【项目管理】Java离线版语音识别-语音转文字

朱雀 2024-04-06 13:35 94阅读 0赞

#### Java离线版语音识别-语音转文字 ####

*  1.项目前言
 *  2.Vosk介绍
 *  3.项目开发
 *   *  3.1 项目准备
     *  3.2 model 准备
     *  3.3 测试音频准备
     *  3.4 代码实现
 *  4.效果演示
 *   *  4.1 界面效果
     *  4.2 单个文件语音识别
     *   *  4.2.1 轻量模型
         *  4.2.2 通用模型
         *  4.2.3 两者对比
     *  4.3 多个语音文件识别
     *   *  4.3.1 轻量模型
         *  4.3.2 通用模型
         *  4.3.3 两者对比
 *  5.项目总结

> 系统：Win10  
> Java：1.8.0\_333  
> IDEA：2020.3.4  
> Gitee：[**https://gitee.com/lijinjiang01/SpeechRecognition**][https_gitee.com_lijinjiang01_SpeechRecognition]

## 1.项目前言 ##

最近在做一个鬼畜视频的时候，需要处理大量语音文件，全部都是 wav 格式的，然后我想把这些语音转成文字，不过这些语音有几千条，这时候我就想能不能用 Java 实现。  
不过现在主流的语音识别像百度。讯飞好像都不支持 Java 离线版，在查找一些资料后，我准备使用 Vosk

## 2.Vosk介绍 ##

Vosk 官网：[**https://alphacephei.com/vosk/**][https_alphacephei.com_vosk]  
Vosk 是言语识别工具包，Vosk 最大的优点是：

1.  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
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

至于选择 Vosk 的原因，我想大概因为他们是 Apache-2.0 开源项目吧，而且他们还提供了中文模型，这省了很多事不是么

## 3.项目开发 ##

### 3.1 项目准备 ###

这里的项目准备只做一个 wav 语音识别，能够供自己使用就行了  
首先，我们需要新建一个 Maven Java 项目，然后导入相关的依赖

<dependency>
        <groupId>org</groupId>
        <artifactId>jaudiotagger</artifactId>
        <version>2.0.3</version>
    </dependency>
    
    
    <dependency>
        <groupId>net.java.dev.jna</groupId>
        <artifactId>jna</artifactId>
        <version>5.7.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alphacephei</groupId>
        <artifactId>vosk</artifactId>
        <version>0.3.32</version>
    </dependency>

这里除了 vosk 相关依赖，我还导入了 jaudiotagger 这个获取音频信息的依赖，因为等会我们需要自动获取音频的采样率（SampleRate），有兴趣的小伙伴可以看一下我另一篇文章：[Java获取Wav文件的采样率SampleRate][Java_Wav_SampleRate]

那么为什么我需要获取音频的采样率呢？这里我们看下 Vosk 官方给的示例代码：  
[**https://github.com/alphacep/vosk-api/blob/master/java/demo/src/main/java/org/vosk/demo/DecoderDemo.java**][https_github.com_alphacep_vosk-api_blob_master_java_demo_src_main_java_org_vosk_demo_DecoderDemo.java]

package org.vosk.demo;
    
    import java.io.FileInputStream;
    import java.io.BufferedInputStream;
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    
    import javax.sound.sampled.AudioSystem;
    import javax.sound.sampled.UnsupportedAudioFileException;
    
    import org.vosk.LogLevel;
    import org.vosk.Recognizer;
    import org.vosk.LibVosk;
    import org.vosk.Model;
    
    public class DecoderDemo {
        
    
        public static void main(String[] argv) throws IOException, UnsupportedAudioFileException {
        
            LibVosk.setLogLevel(LogLevel.DEBUG);
    
            try (Model model = new Model("model");
                        InputStream ais = AudioSystem.getAudioInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream("../../python/example/test.wav")));
                        Recognizer recognizer = new Recognizer(model, 16000)) {
        
    
                int nbytes;
                byte[] b = new byte[4096];
                while ((nbytes = ais.read(b)) >= 0) {
        
                    if (recognizer.acceptWaveForm(b, nbytes)) {
        
                        System.out.println(recognizer.getResult());
                    } else {
        
                        System.out.println(recognizer.getPartialResult());
                    }
                }
    
