springboot整合vosk实现简单的语音识别功能

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：

1. 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。

2. 移动设备上脱机工作-Raspberry Pi，Android，iOS。

3. 使用简单的 pip3 install vosk 安装。

4. 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。

5. 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）。

6. 还有用于不同编程语言的包装器-java / csharp / javascript等。

7. 可以快速重新配置词汇以实现最佳准确性。

8. 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

链接: vosk-api github地址

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

链接: vosk-server github地址

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);
    }


}

语音模型下载地址 翻墙

https://alphacephei.com/vosk/models

链接: 模型下载地址

踩坑记录

java.io.IOException: Failed to create a model
        at org.vosk.Model.<init>(Model.java:14)

java.lang.Error: Invalid memory access
        at org.vosk.LibVosk.vosk_recognizer_new(Native Method)
        at org.vosk.Recognizer.<init>(Recognizer.java:19)

链接: Exception: Failed to create a model 原因

vosk模型加载需要服务器有足够的内存

项目启动未加载模型时 使用了500M

项目加载模型时 使用了4G多内存

参考链接

链接: vosk开源语音识别

链接: 基于Whisper的音频转录服务汇总

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-483759.html

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