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vosk-android-demo: 基于Vosk库的Android离线语音识别演示

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简介：
vosk-android-demo是一款基于Vosk库开发的Android应用程序，它提供了一个展示如何在安卓设备上进行离线语音识别的平台。该应用为开发者和用户提供了一种无需网络连接即可实现高质量语音转文本功能的方式。 本段落介绍了使用Kaldi和Vosk库为移动应用程序实现离线语音识别和说话者识别的演示，并检查了预构建二进制文件。相关文献资料及文档说明，请访问相应的网站获取更多信息。

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  • vosk-android-demo: 基于Vosk库的Android离线语音识别演示
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    vosk-android-demo是一款基于Vosk库开发的Android应用程序，它提供了一个展示如何在安卓设备上进行离线语音识别的平台。该应用为开发者和用户提供了一种无需网络连接即可实现高质量语音转文本功能的方式。 本段落介绍了使用Kaldi和Vosk库为移动应用程序实现离线语音识别和说话者识别的演示，并检查了预构建二进制文件。相关文献资料及文档说明，请访问相应的网站获取更多信息。
     
  • VOSK: 语音识别工具包VOSK
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    VOSK是一款开源的语音识别引擎，支持实时和非实时音频转文字转换。它提供多种编程语言接口，并且无需网络连接即可运行，适用于各种设备与平台。 有关适用于Android和Linux的Kaldi API的信息，请查阅相关文档。这是一个服务器项目。 这是Vosk系统，它是一个持续学习型语音识别解决方案。 概念： 截至2019年，基于神经网络的语音识别器在训练时需要大量可用的语音数据，并且需要大量的计算资源与时间来优化参数。此外，在单一的学习过程中，这些模型难以像人类一样做出稳健和可解释性的决策。 因此我们决定建立一个系统，该系统的概念是基于大规模信号数据库的方法。音频文件被分割成多个块，然后使用LSH哈希值将这些块存储在数据库中。在解码时，只需查找与给定语音段匹配的数据库中的数据块即可确定可能的文字转录。 这种方法的优点包括： - 我们可以在简单的硬件上快速训练长达10万小时的语音数据。 - 可以通过添加样本轻松纠正识别器的行为。 - 由于所有决策都基于已知的数据，因此可以确保结果的准确性。
     
  • 中文语音识别-Vosk模型
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    Vosk是一款开源的非商业中文语音识别引擎，适用于实时和批量转录场景，提供高精度的转换结果且无需网络连接。 Vosk是一个离线开源语音识别工具，支持16种语言的识别，包括中文。通过简单的几行代码即可快速调用其API接口并体验功能。目前仅支持WAV格式的声音文件。 模型下载地址可以在GITHUB源码页面找到，并且提供了不同编程语言（如Python、Node.js和curl）的API调用示例文件供用户参考使用。
     
  • Android离线语音识别Demo - 中文版
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    本项目为Android平台下的中文离线语音识别演示程序，旨在展示在无网络环境下高效、准确地将用户语音转换成文本的技术实现。 离线中文语音识别的识别率较高，请大家珍惜作者的劳动成果，谢谢！这也是为了赚取积分，不然不会上传。
     
  • Android离线语音识别Demo - 中文版
    优质
    Android离线语音识别Demo - 中文版是一款专为安卓设备设计的中文离线语音识别软件演示程序，无需网络即可实现高效、准确的语音转文字功能。 离线中文语音识别的识别率较高，请大家珍惜我们的劳动成果，谢谢！这也是为了赚取积分，否则不会上传。请大家珍惜我们的努力和付出，谢谢。
     
