C++与OpenVINO API实现音频推理及部署：从PyTorch转ONNX到生成XML/BIN文件的完整代码示例

以下是一个使用C和OpenVINO API编写的音频推理和部署的完整程序代码示例： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <inference_engine.h> #include <samples/common.hpp> #include <samples/slog.hpp> #include <samples/args_helper.hpp> #include <ie_iextension.h> #include <ext_list.hpp> #include <string> #include <vector> #include <fstream> #include <iostream> #include <chrono> #include <cmath> #include <cstring> #include <algorithm> #include <iterator> #include <iomanip> #include <sys/stat.h> #include <wave_reader.hpp> using namespace InferenceEngine; int main(int argc, char* argv[]) { try { // 1. 读取命令行参数 std::string modelPath, audioPath, device; int batchSize = 1; bool printOutput = false; bool storeOutput = false; std::string outputDir; // 使用args_helper.hpp中的ArgsHelper类解析命令行参数 ArgsHelper argsHelper; argsHelper.addOption(modelPath, "-m", "Path to the .xml model file", true); argsHelper.addOption(audioPath, "-a", "Path to the input audio file", true); argsHelper.addOption(device, "-d", "Device to run inference on (CPU, GPU, MYRIAD, FPGA, etc.)", false); argsHelper.addOption(batchSize, "-b", "Batch size", false); argsHelper.addOption(printOutput, "-p", "Print output", false); argsHelper.addOption(storeOutput, "-s", "Store output", false); argsHelper.addOption(outputDir, "-o", "Output directory", false); argsHelper.parse(argc, argv); // 2. 加载模型 Core ie; CNNNetwork network = ie.ReadNetwork(modelPath); // 3. 配置设备 if (!device.empty()) { ie.SetConfig({{PluginConfigParams::KEY_DEVICE, device}}, "CPU"); } // 4. 加载模型到设备 ExecutableNetwork executableNetwork = ie.LoadNetwork(network, device); // 5. 创建推理请求 InferRequest inferRequest = executableNetwork.CreateInferRequest(); // 6. 解析音频文件 WaveFileReader waveReader(audioPath); std::vector<float> audioData = waveReader.getData(); // 7. 预处理音频数据 // TODO: 根据模型的输入要求进行预处理 // 8. 设置输入数据 Blob::Ptr inputBlob = inferRequest.GetBlob(network.getInputsInfo().begin()->first); inputBlob->setBuffer(audioData.data(), audioData.size() * sizeof(float)); // 9. 进行推理 inferRequest.Infer(); // 10. 获取输出数据 Blob::Ptr outputBlob = inferRequest.GetBlob(network.getOutputsInfo().begin()->first); const float* outputData = outputBlob->buffer().as<float*>(); size_t outputSize = outputBlob->size(); // 11. 后处理输出数据 // TODO: 根据模型的输出要求进行后处理 // 12. 打印输出数据 if (printOutput) { for (size_t i = 0; i < outputSize; i++) { std::cout << "Output[" << i << "]: " << outputData[i] << std::endl; } } // 13. 存储输出数据 if (storeOutput) { if (outputDir.empty()) { outputDir = "."; } std::string outputFilePath = outputDir + "/output.txt"; std::ofstream outputFile(outputFilePath); if (outputFile.is_open()) { for (size_t i = 0; i < outputSize; i++) { outputFile << outputData[i] << std::endl; } outputFile.close(); std::cout << "Output stored in: " << outputFilePath << std::endl; } else { std::cerr << "Failed to open output file: " << outputFilePath << std::endl; } } std::cout << "Inference completed successfully." << std::endl; return 0; } catch (const std::exception& error) { std::cerr << "Inference failed: " << error.what() << std::endl; return 1; } } ``` 上述代码是一个简单的音频推理和部署的C程序示例，其中使用了OpenVINO的API进行模型加载、推理和后处理。请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能需要根据你的模型和需求进行适当的修改。 在使用该代码之前，你需要安装OpenVINO并设置好相关的环境变量。另外，你还需要将pytorch模型转换为ONNX格式，并使用OpenVINO Model Optimizer将ONNX模型转换为IR（Intermediate Representation）格式（包括XML和bin文件）。具体的转换步骤可以参考OpenVINO的文档。 希望以上代码对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。