【亲测免费】 利用OpenAI Whisper和TensorFlow Lite实现离线语音识别

在这个项目中，我们将向您展示如何在Android应用中集成OpenAI的Whisper模型和Recorder类，以实现音频记录和离线语音识别。通过这个简单的指南，您可以轻松地在您的应用程序中构建这一强大功能。

Whisper ASR整合指南

Whisper（语音识别）

首先，初始化并配置Whisper：

// 初始化Whisper
Whisper mWhisper = new Whisper(this);

// 加载模型和词汇表
String modelPath = getFilePath("whisper-tiny.tflite");
String vocabPath = getFilePath("filters_vocab_multilingual.bin");
mWhisper.loadModel(modelPath, vocabPath, true);

// 设置监听器处理更新和结果
mWhisper.setListener(new IWhisperListener() {...});

接着，执行转录：

// 设置要转录的音频文件路径
String waveFilePath = getFilePath("your_audio_file.wav");
mWhisper.setFilePath(waveFilePath);

// 启动转录
mWhisper.setAction(Whisper.ACTION_TRANSCRIBE);
mWhisper.start();

// 执行其他操作
// 添加你的额外代码

// 停止转录
mWhisper.stop();

Recorder（音频录制）

然后，初始化并配置Recorder：

// 初始化Recorder
Recorder mRecorder = new Recorder(this);

// 设置监听器处理更新和音频数据
mRecorder.setListener(new IRecorderListener() {...});

开始录音：

// 检查并请求录音权限
checkRecordPermission();

// 设置录音文件路径
mRecorder.setFilePath(waveFilePath);

// 开始录音
mRecorder.start();

// 执行其他操作
// 添加你的额外代码

// 停止录音
mRecorder.stop();

请根据您的具体需求调整代码，并确保正确处理文件路径和异常。

演示视频

观看演示视频，体验实时的语音识别效果。

注意事项

使用Whisper ASR时，务必关注音频数据和转录文本的同步以及在Android应用中的错误处理，以保证良好的用户体验。

现在，利用这个开源项目，您可以将高级别的语音识别功能无缝集成到自己的应用中，无论是实时转录还是处理预录的音频文件，都能得心应手。

享受使用Whisper ASR为您的Android应用增添离线语音识别功能的乐趣吧！