  • Vosk-API：适用于多种平台的离线语音识别库，支持Python、Java、C#等语言及Android、iOS、Raspberry Pi等设备
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    Vosk-API是一款开源离线语音识别引擎，广泛兼容Python、Java、C#等多种编程语言和Android、iOS、Raspberry Pi等硬件平台。 Vosk是一个离线开源的语音识别工具包，支持包括英语、印度语、德语、法语在内的17种语言及方言的语音识别模型。该工具包提供50MB大小的轻量级模型，并具备连续大词汇量转录功能，零延迟响应流API以及可重新配置的词库和说话者识别能力。Vosk为多种编程语言（如Python、Java、Node.JS、C#等）提供了语音识别绑定。它适用于聊天机器人、智能家电及虚拟助手中的语音识别应用，并可用于电影字幕制作或演讲与访谈的文字转录工作。此外，Vosk能够从Raspberry Pi或Android智能手机这样的小型设备扩展至大型集群环境使用。
     
  • Android离线语音识别PocketSphinx
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    Android离线语音识别PocketSphinx是一款开源库，它允许设备在没有网络连接的情况下进行高效的语音命令和内容识别。这款工具特别适用于注重隐私保护的应用程序开发，因为它不依赖于云端处理用户声音数据，提供了更加安全的用户体验。 为了离线识别中文语句，我使用了Android Studio工具并在我自己的安卓手机上进行测试。需要在手机里给这个软件的存储和录音权限。到2021年11月2日为止，程序可以正常运行。
     
  • 中文离线语音包，利用Vosk技术实现语音转文字，适用于离线环境，寻找Vosk调用方法即可。
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    这款中文离线语音包采用Vosk技术，能够实现在无网络环境下高效的语音转文字功能。通过简单的Vosk接口调用，用户可以轻松获取精准的语音识别结果。 中文离线语音包适用于文字转语音模型，并采用vosk技术。使用vosk的关键是找到其调用方法。最近我在研究vosk官网提供的gradle，但之前没用过gradle。Vosk是一个开源的离线语音识别工具，支持16种语言，包括中文。它提供了API接口，只需要几行代码就可以快速免费地体验功能。目前该工具支持WAV声音文件格式。
     
  • Android离线语音识别技术
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    简介：Android离线语音识别技术是指在无网络连接的情况下，通过设备本地计算资源解析用户语音指令的技术。它为用户提供快速、私密且可靠的语音交互体验。 在Android平台上实现离线语音识别是一项技术挑战但也是非常实用的功能。它使得设备可以在无网络连接的情况下处理用户的语音输入，这对于保护隐私以及应对无网络环境中的应用场景尤为关键。 本段落将深入探讨如何在Android系统中实现这一功能，并结合`data`和`PocketSphinxAndroidDemo`文件进行说明。首先，我们需要理解离线语音识别的基本原理：它通常依赖于预先训练好的模型，在本地设备上运行并对输入的音频流进行实时分析与转译。 其中，开源引擎`PocketSphinx`特别适合移动设备上的任务，并由Carnegie Mellon University的Speech Group维护。该库支持多种语言包括但不限于英语、法语和德语等预训练模型。 接下来是实现步骤： 1. **集成库**: 在Android项目中引入`PocketSphinx`的Android库，通常通过Gradle依赖完成。 2. **配置模型**: `PocketSphinx`需要设置相关的文件如语言模型（LM）、字典（Dictionary）和声学模型（Acoustic Model），这些可能位于应用资源目录下的`data`子目录中。 3. **初始化引擎**: 需要创建一个`Configuration`对象，设定参数并根据配置创建相应的实例来启动语音识别过程。 4. **监听输入音频**: 使用方法如`startListening()`和`stopListening()`控制语音识别的开始与结束。同时通过回调函数接收并处理结果信息。 5. **处理识别结果**: 在用户说话时，引擎会返回最可能的文字匹配项，在特定事件中获取这些数据，并根据需要进行进一步操作或展示给用户。 6. **性能优化**: 考虑到移动设备的资源限制，可通过调整模型复杂度、减少连续识别次数等方式来提高效率和节省电量。 7. **用户体验设计**: 提供清晰的界面指示以及有效的错误处理机制以提升用户的整体体验。 通过研究`PocketSphinxAndroidDemo`项目，开发者可以快速掌握如何将离线语音功能集成到自己的应用中，并为用户提供更加便捷、安全的人机交互方式。