ManySpeech —— 使用 C# 开发人工智能语音应用

ManySpeech（https://github.com/manyeyes/ManySpeech）是由 manyeyes 社区开发的一款基于 C# 的语音处理套件。该项目以优秀的开源模型为核心，依托 Microsoft.ML.OnnxRuntime 实现 ONNX 模型解码，致力于解决三大关键问题：

• 跨平台部署的兼容性问题
  
• 不同场景（实时 / 离线、多语言）下的模型适配难题
  
• 复杂工具链的集成门槛
  

作为一套平衡 “易用性、功能性与部署灵活性” 的解决方案，ManySpeech 能够有效提升开发效率，为 .NET 生态下的语音处理需求提供强有力的支持。
核心特性

1. 贴合 C# 开发者实际需求 从 C# 开发的实际场景出发，ManySpeech 在模型覆盖、平台兼容、开发流程等维度高度契合 .NET 生态，可作为工具选型的重要参考。
2. 多场景模型覆盖 ManySpeech 通过 “语音识别、端点检测、标点恢复、音频分离增强” 等多任务协同，无需整合多套工具链，仅靠组件组合即可匹配不同业务需求，解决 “场景多变导致工具碎片化” 的问题。
3. 全平台兼容，降低多端部署成本 尽管 C# 依托 .NET 生态已具备成熟的跨平台能力，但语音处理因深度依赖底层资源（如 ONNX 运行时、音频接口），仍面临诸多挑战。ManySpeech 有效缓解了这些跨平台痛点：

• 广泛的框架支持：兼容 .NET 4.6.1+、.NET 6.0+、.NET Core 3.1、.NET Standard 2.0+，覆盖从传统桌面开发到跨平台开发的主流框架
  
• 全面的系统适配：可运行于 Windows 7+、macOS 10.13+、Linux 各发行版（符合 .NET 6 支持列表）、Android 5.0+、iOS，无论是桌面端软件、服务器批量处理，还是移动端 APP，均能稳定部署
  
• 轻量化优化：支持 AOT 编译，编译后可执行文件体积减少 30%+，启动速度提升约 20%，适配嵌入式设备（如物联网语音控制终端）及轻量化部署场景
  

4. 适配多任务，组件规范统一，协同灵活自由
（1）语音识别任务 核心功能：实现语音到文本的转录

• 流式模型延迟低，适合实时交互（在线客服、语音输入法）；非流式模型适合离线转写（本地录音、视频字幕）
  
• 多款模型支持中文、英文，额外覆盖粤语、日语、韩语（如 SenseVoice 模型）
  
• 部分模型支持字级（中文）/ 单词级（英文）时间戳（精度至毫秒），且支持自定义热词（如 paraformer-seaco-large-zh-timestamp-onnx-offline），可快速适配 “金融术语”“医疗名词” 等垂直领域场景
  
• SenseVoiceSmall、whisper-large 模型支持多语言识别，且自带标点预测，省去 “识别后手动加标点” 的困扰
  

相关组件：

• ManySpeech.AliParaformerAsr：支持 Paraformer、SenseVoice 等 ONNX 模型
  
• ManySpeech.FireRedAsr：支持 FireRedASR-AED-L 等 ONNX 模型
  
• ManySpeech.K2TransducerAsr：支持新一代 Kaldi 中的 Zipformer 等 ONNX 模型
  
• ManySpeech.MoonshineAsr：支持 Moonshine 中的 Tiny、Base 等 ONNX 模型
  
• ManySpeech.WenetAsr：支持 WeNet 中的 ONNX 模型
  
• ManySpeech.WhisperAsr ：支持 whisper 系列的 onnx 模型，支持语音语言识别
  

（2）语音端点检测任务 核心功能：精准检测长语音片段中有效语音的起止时间点

• 通过提取有效音频片段并输入识别引擎，可显著减少无效语音带来的识别误差，提升语音识别任务的准确性
  
• 适用场景广泛，无论是长语音离线转写（如会议录音处理）还是实时语音交互（如智能客服实时响应），均能通过精准端点检测优化音频输入质量
  

相关组件：

• ManySpeech.AliFsmnVad：支持 Fsmn-Vad 模型，专注于精准检测有效语音的起止时间点
  
• ManySpeech.SileroVad：支持 Silero-VAD 模型，核心功能是精准检测长语音片段中有效语音的起止时间点
  

（3）标点恢复任务 核心功能：为文本（尤其是语音识别模型输出的无标点文本）自动预测并添加标点符号

• 通过后处理优化文本结构，提升内容的可读性与连贯性
  

相关组件：

• ManySpeech.AliCTTransformerPunc：支持 CT-Transformer 模型，可用于语音识别模型输出文本的标点预测
  

（4）声源分离、语音增强任务 核心功能：专注于音频分离、降噪与增强

• 能从混合音频中分离出目标声音（如人声与背景音分离），降低环境噪音干扰，提升目标语音的清晰度，为后续语音识别、音频处理等任务提供高质量音频输入
  
• 适用于复杂声学环境下的音频处理，例如会议录音去杂音、嘈杂场景下的语音提取、多说话人音频分离等场景，有效改善音频质量
  

相关组件：

• ManySpeech.AudioSep：支持 clearervoice、gtcrn、spleeter、uvr 中的 ONNX 模型，专注于实现音频分离、降噪与增强功能
  

快速上手

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