                System.out.println(recognizer.getFinalResult());
            }
        }
    }

这个示例代码里有两个重要点：

1.  model：也就是 new Model(“model”) 这里，这里需要我们指定模型位置
2.  sampleRate：也就是 new Recognizer(model, 16000) 这里，他这里的示例代码写死了 sampleRate 为 16000 Hz，不过每个音频的采样率不可能都一样，我需要识别的音频采样率基本都是 44100 Hz，所以这里我们需要将他改为自动识别

### 3.2 model 准备 ###

我们需要实现离线语音识别，那么就得将模型下载到本地电脑。下载地址为官网的 Models 模块：[**https://alphacephei.com/vosk/models**][https_alphacephei.com_vosk_models]  
我们直接找到 Chinese 分类，这里有 2 个模型，上面较小的 40 多M的是轻量级模型，适用于手机等移动设备；下面 1 个多G的适用于服务器的，很明显模型越大识别语音正确率越高  
![在这里插入图片描述][23a311f4c93e4ef59d7f6cbb62e7a6ea.png]  
这里我们两个都下载，等会对比下正确率和速率，下载下来是两个压缩包，直接解压到 D 盘，等会选择路径方便（怎么方便怎么来）。  
![在这里插入图片描述][f3c196be1f684d40b6a49533e714417d.png]  
解压之后如下  
![在这里插入图片描述][7401ba5cec9440bea6dbb6e5eb13bf78.png]

### 3.3 测试音频准备 ###

音频下载地址：[**https://download.csdn.net/download/qq\_35132089/86723883**][https_download.csdn.net_download_qq_35132089_86723883]  
测试音频已经上传到 CSDN 的资源库，设置下载积分为0，有兴趣的小伙伴可以下载测试玩玩  
这里一共准备了 8 段音频，共 62 个字

01.wav: 保家卫国
    02.wav: 这个世界需要希望
    03.wav: 我们的勇气绝对不能动摇
    04.wav: 德玛西亚
    05.wav: 正义要靠法律要么靠武力
    06.wav: 为了那些不能作战的人而战
    07.wav: 勇往直前
    08.wav: 生命不息战斗不止

### 3.4 代码实现 ###

捋清楚思路，接下来实现就比较简单了，我这里写一个 Swing 的项目，准备到时候选择 wav 文件直接语音识别，或者选择一个文件夹，解析该目录下所有的 wav 音频文件  
关键代码：

import com.lijinjiang.beautyeye.ch3_button.BEButtonUI;
    import org.jaudiotagger.audio.AudioFile;
    import org.jaudiotagger.audio.wav.WavFileReader;
    import org.vosk.Model;
    import org.vosk.Recognizer;
    import javax.sound.sampled.AudioSystem;
    import javax.swing.*;
    import javax.swing.filechooser.FileNameExtensionFilter;
    import javax.swing.filechooser.FileSystemView;
    import java.awt.*;
    import java.io.*;
    
    public class MainFrame {
        
        private JFrame mainFrame; // 主界面
        private final JPanel contentPanel = new JPanel(null); // 内容面板
        private String modelPath; // 模型位置
        private File chooseFile; // 选择的文件夹或文件
        private JTextField pathField; // 模型位置文本框
        private JTextField fileField; // 文件路径文本框
        private JTextArea displayArea; // 展示区域
    
        private JLabel timeLabel; // 显示耗时标签
    
        public MainFrame() {
        
            modelPath = System.getProperty("user.dir") + "/src/main/resources/vosk-model-small-cn-0.22"; // 初始化模型
            System.out.println(modelPath);
            createFrame();
        }
    
        /**
         * 创建主窗口
         */
        private void createFrame() {
        
            mainFrame = new JFrame();
            mainFrame.setTitle("语音识别");
            createOperatePanel();
            createDisplayPane();
            createTimeLabel();
            mainFrame.add(contentPanel);
            mainFrame.setSize(new Dimension(800, 600));
            mainFrame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
            mainFrame.setLocationRelativeTo(null);
            mainFrame.setVisible(true);
        }
    
