语音识别结果不是很好，有推荐的中文模型吗

[summerHearts]

目前使用的模型是 marcoyang/sherpa-ncnn-streaming-zipformer-zh-14M-2023-02-23 (Chinese) 能否给出建议，使用哪个模型，不胜感激

[csukuangfj]

你用的是一个 14M 的模型，参数量非常小，优势是速度极快。缺点是准确率没有大一点的模型高.

推荐你用 https://k2-fsa.github.io/sherpa/ncnn/pretrained_models/zipformer-transucer-models.html#csukuangfj-sherpa-ncnn-streaming-zipformer-bilingual-zh-en-2023-02-13-bilingual-chinese-english

[summerHearts]

我看到这里有一个模型，这个能用吗，看样子是最新的，https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/index.html#sherpa-onnx-pre-trained-models

[csukuangfj]

我看到这里有一个模型，这个能用吗，看样子是最新的，https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/index.html#sherpa-onnx-pre-trained-models

这个是给 onnx 用的，不是给 ncnn 用的。如果你用 sherpa-onnx, 那么， 是可以的。

[summerHearts]

sherpa-onnx

我看到这里有一个模型，这个能用吗，看样子是最新的，https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/index.html#sherpa-onnx-pre-trained-models

这个是给 onnx 用的，不是给 ncnn 用的。如果你用 sherpa-onnx, 那么， 是可以的。

我理解 sherpa-onnx,支持语音到文本（speech-to-text）和文本到语音（text-to-speech）的任务，那么是否推荐使用这个，移动端上使用

[csukuangfj]

那么是否推荐使用这个，移动端上使用

sherpa-ncnn 和 sherpa-onnx, 我们都推荐.

[summerHearts]

从体积考虑前者120M，移动端不是很适合。那么是否建议使用

.int8.onnx 格式的来接入移动端，这样下来也就80M

[csukuangfj]

模型摆在这里。你自己选个合适你自己的。