c++ vosk实现语音识别

### C++ 和 Vosk 库实现语音识别的方法 Vosk 是一个强大的开源离线语音识别工具包，支持多语言和多种应用场景。结合 C++ 使用时，可以通过调用 Vosk 提供的 API 来实现高效的语音转文字功能[^1]。 以下是使用 C++ 和 Vosk 进行语音识别的具体方法以及示例代码： #### 依赖安装 在开始之前，需要确保已正确安装 Vosk 的 C++ 绑定库及其模型文件。可以从官方仓库获取预编译的二进制文件或自行构建。此外，还需要配置好开发环境以便链接必要的动态库或静态库。 #### 初始化与设置 为了启动语音识别过程，需先加载对应的声学模型，并初始化 `Recognizer` 对象。此对象负责解析输入音频流并生成相应的文本输出。 ```cpp #include <iostream> #include <vosk_api.h> int main() { // 加载指定路径下的声学模型 std::string model_path = "path/to/model"; vosk::Model model(model_path); // 创建 Recognizer 实例，默认采样率为 16kHz vosk::Recognizer recognizer(&model, 16000); return 0; } ``` 上述代码片段展示了如何加载本地存储的语言模型以及创建用于后续操作的核心组件实例。 #### 音频数据处理 接下来要读取待转换成文本形式的音频信号。通常情况下，这些原始 PCM 数据会被分割为固定大小的小块逐一送入到 `AcceptWaveform()` 方法中进行逐帧解码。 ```cpp // 假设我们已经获得一段长度为 N 的 float 类型数组表示的声音样本 float* audio_data; size_t num_samples; if (recognizer.AcceptWaveform(audio_data, num_samples)) { auto result_json = recognizer.Result(); std::cout << "Final Result: " << result_json << "\n"; } else { auto partial_result_json = recognizer.PartialResult(); std::cout << "Partial Result: " << partial_result_json << "\n"; } ``` 这里需要注意的是，在每次调用结束后都会返回 JSON 字符串格式的结果；如果是最终版本，则包含完整的句子结构信息；而中间状态仅给出可能匹配的部分单词列表。 #### 完整示例程序 下面给出了一个更接近实际应用场合的例子——从麦克风实时捕获声音并通过网络传输给服务器端完成整个流程演示： ```cpp #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include <thread> #include <chrono> #include <vosk_api.h> void record_audio(std::vector<float>& buffer){ /* 此处省略具体录音逻辑 */ } std::string recognize_speech(const std::vector<float>& samples, const vosk::Model& model){ vosk::Recognizer recog(&model, 16000); if(recog.AcceptWaveform(samples.data(),samples.size())){ return recog.FinalResult(); }else{ return recog.PartialResult(); } } int main(){ try{ // Step1: Load acoustic model. std::string model_dir="en-us-model/"; vosk::Model model(model_dir); // Step2: Start recording thread. std::vector<float> recorded_buffer(8000/*sample rate*/ * 3 /*seconds per chunk*/,0.f); std::thread recorder(record_audio,std::ref(recorded_buffer)); while(true){ // Wait until enough data collected... std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(50)); // Perform recognition on buffered frames. std::string res=recognize_speech(recorded_buffer,model); std::cout<<res<<"\r\n"; // Clear old content before next round starts. memset((void*)recorded_buffer.data(),'\0',sizeof(float)*recorded_buffer.capacity()); } recorder.join(); }catch(...){ std::cerr<<"Error occurred during execution.\n"; } return EXIT_SUCCESS; } ``` 该脚本模拟了一个持续监听外部世界变化并将听到的内容即时反馈出来的简单对话系统原型设计思路。 ---