        /**
         * 创建操作面板
         */
        private void createOperatePanel() {
        
            JButton pathBtn = new JButton("选择模型");
            pathBtn.setLocation(10, 10);
            pathBtn.setSize(new Dimension(80, 36));
            pathBtn.setFocusable(false); // 不绘制焦点
            pathBtn.addActionListener(e -> showChoosePathDialog());
    
    
            pathField = new JTextField();
            pathField.setEditable(false);
            pathField.setLocation(100, 10);
            pathField.setSize(new Dimension(250, 36));
    
    
            JButton fileBtn = new JButton("选择文件");
            fileBtn.setFocusable(false); // 不绘制焦点
            fileBtn.addActionListener(e -> showChooseFileDialog());
            fileBtn.setLocation(360, 10);
            fileBtn.setSize(new Dimension(80, 36));
    
    
            fileField = new JTextField();
            fileField.setEditable(false);
            fileField.setLocation(450, 10);
            fileField.setSize(new Dimension(250, 36));
    
            // 开始执行按钮
            JButton startBtn = new JButton("执行");
            startBtn.addActionListener(e -> execute());
            startBtn.setUI(new BEButtonUI().setNormalColor(BEButtonUI.NormalColor.green));
            startBtn.setFocusable(false); // 不绘制焦点
            startBtn.setLocation(710, 10);
            startBtn.setSize(new Dimension(70, 36));
    
    
            contentPanel.add(pathBtn);
            contentPanel.add(pathField);
            contentPanel.add(fileBtn);
            contentPanel.add(fileField);
            contentPanel.add(startBtn);
        }
    
        /**
         * 创建展示面板
         */
        private void createDisplayPane() {
        
            JScrollPane scrollPane = new JScrollPane();
            displayArea = new JTextArea();
            scrollPane.setViewportView(displayArea);
            displayArea.setEditable(false);
            displayArea.setBorder(null);
            scrollPane.setSize(new Dimension(775, 480));
            scrollPane.setLocation(8, 56);
            contentPanel.add(scrollPane);
        }
    
        private void createTimeLabel() {
        
            timeLabel = new JLabel();
            timeLabel.setHorizontalAlignment(SwingConstants.RIGHT); // 文本靠右对齐
            timeLabel.setSize(new Dimension(100, 36));
            timeLabel.setLocation(680, 530);
            contentPanel.add(timeLabel);
        }
    
        /**
         * 选择模型位置
         */
        private void showChoosePathDialog() {
        
            JFileChooser fileChooser = new JFileChooser(); // 初始化一个文件选择器
            String pathValue = pathField.getText().trim();
            if (pathValue.length() == 0) {
        
                FileSystemView fsv = fileChooser.getFileSystemView(); // 获取文件系统网关
                fileChooser.setCurrentDirectory(fsv.getHomeDirectory()); // 设置桌面为当前文件路径
            } else {
        
                // 设置上一次选择路径为当前文件路径
                File file = new File(pathValue);
                File parentFile = file.getParentFile();
                if (parentFile == null) {
        
                    fileChooser.setCurrentDirectory(file);
                } else {
        
                    fileChooser.setCurrentDirectory(parentFile);
                }
            }
            fileChooser.setFileSelectionMode(JFileChooser.DIRECTORIES_ONLY); // 可选文件夹和文件
            fileChooser.setMultiSelectionEnabled(false); // 设置可多选
            int result = fileChooser.showOpenDialog(mainFrame);
            if (result == JFileChooser.APPROVE_OPTION) {
        
                File file = fileChooser.getSelectedFile();
                modelPath = file.getAbsolutePath();
                pathField.setText(modelPath); // 将选择的文件路径写入到文本框
            }
        }
    
        /**
         * 选择需要转换成文字的文件夹或者文件
         * 文件夹：表示该目录下一层所有 wav 都需要转成文字
         * 文件：表示只需要将该文件转换成文字即可
         */
        private void showChooseFileDialog() {
        
            JFileChooser fileChooser = new JFileChooser(); // 初始化一个文件选择器
            String fileValue = fileField.getText().trim();
            if (fileValue.length() == 0) {
        
