node.js 离线实时语音识别

前言

在node.js实现语音实时转文字。获取麦克风实时语音转文字。

下面是用vosk的效果。注意踩坑要及时评论哦，坑还是挺多的。

在探索后发现本地模型对设备还是有一定要求的，最总无奈采用百度语音识别的方案。

探索结果分享给大家，希望能在项目中提供帮助

deepspeech方案

注意：node 版本14才可运行

npm i deepspeech

npm i node-record-lpcm16

模型资源下载地址

bash 复制代码

英文模型地址
wget https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.9.3/deepspeech-0.9.3-models.pbmm
wget https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.9.3/deepspeech-0.9.3-models.scorer
中文模型地址
wget https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.9.3/deepspeech-0.9.3-models-zh-CN.pbmm
wget https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.9.3/deepspeech-0.9.3-models-zh-CN.scorer

js 复制代码

const DeepSpeech = require("deepspeech");
const record = require("node-record-lpcm16");

const MODEL_PATH = "./deepspeechmodel/deepspeech-0.9.3-models-zh-CN.pbmm"; // 替换为实际模型路径
const SCORER_PATH = "./deepspeechmodel/deepspeech-0.9.3-models-zh-CN.scorer"; // 替换为实际 scorer 文件路径
const SAMPLE_RATE = 16000;

// 加载 DeepSpeech 模型
const model = new DeepSpeech.Model(MODEL_PATH);
model.enableExternalScorer(SCORER_PATH);

const BEAM_WIDTH = 1024;
const LM_ALPHA = 0.75;
const LM_BETA = 1.85;

model.setBeamWidth(BEAM_WIDTH);
model.setScorerAlphaBeta(LM_ALPHA, LM_BETA);

// 开始录音
const mic = record.record({
  sampleRateHertz: SAMPLE_RATE,
  threshold: 0, // 录音的阈值
  verbose: false, // 是否打印详细信息
  recordProgram: "sox", // 或 "arecord" 根据你的操作系统选择
});

mic.stream().on("data", (chunk) => {
  // 将录音数据转换为模型所需的格式（此处假设数据已经是16位整数，如果是其他格式可能需要转换）
  const buffer = Buffer.from(chunk);
  
  // 使用模型的stt方法进行语音识别
  const text = model.stt(buffer);
  
  // 打印识别的文字结果
  if (text) {
    console.log("识别结果:", text);
  } else {
    console.log("未识别到有效语音");
  }
});

mic.stream().on("error", (err) => {
  console.error("Error in Input Stream:", err);
});

mic.stream().on("startComplete", () => {
  console.log("startComplete =========");
});

mic.stream().on("stopComplete", () => {
  console.log("stopComplete =========");
});

mic.start();

process.on("SIGINT", () => {
  mic.stop();
  process.exit();
});

console.log("监听录音,按Ctrl+C停止.");

vosk方案（推荐）

node-record-lpcm16

npm i vosk

中文模型下载地址 https://alphacephei.com/vosk/models

js 复制代码

const fs = require("fs");
const record = require("node-record-lpcm16");
const vosk = require("vosk");

// 设置模型路径
const MODEL_PATH = "./vosk-model-cn-0.22"; // 替换为你的模型路径
const SAMPLE_RATE = 16000;

// 初始化 Vosk 模型
if (!fs.existsSync(MODEL_PATH)) {
  console.error("Model path does not exist.");
  process.exit(1);
}
vosk.setLogLevel(0);
const model = new vosk.Model(MODEL_PATH);

// 处理音频数据
const recognizer = new vosk.Recognizer({
  model: model,
  sampleRate: SAMPLE_RATE,
});

// 开始录音
const mic = record.record({
  sampleRateHertz: SAMPLE_RATE,
  threshold: 0, // 录音的阈值
  verbose: false, // 是否打印详细信息
  recordProgram: "sox", // 或 "arecord" 根据你的操作系统选择
});

mic.stream().on("data", (data) => {
  if (recognizer.acceptWaveform(data)) {
    const result = recognizer.result();
    // console.log("结果", JSON.stringify(result, null, 4));
    console.log("结果", result.text);
  } else {
    const partialResult = recognizer.partialResult();
    // console.log("partial", JSON.stringify(partialResult, null, 4));
    console.log("partial", partialResult.partial);
  }
});

mic.stream().on("error", (err) => {
  console.error("Error in Input Stream: " + err);
});

mic.stream().on("startComplete", () => {
  console.log("Microphone started.");
});

mic.stream().on("stopComplete", () => {
  console.log("Microphone stopped.");
});

mic.start();

// 在进程退出时进行清理
process.on("SIGINT", () => {
  console.log("Exiting...");
  recognizer.free();
  model.free();
  mic.stop();
  process.exit();
});