rk3588使用NPU部署 wespeaker声纹模型

1. wespeaker导出onnx模型时，需要使用静态模型导出。因为RKNN不支持动态推理。

   wespeaker/bin/export_onnx.py修改如下，注释掉动态轴dynamic_axes

   关于onxx静态和动态图可参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/2010575

   opset_version算子使用12版本

#-比如 num_frms=600(6s的音频长度), feat_dim=80
dummy_input = torch.ones(1, num_frms, feat_dim) 
torch.onnx.export(
        model, dummy_input,
        args.output_model,
        do_constant_folding=True,
        verbose=False,
        opset_version=12,
        input_names=['feats'],
        output_names=['embs'],
        #dynamic_axes={'feats': {0: 'B', 1: 'T'}, 'embs': {0: 'B'}}##--设置动态图
	)

2.  导出RKNN模型时（使用rknn-toolkit2-1.4.0版本），dataset设置为 numpy格式维度(1, num_frms, feat_dim) 的音频特征

     这里不用设置mean_values和std_values      #rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]], target_platform="rk3588")

3. PC电脑端导出RKNN时，需要将系统的GLIBC更新为GLIBC_2.29版本，更新方法 https://blog.csdn.net/m0_37201243/article/details/123641552

4. RK3588板子 librknnrt.so需要替换成 rknn-1.4.0的版本（rknn-1.3.0不支持Sqrt算子），复制替换即可（下载的官方安装包中都有）。