                FileSystemView fsv = fileChooser.getFileSystemView();
                fileChooser.setCurrentDirectory(fsv.getHomeDirectory()); // 设置桌面为当前文件路径
            } else {
        
                // 设置上一次选择路径为当前文件路径
                File file = new File(fileValue);
                File parentFile = file.getParentFile();
                if (parentFile == null) {
        
                    fileChooser.setCurrentDirectory(file);
                } else {
        
                    fileChooser.setCurrentDirectory(parentFile);
                }
            }
            fileChooser.setFileSelectionMode(JFileChooser.FILES_AND_DIRECTORIES); // 可选文件夹和文件
            fileChooser.setMultiSelectionEnabled(false); // 设置可多选
            fileChooser.removeChoosableFileFilter(fileChooser.getAcceptAllFileFilter()); // 不显示所有文件的下拉选
            fileChooser.addChoosableFileFilter(new FileNameExtensionFilter("wav", "wav"));
            int result = fileChooser.showOpenDialog(mainFrame);
            if (result == JFileChooser.APPROVE_OPTION) {
        
                chooseFile = fileChooser.getSelectedFile();
                fileField.setText(chooseFile.getAbsolutePath()); // 将选择的文件路径写入到文本框
            }
        }
    
        /**
         * 开始执行操作
         */
        private void execute() {
        
            displayArea.setText(""); // 执行后清空显示面板
            if (modelPath == null || 0 == modelPath.length()) {
        
                JOptionPane.showMessageDialog(mainFrame, "模型位置不能为空", "错误", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
                return;
            }
            if (chooseFile == null) {
        
                JOptionPane.showMessageDialog(mainFrame, "未选择文件夹或者音频文件", "错误", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
                return;
            }
            long startTime = System.currentTimeMillis();
    
            // 用于测试进度条的线程
            Thread thread = new Thread() {
        
    
                public void run() {
        
                    if (chooseFile.isDirectory()) {
         // 如果是文件夹，则遍历里面每个文件
                        File[] files = chooseFile.listFiles(pathname -> pathname.getName().endsWith(".wav"));
                        if (files != null) {
        
                            for (File childFile : files) processFile(childFile);
                        }
                    } else {
        
                        processFile(chooseFile);
                    }
    
                }
    
            };
            //显示进度条测试对话框
            ProgressBar.show((Frame) null, thread, "语音正在识别中，请稍后...", "执行结束", "取消");
            // 否则直接处理该文件
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            String msg = "耗时：" + (endTime - startTime) + "ms";
            timeLabel.setText(msg);
        }
    
        /**
         * 处理文件：语音转文字
         */
        private void processFile(File file) {
        
            try (Model model = new Model(modelPath);//该段是模型地址
                 InputStream ais = AudioSystem.getAudioInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream(file))); //该段是要转的语言文件，仅支持wav
                 Recognizer recognizer = new Recognizer(model, getSampleRate(file))) {
         //该段中12000是语言频率(Hz)，需要大于8000，可以自行调整
    
                int bytes;
                byte[] b = new byte[4096];
                while ((bytes = ais.read(b)) >= 0) {
        
                    recognizer.acceptWaveForm(b, bytes);
                }
                displayArea.append(file.getName() + " ");
                displayArea.append(recognizer.getFinalResult() + System.lineSeparator());
            } catch (Exception e) {
        
                JOptionPane.showMessageDialog(mainFrame, e.getMessage(), "错误", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
        /**
         * 获取音频文件的采样率
         */
        private Float getSampleRate(File file) throws Exception {
        
            WavFileReader fileReader = new WavFileReader();
            AudioFile audioFile = fileReader.read(file);
            String sampleRate = audioFile.getAudioHeader().getSampleRate();
            return Float.parseFloat(sampleRate);
        }
    }

## 4.效果演示 ##

### 4.1 界面效果 ###

界面效果就是如下图所示

1.  点击选择模型，就可以指定模型文件夹路径
2.  点击选择文件，就可以指定需要识别的语音或文件夹
3.  最后点击执行即可开始语音识别
4.  识别成功，会将对应音频文件名和识别的文字写在下面的文本域中
5.  最后还会将使用时间显示在界面右下角

