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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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简介:
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。

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客服
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  • Vosk-API线PythonJavaC#AndroidiOSRaspberry Pi
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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。
  • vosk-android-demo: 基VoskAndroid线演示
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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。
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    Blinker-py是一款专为Raspberry Pi、Banana Pi及其他搭载Linux系统的设备设计的Python库。它简化了GPIO端口操作及硬件控制,支持快速开发互动电子项目。 眨眼硬件的Blinker Python库可用于Raspberry Pi、Banana Pi以及Linux系统。欲了解更多详情,请查阅相关文档或资料。
  • :兼容iOSAndroidReact Native(具线线功能)
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    这是一款适用于iOS和Android平台的React Native语音识别库,支持在线和离线两种模式,为开发者提供便捷、高效的语音转文本解决方案。 要使用React本地语音转文字功能,请执行以下命令安装所需库:`yarn add @react-native-community/voice` 或 `npm i @react-native-community/voice --save`。 对于iOS,运行 `npx pod-install` 来链接包。然后手动或自动链接NativeModule,通过运行 `react-native link @react-native-community/voice` 完成这一过程。 在Android平台上,首先编辑文件android/settings.gradle,在其中添加以下内容: ``` include :@react-native-community_voice, :app project( :@react-native-community_voice ). projectDir = new File(rootProject.projectDir, ../node_modules/@react-native-community/voice/android) ``` 接着在 android/app/build.gradle 文件中,你需要修改 dependencies 部分。
  • VOSK: 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。
  • Speech Recognition模块:Python工具,兼容线线引擎与API
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    Speech Recognition是一款专为Python设计的语音识别工具,支持多款在线和离线引擎及API,方便开发者轻松集成语音识别功能。 《Python语音识别模块speech_recognition详解》 在当今数字化时代,语音识别技术已经广泛应用于智能家居、智能助手、自动驾驶等多个领域。Python作为一门易学且功能强大的编程语言,为开发者提供了丰富的库来处理语音识别任务。其中,speech_recognition库是一个非常重要的工具,它允许开发者在Python环境中轻松实现语音到文本的转换,无论是在线还是离线,支持多种引擎和API。本段落将详细介绍speech_recognition库及其使用方法。 一、speech_recognition库简介 speech_recognition库是Python的一个开源项目,由Alexis Bellido开发,旨在简化语音识别过程。它能够与多个语音识别服务进行交互,包括Google Web Speech API、IBM Watson、Microsoft Bing Voice Recognition等。同时,该库也支持本地的离线识别引擎,如Sphinx,这使得开发者可以在没有网络连接的情况下也能处理语音数据。 二、安装与配置 要在Python项目中使用speech_recognition库,首先需要通过pip进行安装: ```bash pip install SpeechRecognition ``` 根据需求,可能还需要安装额外的音频处理库,如pyaudio,用于音频输入和输出: ```bash pip install pyaudio ``` 对于离线识别,可能需要下载对应的语音识别引擎模型文件,并设置好相应的路径。 三、基本使用 1. 初始化Recognizer对象 使用speech_recognition库的第一步是创建一个Recognizer对象,它是处理所有识别操作的核心: ```python import speech_recognition as sr r = sr.Recognizer() ``` 2. 录音与读取音频 录音可以通过Microphone类完成: ```python with sr.Microphone() as source: print(请说话:) audio = r.listen(source) ``` 如果需要读取已有的音频文件,可以使用`sr.AudioFile`: ```python with sr.AudioFile(path_to_your_audio_file.wav) as source: audio = r.listen(source) ``` 3. 识别语音 识别语音使用`recognize_*`方法,这里的星号(*)代表不同的语音识别服务。例如,使用Google Web Speech API: ```python try: text = r.recognize_google(audio, language=zh-CN) print(你说的是:, text) except sr.UnknownValueError: print(无法识别) except sr.RequestError as e: print(请求失败; {0}.format(e)) ``` 4. 自定义识别引擎 speech_recognition库还支持自定义语音识别引擎。例如,使用Sphinx: ```python r = sr.Recognizer() r.energy_threshold = 4000 # 调整噪声阈值 with sr.AudioFile(path_to_your_audio_file.wav) as source: audio = r.listen(source) text = r.recognize_sphinx(audio, language=zh-CN) ``` 四、高级特性 除了基础功能,speech_recognition库还提供了一些高级特性,如: - 设置噪声阈值:通过调整`energy_threshold`参数,可以控制识别时对噪声的过滤程度。 - 实时识别:结合线程,可以实现实时的语音识别。 - 多语言支持:可以指定不同语言的识别,如en-US(英语)、zh-CN(简体中文)等。 - 音频源选择:可以指定特定的音频设备进行录音。 - 语音活动检测(VAD):自动识别语音片段,忽略静默部分。 五、应用场景与限制 speech_recognition库广泛应用于语音助手、语音搜索、语音转文字记录等领域。然而,需要注意的是,虽然在线服务通常提供更准确的识别结果,但它们可能受到网络状况、API调用限制和隐私问题的影响。离线识别则可以避免这些问题,但识别准确性可能会下降。 总结,Python的speech_recognition库为开发者提供了一个强大且易于使用的工具,用于实现语音识别功能。通过灵活地选择识别引擎和服务,以及利用其高级特性,我们可以构建各种语音交互的应用,进一步推动人工智能技术的发展。
  • 线评测与中英文)
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    本工具提供离线中英文语音评测及识别服务,无需网络连接,保障用户数据安全,适用于语言学习、听力训练等多种场景。 离线语音评测及语音识别支持中文和英文。
  • Android线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。
  • TensorFlowASR:基TensorFlow 2最新自动系统。...
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    TensorFlowASR是一款先进的语音识别工具,依托于TensorFlow 2平台,支持多语种训练和部署,为开发者提供高效准确的自动语音识别解决方案。 TensorFlowASR :high_voltage: 这是在TensorFlow 2中实现的几乎最先进的自动语音识别系统之一。它包括了多种架构如DeepSpeech2、Jasper、RNN Transducer、ContextNet以及Conformer等,这些模型可以转换为TFLite以减少部署时所需的内存和计算资源。 新特性如下: - 支持初始令牌级别的时间戳(自2020年12月17日起)。 - 引入了对ContextNet的支持(自2020/12/12起)。 - 添加使用遮罩功能支持(自2020年11月14日开始)。 - 支持梯度累积,以实现更大批量的训练。
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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。