vosk开源语音识别
Vosk是开源的语音识别工具包。Vosk支持的事情包括：
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支持十九种语言 - 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。
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移动设备上脱机工作-Raspberry Pi，Android，iOS。
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使用简单的 pip3 install vosk 安装。
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每种语言的手提式模型只有是50Mb, 但还有更大的服务器模型可用。
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提供流媒体API，以提供最佳用户体验（与流行的语音识别python包不同）。
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还有用于不同编程语言的包装器-java / csharp / javascript等。
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可以快速重新配置词汇以实现最佳准确性。
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支持说话人识别。
vosk-api
离线语音识别API，适用于Android，iOS，Raspberry Pi和具有Python，Java，C＃等
有各语言的使用的示例
vosk-server
基于Vosk和Kaldi库的WebSocket，gRPC和WebRTC语音识别服务器
有各语言的使用的示例
vosk-api - java - springboot中的使用
导入依赖包
<!-- 语音识别 -->
<dependency>
<groupId>net.java.dev.jna</groupId>
<artifactId>jna</artifactId>
<version>5.13.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alphacephei</groupId>
<artifactId>vosk</artifactId>
<version>0.3.45</version>
</dependency>
<!-- JAVE2（Java音频视频编码器）库是ffmpeg项目上的Java包装器。 -->
<dependency>
<groupId>ws.schild</groupId>
<artifactId>jave-core</artifactId>
<version>3.1.1</version>
</dependency>
<!-- 在windows上开发 开发机可实现压缩效果 window64位 -->
<dependency>
<groupId>ws.schild</groupId>
<artifactId>jave-nativebin-win32</artifactId>
<version>3.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ws.schild</groupId>
<artifactId>jave-nativebin-win64</artifactId>
<version>3.1.1</version>
</dependency>
VoskResult
public class VoskResult {
private String text;
public String getText() {
return text;
}
public void setText(String text) {
this.text = text;
}
}
vosk模型加载
package com.fjdci.vosk;
import org.vosk.LibVosk;
import org.vosk.LogLevel;
import org.vosk.Model;
import java.io.IOException;
/**
* vosk模型加载
* @author zhou
*/
public class VoskModel {
/**
* 3. 使用 volatile 保证线程安全
* 禁止指令重排
* 保证可见性
* 不保证原子性
*/
private static volatile VoskModel instance;
private Model voskModel;
public Model getVoskModel() {
return voskModel;
}
/**
* 1.私有构造函数
*/
private VoskModel() {
System.out.println("SingleLazyPattern实例化了");
//String modelStr = "D:\\work\\project\\fjdci-vosk\\src\\main\\resources\\vosk-model-small-cn-0.22";
String modelStr = "D:\\work\\fjdci\\docker\\vosk\\vosk-model-cn-0.22";
try {
voskModel = new Model(modelStr);
LibVosk.setLogLevel(LogLevel.INFO);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 2.通过静态方法获取一个唯一实例
* DCL 双重检查锁定 （Double-CheckedLocking）
* 在多线程情况下保持⾼性能
*/
public static VoskModel getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (VoskModel.class) {
if (instance == null) {
// 1. 分配内存空间 2、执行构造方法，初始化对象 3、把这个对象指向这个空间
instance = new VoskModel();
}
}
}
return instance;
}
/**
* 多线程测试加载
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
new Thread(() -> {
VoskModel.getInstance();
}).start();
}
}
}
语言识别工具类
package com.fjdci.vosk;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.vosk.Model;
import org.vosk.Recognizer;
import ws.schild.jave.EncoderException;
import ws.schild.jave.MultimediaObject;
import ws.schild.jave.info.AudioInfo;
import ws.schild.jave.info.MultimediaInfo;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.UUID;
@Slf4j
@Component
public class VoiceUtil {
public static void main(String[] args) throws EncoderException {