![在这里插入图片描述][12ebc6f3e3d3412995c4540905db7aa6.png]

### 4.2 单个文件语音识别 ###

#### 4.2.1 轻量模型 ####

这里选择模型选择轻量模型，文件只识别第一个文件  
![在这里插入图片描述][6458b35edfed4e16a510b37737d497c3.gif]

#### 4.2.2 通用模型 ####

这里模型替换为了通用模型，语音文件不变，然后执行  
![在这里插入图片描述][2c73d433350f4c47973e7a84da6e2a7d.gif]

#### 4.2.3 两者对比 ####

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>单个文件语音识别</th> 
   <th>轻量模型</th> 
   <th>通用模型</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>正确率</th> 
   <td>100%</td> 
   <td>100%</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>消耗时间</th> 
   <td>2021 ms</td> 
   <td>21093 ms</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这里我们可以发现同一个文件，轻量模型只用了 1/10 的时间就识别完成，且成功率均为 100%，不过这也存在这段语言比较简单的原因

### 4.3 多个语音文件识别 ###

#### 4.3.1 轻量模型 ####

这里的模型还是选择轻量模型，语音文件选择整个语音文件夹  
![在这里插入图片描述][31461fd491964dc5a202241b47e70209.gif]

#### 4.3.2 通用模型 ####

这里模型替换为了通用模型，语音文件不变，然后执行；因为这里耗费时间太长了，GIF 做了抽帧处理  
![在这里插入图片描述][676f0d8d686a43f0bc84c98f425a829f.gif]

#### 4.3.3 两者对比 ####

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>多个文件语音识别</th> 
   <th>轻量模型</th> 
   <th>通用模型</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>正确率</th> 
   <td>71.43%</td> 
   <td>84.12%</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>消耗时间</th> 
   <td>14332 ms</td> 
   <td>176040 ms</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

这里我们可以发现同一个文件，轻量模型只用了 8% 的时间就识别完成，不过这里的正确率只有 71% 左右，通用模型的正确率却有 84% 左右，当然因为其中存在一些专有名词如德玛西亚，两次都没有识别出来

## 5.项目总结 ##

综合比较下来我们基本可以得出结论：如果对正确率要求没那么高的情况下，轻量模型完全符合我们的要求；而且通用模型的时间消耗确实太大了，可能需要一些方法来减少时间的消耗。

[https_gitee.com_lijinjiang01_SpeechRecognition]: https://gitee.com/lijinjiang01/SpeechRecognition
[https_alphacephei.com_vosk]: https://alphacephei.com/vosk/
[Java_Wav_SampleRate]: https://blog.csdn.net/qq_35132089/article/details/127064902
[https_github.com_alphacep_vosk-api_blob_master_java_demo_src_main_java_org_vosk_demo_DecoderDemo.java]: https://github.com/alphacep/vosk-api/blob/master/java/demo/src/main/java/org/vosk/demo/DecoderDemo.java
[https_alphacephei.com_vosk_models]: https://alphacephei.com/vosk/models
[23a311f4c93e4ef59d7f6cbb62e7a6ea.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/b815e776f0174129a2cc4e89c4a24b31.png
[f3c196be1f684d40b6a49533e714417d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/bef9e425c624484197b53a245d6001b0.png
[7401ba5cec9440bea6dbb6e5eb13bf78.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/8665e83a6edd4881b7932f5e75ad6f9e.png
[https_download.csdn.net_download_qq_35132089_86723883]: https://download.csdn.net/download/qq_35132089/86723883
[12ebc6f3e3d3412995c4540905db7aa6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/88eb0f7ef1ed4a33bbb207a6f3d5ab7a.png
[6458b35edfed4e16a510b37737d497c3.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/5c40dbf1264a466cab1bdd57ef50a092.gif
[2c73d433350f4c47973e7a84da6e2a7d.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/74ecaff4fc9040998461bfea054e2df9.gif
[31461fd491964dc5a202241b47e70209.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/d49d3e9be4584ab09a9cd630a065db75.gif
[676f0d8d686a43f0bc84c98f425a829f.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/0ac14cd7d9ad44fc84dc6d3009d79fa2.gif