语音识别——使用Vosk进行语音识别
文章目录
- 前言
- 一、Vosk模型
- 1.准备好所需要的语音包
- 2.下载使用
- 二、使用示例
- 1.文件读取示例
- 2.结合麦克风演示
- 总结
前言
如何编译Vosk请参照之前的文章,ubuntu编译kaldi和vosk
Vosk是语音识别开源框架,支持二十+种语言 - 中文,英语,印度英语,德语,法语,西班牙语,葡萄牙语,俄语,土耳其语,越南语,意大利语,荷兰人,加泰罗尼亚语,阿拉伯, 希腊语, 波斯语, 菲律宾语,乌克兰语, 哈萨克语, 瑞典语, 日语, 世界语, 印地语, 捷克语, 波兰语, 乌兹别克语, 韩国语, 塔吉克语。
Vosk还支持设备上离线语音识别 ,包括Raspberry Pi,Android,iOS等,API接口简单,并且有多种语言支持,同时会识别语义,最终输出合理的语句。
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一、Vosk模型
1.准备好所需要的语音包
在开始使用Vosk之前,需要拥有语音识别的模型,如图中拥有很多语音模型,中文、英文、西班牙、印度等等,Vosk模型库,需要外网才可以下载
2.下载使用
下载并进行解压后如下图所示,例如这里有简单英文、轻量级中文、和用于服务器处理的大型通用中文模型等,根据需要进行下载
解压后放在对应目录下,值得注意的是,是整个解压后的文件夹,而不是某一固定文件,一定要放在对应位置,不然使用时会直接崩溃,连报错都没有。
二、使用示例
1.文件读取示例
首先语音文件和模型需要准备好,示例中的语音文件是自己录下来的,模型vosk-model-cn-0.22
是中文模型
#include <vosk_api.h>
#include <stdio.h>int main() {FILE *wavin;char buf[3200];int nread, final;VoskModel *model = vosk_model_new("vosk-model-cn-0.22");VoskRecognizer *recognizer = vosk_recognizer_new(model, 16000.0);wavin = fopen("test.wav", "rb");fseek(wavin, 44, SEEK_SET);while (!feof(wavin)) {nread = fread(buf, 1, sizeof(buf), wavin);final = vosk_recognizer_accept_waveform(recognizer, buf, nread);if (final) {printf("%s\n", vosk_recognizer_result(recognizer));} else {printf("%s\n", vosk_recognizer_partial_result(recognizer));}}printf("%s\n", vosk_recognizer_final_result(recognizer));vosk_recognizer_free(recognizer);vosk_model_free(model);fclose(wavin);return 0;
}
输出结果如下,partial是短时输出,text是识别语义后的输出:
vosk_model_new
:加载模型vosk_recognizer_new
:创建语音识别实例vosk_recognizer_accept_waveform
:塞入语音数据(pcm格式)vosk_recognizer_result
:获取识别器的完整识别结果vosk_recognizer_partial_result
:返回当下识别结果,如果没有识别到,返回空
2.结合麦克风演示
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <alsa/asoundlib.h>
#include <vosk_api.h>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <memory>
#include <array>#define SAMPLE_RATE 44100
#define BUFFER_SIZE 44100 * 2 * 2int main() {// 初始化 Vosk 模型VoskModel *model = vosk_model_new("vosk-model-cn-0.22");VoskRecognizer *recognizer = vosk_recognizer_new(model, SAMPLE_RATE);// 打开 ALSA 设备snd_pcm_t *pcm_handle;int ret = snd_pcm_open(&pcm_handle, "default", SND_PCM_STREAM_CAPTURE, 0);ret = snd_pcm_set_params(pcm_handle, SND_PCM_FORMAT_S16_LE, SND_PCM_ACCESS_RW_INTERLEAVED, 1, SAMPLE_RATE, 1, 1000000); // 1秒char buffer[BUFFER_SIZE];int final_result;while (1) {// 从麦克风读取音频数据int nread = snd_pcm_readi(pcm_handle, buffer, BUFFER_SIZE / 2);if (nread < 0) {snd_pcm_recover(pcm_handle, nread, 0);continue;}// 将音频数据传递给 Voskfinal_result = vosk_recognizer_accept_waveform(recognizer, buffer, nread * 2);if (final_result) {printf("%s\n", vosk_recognizer_result(recognizer));} else {std::string strTest = vosk_recognizer_partial_result(recognizer);printf("%s\n", strTest.c_str());}}printf("%s\n", vosk_recognizer_final_result(recognizer));// 清理snd_pcm_close(pcm_handle);vosk_recognizer_free(recognizer);vosk_model_free(model);return 0;
}
识别到并且最终组成的语句如下:
总结
轻量级、资源消耗小的嵌入式设备进行语音识别使用Vosk是一个不错的选择,但是如果只是用于语音唤醒之类的,实际上应该有更好的选择。
如果对您有所帮助,请帮忙点个赞吧!
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