String wavFilePath = "D:\\fjFile\\annex\\xwbl\\tem_2.wav";
// 秒
long cutDuration = 20;
String waveForm = acceptWaveForm(wavFilePath, cutDuration);
System.out.println(waveForm);
}
/**
* 对Wav格式音频文件进行语音识别翻译
*
* @param wavFilePath
* @param cutDuration
* @return
* @throws EncoderException
*/
private static String acceptWaveForm(String wavFilePath, long cutDuration) throws EncoderException {
// 判断视频的长度
long startTime = System.currentTimeMillis();
MultimediaObject multimediaObject = new MultimediaObject(new File(wavFilePath));
MultimediaInfo info = multimediaObject.getInfo();
// 时长/毫秒
long duration = info.getDuration();
AudioInfo audio = info.getAudio();
// 通道数
int channels = audio.getChannels();
// 秒
long offset = 0;
long forNum = (duration / 1000) / cutDuration;
if (duration % (cutDuration * 1000) > 0) {
forNum = forNum + 1;
}
// 进行切块处理
List<String> strings = cutWavFile(wavFilePath, cutDuration, offset, forNum);
// 循环进行翻译
StringBuilder result = new StringBuilder();
for (String string : strings) {
File f = new File(string);
result.append(VoiceUtil.getRecognizerResult(f, channels));
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
String msg = "耗时：" + (endTime - startTime) + "ms";
System.out.println(msg);
return result.toString();
}
/**
* 对wav进行切块处理
*
* @param wavFilePath 处理的wav文件路径
* @param cutDuration 切割的固定长度/秒
* @param offset 设置起始偏移量(秒)
* @param forNum 切块的次数
* @return
* @throws EncoderException
*/
private static List<String> cutWavFile(String wavFilePath, long cutDuration, long offset, long forNum) throws EncoderException {
UUID uuid = UUID.randomUUID();
// 大文件切割为固定时长的小文件
List<String> strings = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < forNum; i++) {
String target = "D:\\fjFile\\annex\\xwbl\\" + uuid + "\\" + i + ".wav";
Float offsetF = Float.valueOf(String.valueOf(offset));
Float cutDurationF = Float.valueOf(String.valueOf(cutDuration));
Jave2Util.cut(wavFilePath, target, offsetF, cutDurationF);
offset = offset + cutDuration;
strings.add(target);
}
return strings;
}
/**
* 进行翻译
*
* @param f
* @param channels
*/
public static String getRecognizerResult(File f, int channels) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
Model voskModel = VoskModel.getInstance().getVoskModel();
// 采样率为音频采样率的声道倍数
log.info("====加载完成，开始分析====");
try (
Recognizer recognizer = new Recognizer(voskModel, 16000 * channels);
InputStream ais = new FileInputStream(f)
) {
int nbytes;
byte[] b = new byte[4096];
while ((nbytes = ais.read(b)) >= 0) {
if (recognizer.acceptWaveForm(b, nbytes)) {
// 返回语音识别结果
result.append(getResult(recognizer.getResult()));
}
}
// 返回语音识别结果。和结果一样，但不要等待沉默。你通常在流的最后调用它来获得音频的最后部分。它刷新功能管道，以便处理所有剩余的音频块。
result.append(getResult(recognizer.getFinalResult()));
log.info("识别结果：{}", result.toString());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return result.toString();
}
/**
* 获取返回结果
*
* @param result
* @return
*/
private static String getResult(String result) {
VoskResult voskResult = JacksonMapperUtils.json2pojo(result, VoskResult.class);
return Optional.ofNullable(voskResult).map(VoskResult::getText).orElse("");
}
}
jave2 音频处理工具类
package com.fjdci.vosk;
import ws.schild.jave.Encoder;
import ws.schild.jave.EncoderException;
import ws.schild.jave.InputFormatException;
import ws.schild.jave.MultimediaObject;
import ws.schild.jave.encode.AudioAttributes;
import ws.schild.jave.encode.EncodingAttributes;
