Офлайн распознавание речи сделано легким с помощью Vosk

Проект Vosk представляет собой библиотеку для оfфлайн распознавания речи с открытым исходным кодом. Она обеспечивает простое и удобное использование, позволяя разработчикам внедрить функционал распознавания речи в свои проекты. Vosk основана на сильных решениях и опыте команды, стоящей за инструментом Kaldi, а также является эффективной и точной.

Установка Vosk проекта без сложностей. Он доступен для использования на множестве платформ, включая Windows, iOS, Raspberry Pi и другие. Библиотека предоставляется в виде JavaScript/Node.js библиотеки и также может быть использован без нее, добавляя только некоторые файлы и модифицируя компиляцию Kaldi. Документация Vosk API доступна на Python в формате PyPi, что позволяет быстро начать работу с распознаванием.

Для начала работы с Vosk достаточно проследовать простым описанным в документации инструкциям по установке. Затем можно приступать к модификации и примерам компиляции для настройки функционала под собственные нужды. Vosk обеспечивает широкий выбор классификаторов, работает с аудио и предоставляет разнообразные возможности по производительности и статистике работы.

Websocket Server и GRPC Server

Если вам нужно офлайн распознавание речи с использованием Vosk, вы можете использовать Websocket Server и GRPC Server. Их установка и описание исходного кода представлено ниже.

Установка

Для начала работы с Websocket Server и GRPC Server вы должны установить и скомпилировать Vosk из исходных файлов. Для установки и компиляции Vosk вам потребуется первоначально установить библиотеку Vosk и ее зависимости вместе с Python. Вы можете найти подробную инструкцию по установке на официальном сайте проекта.

Описание

Websocket Server и GRPC Server представляют собой серверы, которые используются для офлайн распознавания речи с помощью Vosk. Они предоставляют API для отправки аудио файлов и получения текстовых результатов распознавания. Эти серверы могут быть использованы с различными клиентскими приложениями, написанными на разных языках программирования, таких как JavaScript/Node.js, Python и т.д.

Компиляция исходного кода

Для компиляции исходного кода при установке Vosk, разработчики могут использовать документацию, предоставленную на официальном сайте проекта. В документации представлены примеры и ссылки, которые помогут разработчикам процедура компиляции и установки.

Использование

Websocket Server и GRPC Server позволяют использовать Vosk API без необходимости модификации классификаторов vosk-api. Вы можете отправлять аудио файлы на сервер и получать результаты распознавания речи. Серверы могут работать на разных платформах, таких как Raspberry Pi, Windows и других.

Ссылки и документация

Рекомендуется ознакомиться с документацией, предоставленной на официальном сайте проекта Vosk. Документация содержит примеры кода и подробную информацию о возможностях и использовании серверов.

Vosk 0322

Библиотека Vosk предоставляет простой в использовании API для оффлайн распознавания речи. С помощью нее вы можете легко модифицировать аудио файлы и получать текстовые результаты.

Установка

Для начала работы с Vosk вам потребуется установить серверную часть библиотеки на ваш компьютер или сервер. Для Raspberry Pi предлагается установить легковесный сервер Vosk 0322.

Использование

В данном разделе мы рассмотрим основные шаги по использованию Vosk 0322 для оффлайн распознавания речи.

1. Начнем с установки Vosk API. Для этого воспользуйтесь инструкциями, предоставленными в описании проекта на странице PyPI (Python Package Index).
2. Следующим шагом будет установка Vosk 0322 на Raspberry Pi. Здесь вы можете найти подробные инструкции в официальной документации.
3. Для Windows существует удобный инструмент для установки Vosk API через компиляцию исходных файлов с помощью Visual Studio. Дополнительные инструкции доступны в официальной документации.

Рекомендуется также ознакомиться с примерами использования Vosk API, которые можно найти в официальном репозитории на GitHub.

Описание

Библиотека Vosk предоставляет API для распознавания речи с использованием моделей, предобученных на разных языках. Vosk 0322 включает в себя поддержку распознавания на русском языке.

Статистика и примеры

Язык	Библиотека	Версия
Python	Vosk-API	0.3.22
JavaScript/Node.js	Vosk-API	0.3.22
iOS	Vosk-API	0.3.22

Примеры использования Vosk-API для оффлайн распознавания речи на различных языках также доступны в официальном репозитории на GitHub.

Ссылки и навигация

Для получения дополнительной информации и начала работы с Vosk API рекомендуется ознакомиться с документацией и официальным репозиторием библиотеки. В документации вы найдете подробные инструкции по установке, использованию и модификации Vosk.

Ниже приведены основные ссылки:

• Официальный репозиторий на GitHub
• Страница Vosk на PyPI
• Официальная документация

Давайте начнем установку и использование Vosk 0322 для оффлайн распознавания речи!

Компиляция из исходного кода

Для компиляции исходного кода библиотеки vosk-api мы рекомендуем выполнить следующие шаги:

1. Установка зависимостей

   Для начала установите необходимые зависимости. Для этого вам понадобится установленный Python 3.6 или выше, а также пакетный менеджер pip. Выполните следующую команду, чтобы установить зависимости:

   python -m pip install -r requirements.txt

2. Клонирование исходного кода

   Склонируйте репозиторий vosk-api с помощью команды:

   git clone https://github.com/alphacep/vosk-api.git

3. Компиляция

   Перейдите в каталог vosk-api и выполните следующую команду для компиляции библиотеки:

   cd vosk-api

   make

4. Установка

   После успешной компиляции вы можете установить библиотеку с помощью команды:

   python -m pip install ./python

Теперь вы можете использовать библиотеку vosk-api для оффлайн распознавания речи. Для получения дополнительной информации о возможностях и использовании библиотеки, рекомендуется ознакомиться с документацией, которую можно найти здесь: https://github.com/alphacep/vosk-api.

Видео:

Installing Vosk Offline Speech Recognition API (Speech to Text) on Windows

Installing Vosk Offline Speech Recognition API (Speech to Text) on Windows by Natlamir 915 views 3 months ago 2 minutes, 42 seconds