近年来，Qwen3-ASR、Whisper、SenseVoice 等通用语音识别模型已经支持越来越多的语言和方言。但在上海话、苏州话等吴语场景中，通用模型的实际表现仍然可能受到训练数据分布、方言口语习惯以及文本标注规范的影响。

上海话 ASR 本地部署实战：基于 sherpa-onnx 和 Conformer 的离线识别

人工智能

基于WenetSpeech-Wu训练数据，本文详细介绍如何在Linux CPU环境离线部署sherpa-onnx吴语语音识别模型，该INT8量化Conformer模型支持上海话、苏州话、宁波话等方言及普通话。文章涵盖环境配置、Python推理实现、RTF性能测试方法、HTTP服务封装步骤，并分析了FP32与INT8在精度和速度上的取舍，为企业本地化集成方言ASR提供完整技术路径。

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