import ws.schild.jave.info.AudioInfo;
import ws.schild.jave.info.MultimediaInfo;
import java.io.File;
public class Jave2Util {
/**
* @param src 来源文件路径
* @param target 目标文件路径
* @param offset 设置起始偏移量(秒)
* @param duration 设置切片的音频长度(秒)
* @throws EncoderException
*/
public static void cut(String src, String target, Float offset, Float duration) throws EncoderException {
File targetFile = new File(target);
if (targetFile.exists()) {
targetFile.delete();
}
File srcFile = new File(src);
MultimediaObject srcMultiObj = new MultimediaObject(srcFile);
MultimediaInfo srcMediaInfo = srcMultiObj.getInfo();
Encoder encoder = new Encoder();
EncodingAttributes encodingAttributes = new EncodingAttributes();
//设置起始偏移量(秒)
encodingAttributes.setOffset(offset);
//设置切片的音频长度(秒)
encodingAttributes.setDuration(duration);
// 输入格式
encodingAttributes.setInputFormat("wav");
//设置音频属性
AudioAttributes audio = new AudioAttributes();
audio.setBitRate(srcMediaInfo.getAudio().getBitRate());
//audio.setSamplingRate(srcMediaInfo.getAudio().getSamplingRate());
// 转换为16KHZ 满足vosk识别的标准
audio.setSamplingRate(16000);
audio.setChannels(srcMediaInfo.getAudio().getChannels());
//如果截取的时候，希望同步调整编码，可以设置不同的编码
// audio.setCodec("pcm_u8");
//audio.setCodec(srcMediaInfo.getAudio().getDecoder().split(" ")[0]);
encodingAttributes.setAudioAttributes(audio);
//写文件
encoder.encode(srcMultiObj, new File(target), encodingAttributes);
}
/**
* 转化音频格式
*
* @param oldFormatPath : 原音乐路径
* @param newFormatPath : 目标音乐路径
* @return
*/
public static boolean transforMusicFormat(String oldFormatPath, String newFormatPath) {
File source = new File(oldFormatPath);
File target = new File(newFormatPath);
// 音频转换格式类
Encoder encoder = new Encoder();
// 设置音频属性
AudioAttributes audio = new AudioAttributes();
audio.setCodec(null);
// 设置转码属性
EncodingAttributes attrs = new EncodingAttributes();
attrs.setInputFormat("wav");
attrs.setAudioAttributes(audio);
try {
encoder.encode(new MultimediaObject(source), target, attrs);
System.out.println("传唤已完成...");
return true;
} catch (IllegalArgumentException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InputFormatException e) {
e.printStackTrace();
} catch (EncoderException e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
public static void main(String[] args) throws EncoderException {
String src = "D:\\fjFile\\annex\\xwbl\\ly8603f22f24e0409fa9747d50a78ff7e5.wav";
String target = "D:\\fjFile\\annex\\xwbl\\tem_2.wav";
Jave2Util.cut(src, target, 0.0F, 60.0F);
String inputFormatPath = "D:\\fjFile\\annex\\xwbl\\ly8603f22f24e0409fa9747d50a78ff7e5.m4a";
String outputFormatPath = "D:\\fjFile\\annex\\xwbl\\ly8603f22f24e0409fa9747d50a78ff7e5.wav";
info(inputFormatPath);
// audioEncode(inputFormatPath, outputFormatPath);
}
/**
* 获取音频文件的编码信息
*
* @param filePath
* @throws EncoderException
*/
private static void info(String filePath) throws EncoderException {
File file = new File(filePath);
MultimediaObject multimediaObject = new MultimediaObject(file);
MultimediaInfo info = multimediaObject.getInfo();
// 时长
long duration = info.getDuration();
String format = info.getFormat();
// format:mov
System.out.println("format:" + format);
AudioInfo audio = info.getAudio();
// 它设置将在重新编码的音频流中使用的音频通道数（1 =单声道，2 =立体声）。如果未设置任何通道值，则编码器将选择默认值。
int channels = audio.getChannels();
// 它为新的重新编码的音频流设置比特率值。如果未设置比特率值，则编码器将选择默认值。
// 该值应以每秒位数表示。例如，如果您想要128 kb / s的比特率，则应调用setBitRate（new Integer（128000））。
