnx-zipformer-korean-2024-06-24 ~70MB

粤语 sherpa-onnx-zipformer-cantonese-2024-03-13 ~70MB

俄语 sherpa-onnx-zipformer-ru-2024-09-18 ~70MB

法语 sherpa-onnx-streaming-zipformer-fr-2023-04-14 ~20MB

德语 sherpa-onnx-streaming-zipformer-de-kroko-2025-08-06 ~20MB

西班牙语 sherpa-onnx-streaming-zipformer-es-kroko-2025-08-06 ~20MB

越南语 sherpa-onnx-zipformer-vi-2025-04-20 ~70MB

泰语 sherpa-onnx-zipformer-thai-2024-06-20 ~70MB

📱 移动端优化模型

模型 大小 特点

• ----- ------ ------

sherpa-onnx-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23-mobile ~14MB 中文流式，超轻量

sherpa-onnx-streaming-zipformer-en-20M-2023-02-17-mobile ~20MB 英文流式，超轻量

sherpa-onnx-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-20-mobile ~30MB 中英双语流式

sherpa-onnx-moonshine-tiny-en-int8 ~30MB 英文，极致压缩

🚀 快速开始

方式一：直接下载（推荐）

方式二：ModelScope SDK

方式三：Git Clone（下载全部）

💻 使用示例

Python

流式识别

Swift (iOS/macOS)

Android (Kotlin)

📊 模型架构说明

架构 类型 特点 适用场景

• ----- ------ ------ ----------
• *SenseVoice** 非流式 多语言、情感识别、高准确率 通用语音识别
• *Paraformer** 非流式 中文优化、速度快 中文语音识别
• *Whisper** 非流式 99+ 语言、最广泛支持 多语言场景
• *Zipformer** 流式/非流式 轻量、低延迟 实时转录
• *Conformer** 流式/非流式 高准确率 对准确率要求高
• *NeMo** 非流式 NVIDIA 优化 GPU 部署

🖥️ 支持平台

平台 架构 状态 备注

• ----- ------ ------ ------
• *macOS** arm64 (M1/M2/M3/M4) ✅ 原生支持
• *macOS** x86 64 (Intel) ✅ 原生支持
• *iOS** arm64 ✅ 支持 iPhone/iPad
• *Android** arm64-v8a ✅ 支持大部分设备
• *Android** armeabi-v7a ✅ 支持旧设备
• *Linux** x86 64 ✅ 原生支持
• *Linux** aarch64 ✅ 支持树莓派等
• *Windows** x64 ✅ 原生支持
• *Windows** x86 ✅ 32 位支持
• *WebAssembly** wasm32 ✅ 浏览器运行

📈 性能参考

在 Apple M1 MacBook Pro 上的测试结果：

模型 加载时间 RTF 内存占用

• ----- ---------- ----- ----------

SenseVoice INT8 ~1s 0.05 ~200MB

Paraformer ~2s 0.08 ~300MB

Whisper Small ~3s 0.15 ~500MB

Streaming Zipformer ~0.5s 实时 ~100MB

RTF (Real-Time Factor): < 1.0 表示比实时更快

🔗 相关资源

• *sherpa-onnx 官方仓库**: https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx
• *官方文档**: https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/
• *原始模型下载**: https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/tag/asr-models
• *FunASR**: https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR
• *SenseVoice**: https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice
• *Whisper**: https://github.com/openai/whisper

📜 许可证

本仓库中的模型遵循各自的开源协议，大部分为 Apache License 2.0。

English

📖 Introduction

This repository is a **China mirror** of the official ASR models from k2-fsa/sherpa-onnx, providing faster download speeds for users in China.

sherpa-onnx** is a cross-platform speech recognition inference framework developed by the Next-gen Kaldi team, based on ONNX Runtime. It enables efficient **offline speech recognition** on various devices without network connectivity.

🌟 Features

🚀 **Fast Download in China**: Hosted on ModelScope, download speeds can reach 10MB/s+

📦 **Complete Mirror**: Contains 160+ official models covering mainstream ASR architectures

🔄 **Regular Sync**: Periodically synchronized from GitHub

📝 **Detailed Documentation**: Complete usage examples and model selection guide

📋 Model Categories

Recommended Models

Model Type Size Features

• ------ ------ ------ ----------

sherpa-onnx-sense-voice-zh-en-ja-ko-yue-int8-* SenseVoice ~60MB Multi-language, INT8 quantized

sherpa-onnx-whisper-turbo Whisper ~1.5GB 99+ languages, speed optimized

sherpa-onnx-streaming-zipformer-* Zipformer ~20MB Real-time streaming

By Language

• *Chinese**: Paraformer, SenseVoice, Streaming Zipformer
• *English**: Zipformer, Conformer, NeMo, Whisper
• *Japanese**: Zipformer ReazonSpeech
• *Korean**: Zipformer
• *Multi-language**: Whisper, SenseVoice

🚀 Quick Start

💻 Usage Example

📜 License

Models in this repository follow their respective open-source licenses, mostly Apache License 2.0.

🎙️ 让语音识别更简单 Making Speech Recognition Easier**

如有问题或建议，欢迎提交 Issue For issues or suggestions, please submit an Issue

[](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx)

[](https://modelscope.cn/models/zhaochaoqun/sherpa-onnx-asr-models)