Как я написал ASR-движок на Rust: от разочарования в одной модели до мульти-модельной архитектуры

У меня есть схожий проект с минимальными зависимостями на Python - https://github.com/istupakov/onnx-asr. Интересно было бы сравнить результаты и скорость.

Как я снизил WER с 33% до 3.3% для русской речи на CPU: сравнение GigaAM, Whisper и Vosk

Проблема была в том, что в ONNX Runtime 1.24.1 сломали работу с кешем HF для больших моделей (до этой версии все работало). Но уже вышла версия 1.24.2, где проблему исправли.

P.S. Касательно вашей проблемы с numpy.float32 - я надеялся, что указания типов аргументов достаточно, но очевидно был не прав. В следующей версии onnx-asr добавлю явную проверку и сообщение об ошибке.

Как я снизил WER с 33% до 3.3% для русской речи на CPU: сравнение GigaAM, Whisper и Vosk

Тут в целом со ссылками беда - ссылки на GigaAM и onnx-asr тоже битые. Причем, судя по неразрывному дефису в ссылке, я догадываюсь о причинах)