Android整合SherpaNcnn实现离线语音识别（支持中文，手把手带你从编译动态库开始）

引言

在移动应用开发中，语音识别技术已成为提升用户体验的关键功能之一。然而，依赖云端服务的语音识别方案存在网络延迟、隐私泄露等风险。SherpaNcnn作为一个轻量级、高性能的神经网络推理框架，结合NCNN的优化能力，能够在Android设备上实现高效的离线语音识别，尤其适用于中文场景。本文将详细介绍如何从零开始，在Android平台上整合SherpaNcnn，实现离线语音识别功能。

一、环境准备

1.1 开发环境搭建

• Android Studio：安装最新版本的Android Studio，并配置好NDK（Native Development Kit）和CMake。
• SherpaNcnn源码：从GitHub获取SherpaNcnn的最新源码，确保包含中文语音识别模型。
• 依赖库：准备NCNN库、OpenBLAS或其他优化线性代数库，以提升推理速度。

1.2 硬件要求

• 支持ARMv7或ARM64架构的Android设备，用于测试和部署。
• 足够的存储空间，用于存放模型文件和动态库。

二、编译动态库

2.1 配置CMakeLists.txt

在SherpaNcnn项目的CMakeLists.txt文件中，添加NCNN和其他依赖库的路径，确保CMake能够正确找到这些库。示例配置如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
# 设置NCNN库路径
set(NCNN_DIR "${CMAKE_SOURCE_DIR}/../ncnn/build-android/install")
# 添加NCNN库
add_library(ncnn SHARED IMPORTED)
set_target_properties(ncnn PROPERTIES IMPORTED_LOCATION ${NCNN_DIR}/lib/armeabi-v7a/libncnn.so) # 根据实际架构调整
# 添加SherpaNcnn源码
file(GLOB SHERPA_NCNN_SRCS "src/*.cpp")
add_library(sherpa_ncnn SHARED ${SHERPA_NCNN_SRCS})
# 链接NCNN库
target_link_libraries(sherpa_ncnn ncnn)

2.2 编译动态库

使用Android Studio的Gradle构建系统或直接在命令行中使用CMake和NDK进行编译。确保选择正确的ABI（如armeabi-v7a、arm64-v8a）以匹配目标设备。

# 进入项目目录
cd sherpa-ncnn-android
# 使用CMake和NDK编译
mkdir build-android && cd build-android
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${ANDROID_NDK_HOME}/build/cmake/android.toolchain.cmake \
      -DANDROID_ABI=arm64-v8a \
      -DANDROID_PLATFORM=android-21 \
      ..
make -j4

编译完成后，将在build-android目录下生成.so动态库文件。

三、集成到Android项目

3.1 导入动态库

将编译好的.so文件复制到Android项目的app/src/main/jniLibs目录下，按ABI分类存放。

3.2 JNI接口封装

创建JNI接口，使Java层能够调用SherpaNcnn的C++函数。示例JNI函数如下：

#include <jni.h>
#include "sherpa_ncnn.h" // SherpaNcnn的头文件
extern "C" JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_sherpancnn_VoiceRecognizer_initModel(JNIEnv *env, jobject thiz, jstring modelPath) {
    const char *path = env->GetStringUTFChars(modelPath, 0);
    sherpa_ncnn_init(path); // 调用SherpaNcnn的初始化函数
    env->ReleaseStringUTFChars(modelPath, path);
}
extern "C" JNIEXPORT jstring JNICALL
Java_com_example_sherpancnn_VoiceRecognizer_recognizeSpeech(JNIEnv *env, jobject thiz, jshortArray audioData, jint length) {
    jshort *data = env->GetShortArrayElements(audioData, 0);
    char *result = sherpa_ncnn_recognize(data, length); // 调用识别函数
    env->ReleaseShortArrayElements(audioData, data, 0);
    return env->NewStringUTF(result);
}

3.3 Java层封装

在Java层创建VoiceRecognizer类，封装JNI调用，提供简单的API供应用层使用。

package com.example.sherpancnn;
public class VoiceRecognizer {
    static {
        System.loadLibrary("sherpa_ncnn");
    }
    public native void initModel(String modelPath);
    public native String recognizeSpeech(short[] audioData, int length);
    // 示例使用方法
    public String recognize(short[] audioData) {
        return recognizeSpeech(audioData, audioData.length);
    }
}

四、模型与数据准备

4.1 模型选择

选择适合中文语音识别的预训练模型，如基于Kaldi或Wenet训练的中文ASR模型。确保模型格式与SherpaNcnn兼容。

4.2 数据预处理

对输入音频进行预处理，包括采样率转换、归一化等，以匹配模型输入要求。

五、性能优化与测试

5.1 性能优化

• 模型量化：使用NCNN的量化工具对模型进行量化，减少模型大小和推理时间。
• 多线程处理：利用Android的异步任务或协程处理音频采集和识别，避免UI线程阻塞。
• 内存管理：优化内存使用，避免内存泄漏和频繁的内存分配。

5.2 测试与验证

在不同Android设备和网络环境下进行测试，验证识别准确率和响应时间。使用真实场景下的音频数据进行测试，确保模型在实际应用中的表现。

六、结论

通过本文的介绍，开发者已经掌握了如何在Android平台上整合SherpaNcnn框架，实现离线语音识别功能，特别是中文识别。从编译动态库开始，到JNI接口封装、Java层封装，再到模型与数据准备、性能优化与测试，每一步都至关重要。希望本文能为开发者提供实用的指导和启发，推动离线语音识别技术在Android应用中的广泛应用。