onnx-asr

几行代码用 ONNX 跑语音识别，不装重型框架

onnx-asr 是一个轻量级 Python 语音识别包，核心思路是让开发者直接加载 ONNX 格式的 ASR 模型完成语音转文字，而不必依赖 PyTorch、TensorFlow 等重型深度学习框架。它解决的是传统 ASR 方案部署臃肿、推理依赖复杂的问题：很多项目只想在服务端或边缘设备上跑一个识别模型，却被迫安装整套训练框架。该包通过 ONNX Runtime 执行推理，支持 Whisper、Parakeet 等主流开源语音识别模型，提供简洁的 Python API，几行代码即可完成音频到文本的转换。它适合对安装体积、启动速度和推理效率有要求的场景，比如本地工具、小型服务、嵌入式或 CPU 推理环境。项目处于早期阶段，星标数不高，但方向明确，填补了 ONNX 生态中语音识别易用封装的空白。