我要评论1.选择语音识别引擎
开源语音识别项目中，以下两款工具可以用于支持中英文识别，并且与qt兼容：
vosk：vosk是一个开源的语音识别工具，支持中英文及多种语言，具备离线识别能力，且不依赖互联网。
paddlespeech：paddlespeech是百度的开源语音识别工具，准确率较高，但需要稍微多一点的配置。
本示例将使用 vosk，它支持多平台，且易于集成到c++项目中，满足离线使用、90%以上准确率、开源等要求。
2.vosk资源下载
首先，下载vosk的c++库及中英文模型文件：https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/vosk-api/overview
vosk库： vosk github仓库
中英文模型：vosk 模型下载
下载对应的库和模型，并确保你的开发环境中已经配置好cmake和qt开发环境。
3.示例代码
以下是一个完整的qt项目代码示例，展示如何使用vosk api在c++中进行中英文识别。假设你已经下载并解压了模型文件。
#include <qcoreapplication>
#include <qaudioinput>
#include <qbuffer>
#include <qfile>
#include <vosk_api.h>
#include <iostream>
class speechrecognizer : public qobject {
q_object
public:
speechrecognizer(const qstring &modelpath, qobject *parent = nullptr)
: qobject(parent) {
model = vosk_model_new(modelpath.tostdstring().c_str());
recognizer = vosk_recognizer_new(model, 16000.0);
}
~speechrecognizer() {
vosk_recognizer_free(recognizer);
vosk_model_free(model);
}
void startrecognition() {
qaudioformat format;
format.setsamplerate(16000);
format.setchannelcount(1);
format.setsamplesize(16);
format.setcodec("audio/pcm");
format.setbyteorder(qaudioformat::littleendian);
format.setsampletype(qaudioformat::signedint);
audioinput = new qaudioinput(format, this);
audiobuffer.open(qiodevice::writeonly | qiodevice::truncate);
audioinput->start(&audiobuffer);
connect(audioinput, &qaudioinput::statechanged, this, &speechrecognizer::onstatechanged);
}
private slots:
void onstatechanged(qaudio::state state) {
if (state == qaudio::idlestate) {
audioinput->stop();
audiobuffer.close();
processaudio();
}
}
void processaudio() {
qbytearray audiodata = audiobuffer.buffer();
int length = audiodata.size();
const char *data = audiodata.data();
if (vosk_recognizer_accept_waveform(recognizer, data, length)) {
std::cout << vosk_recognizer_result(recognizer) << std::endl;
} else {
std::cout << vosk_recognizer_partial_result(recognizer) << std::endl;
}
}
private:
voskmodel *model;
voskrecognizer *recognizer;
qaudioinput *audioinput;
qbuffer audiobuffer;
};
int main(int argc, char *argv[]) {
qcoreapplication app(argc, argv);
qstring modelpath = "/path/to/vosk-model"; // 将此路径替换为实际模型路径
speechrecognizer recognizer(modelpath);
recognizer.startrecognition();
return app.exec();
}4.编译与运行
将vosk_api.h和vosk库文件添加到项目中，并在cmakelists.txt中配置vosk库路径。编译后运行该程序，即可开始录音和实时中英文语音识别。
5.提示
确保麦克风采样率为16khz，以匹配识别模型的采样率。
运行过程中需要确保模型路径正确，并安装所需的qt和vosk依赖库。
参考资源
vosk官方文档和api：https://alphacephei.com/vosk
到此这篇关于qt实现高准确率的语音识别的文章就介绍到这了,更多相关qt语音识别内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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