int bitRate = audio.getBitRate();
// 它为新的重新编码的音频流设置采样率。如果未设置采样率值，则编码器将选择默认值。该值应以赫兹表示。例如，如果您想要类似CD
// 采样率、音频采样级别 16000 = 16KHz
int samplingRate = audio.getSamplingRate();
// 设置音频音量
// 可以调用此方法来更改音频流的音量。值为256表示音量不变。因此，小于256的值表示音量减小，而大于256的值将增大音频流的音量。
// setVolume(Integer volume)
String decoder = audio.getDecoder();
System.out.println("声音时长:毫秒" + duration);
System.out.println("声道:" + channels);
System.out.println("bitRate:" + bitRate);
System.out.println("samplingRate 采样率、音频采样级别 16000 = 16KHz:" + samplingRate);
// aac (LC) (mp4a / 0x6134706D)
System.out.println("decoder:" + decoder);
}
/**
* 音频格式转换
* @param inputFormatPath
* @param outputFormatPath
* @return
*/
public static boolean audioEncode(String inputFormatPath, String outputFormatPath) {
String outputFormat = getSuffix(outputFormatPath);
String inputFormat = getSuffix(inputFormatPath);
File source = new File(inputFormatPath);
File target = new File(outputFormatPath);
try {
MultimediaObject multimediaObject = new MultimediaObject(source);
// 获取音频文件的编码信息
MultimediaInfo info = multimediaObject.getInfo();
AudioInfo audioInfo = info.getAudio();
//设置音频属性
AudioAttributes audio = new AudioAttributes();
audio.setBitRate(audioInfo.getBitRate());
audio.setSamplingRate(audioInfo.getSamplingRate());
audio.setChannels(audioInfo.getChannels());
// 设置转码属性
EncodingAttributes attrs = new EncodingAttributes();
attrs.setInputFormat(inputFormat);
attrs.setOutputFormat(outputFormat);
attrs.setAudioAttributes(audio);
// 音频转换格式类
Encoder encoder = new Encoder();
// 进行转换
encoder.encode(new MultimediaObject(source), target, attrs);
return true;
} catch (IllegalArgumentException | EncoderException e) {
e.printStackTrace();
}
return false;
}
/**
* 获取文件路径的.后缀
* @param outputFormatPath
* @return
*/
private static String getSuffix(String outputFormatPath) {
return outputFormatPath.substring(outputFormatPath.lastIndexOf(".") + 1);
}
}
参考链接
链接: vosk开源语音识别
链接: 几款免费的语音转文字工具推荐
链接: java 离线中文语音文字识别
链接: Asr - python使用vosk进行中文语音识别
链接: NeMo非常强大，覆盖了ASR, NLP, TTS，提供了预训练模型及完整的训练模块。其商业版本为RIVA。
链接: ASRT语音识别文档
ASRT是一个基于深度学习的语音识别工具，可以用于开发最先进的语音识别系统，是由AI柠檬博主（西安电子科技大学 · 西安市大数据与视觉智能重点实验室）从2016年起做的开源语音识别项目，基线为85%识别准确率，在某些条件下可做到95%左右的识别准确率。ASRT包含了语音识别算法服务端(用于训练或部署API服务)和多种平台及编程语言的客户端SDK，支持一句话识别和实时流式识别，相关的代码已经开源在GitHub和Gitee上。
ASRT语音识别系统的API已经为AI柠檬站内搜索引擎提供了语音识别服务，用于该站语音搜索功能的实现。
搭建一个离线的语音识别系统 并提供webApi访问
一些方向和思路：
- 确定语音识别引擎
首先，需要选择一个适合的语音识别引擎。常见的一些引擎有CMU Sphinx、Kaldi、百度语音、讯飞开放平台等等。选定引擎后，需要对其进行配置和训练，使其能够适应自己的应用场景。
- 搭建离线语音识别系统
接下来，需要进行搭建离线语音识别系统的工作。可以通过使用Ubuntu等Linux系统进行安装和配置。在系统中需要安装上一步中选择的语音识别引擎和相关依赖包。
- 提供Web API访问
为了使得离线语音识别系统能够方便地被访问和使用，需要提供相应的Web API。您可以使用Flask等框架搭建Web服务，并在其上下文中调用语音识别引擎进行语音识别工作。
最后，为了保证语音识别的精度和流畅度，还需要进行一系列优化和调试工作，例如声音降噪、语速控制、模型调优等等。希望以上方向可以帮助到您。
2 whisper
Whisper 是一种自动语音识别模型，基于从网络上收集的 680,000 小时多语言数据进行训练。
Whisper是一个语音识别引擎，可以用于开发语音控制应用程序，但它通常用于移动设备和嵌入式设备上，以提供离线语音识别的功能。如果您想使用Java搭建离线语音识别，您可以尝试使用其他语音识别引擎，如CMU Sphinx和Kaldi。 这些引擎都支持离线语音识别，并提供Java API供开发人员使用。
3 Kaldi
开源中文语音识别项目介绍：ASRFrame
https://blog.csdn.net/sailist/article/details/95751825
腾讯AI Lab开源轻量级语音处理工具包PIKA
专注E2E语音识别，腾讯AI Lab开源轻量级语音处理工具包PIKA-CSDN社区
有什么开源的python汉语语音转文字项目？
https://blog.csdn.net/devid008/article/details/129656356
离线语音识别第三方服务提供商
1 科大讯飞
https://www.xfyun.cn/service/offline_iat
科大讯飞离线包仅基于安卓，也不支持java离线版
还像可以调用本地dll 实现离线语音
2 百度语音识别
https://ai.baidu.com/tech/speech/realtime_asr
不支持离线
3 阿里云语音识别
https://ai.aliyun.com/nls/trans