Java Speech API 开源项目教程
2026-01-16 10:13:39作者:柯茵沙
项目介绍
Java Speech API(JSAPI)是一个用于跨平台支持命令和控制识别器、听写系统和语音合成器的应用程序编程接口。该项目旨在允许Java应用程序集成语音技术到其用户界面中。JSAPI定义了一个跨平台的API,支持多种语音技术,包括语音合成和语音识别。
项目快速启动
要快速启动Java Speech API项目,请按照以下步骤操作:
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/lkuza2/java-speech-api.git -
导入项目到IDE: 将克隆的项目导入到您喜欢的Java IDE中,例如Eclipse或IntelliJ IDEA。
-
编译项目: 在IDE中编译项目,确保所有依赖项都已正确配置。
-
运行示例代码: 项目中包含一些示例代码,您可以运行这些示例来了解如何使用JSAPI。以下是一个简单的语音合成示例:
import javax.speech.Central; import javax.speech.synthesis.Synthesizer; import javax.speech.synthesis.SynthesizerModeDesc; public class SimpleTTSExample { public static void main(String[] args) { try { // 设置语音合成引擎 System.setProperty("freetts.voices", "com.sun.speech.freetts.en.us.cmu_us_kal.KevinVoiceDirectory"); Central.registerEngineCentral("com.sun.speech.freetts.jsapi.FreeTTSEngineCentral"); Synthesizer synthesizer = Central.createSynthesizer(new SynthesizerModeDesc(Locale.US)); // 分配合成器并开始合成 synthesizer.allocate(); synthesizer.resume(); synthesizer.speakPlainText("Hello, this is a simple text to speech example.", null); synthesizer.waitEngineState(Synthesizer.QUEUE_EMPTY); // 释放合成器 synthesizer.deallocate(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
应用案例和最佳实践
Java Speech API可以应用于多种场景,包括但不限于:
- 辅助技术:为视觉障碍者提供语音交互界面。
- 教育软件:通过语音反馈增强学习体验。
- 智能家居:通过语音命令控制家庭设备。
最佳实践包括:
- 优化语音识别:使用清晰的语音和标准的语法规则来提高识别准确性。
- 处理错误和异常:确保应用程序能够优雅地处理语音识别和合成中的错误。
- 用户反馈:提供及时的反馈,帮助用户了解系统状态和操作结果。
典型生态项目
Java Speech API的生态系统中包含多个相关项目,这些项目扩展了JSAPI的功能和应用范围:
- FreeTTS:一个基于JSAPI的开源语音合成系统。
- CMU Sphinx:一个开源的语音识别系统,可以与JSAPI集成。
- MaryTTS:一个开源的多语言文本到语音合成系统。
这些项目共同构成了一个强大的语音技术生态系统,为开发者提供了丰富的工具和资源。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
406
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178