实时转录语音引擎:助力无障碍通讯的新里程碑
2024-05-22 06:16:00作者:宣聪麟
实时转录语音引擎:助力无障碍通讯的新里程碑
项目介绍
实时转录语音引擎是基于Android的一款应用程序,专为听障人士提供即时字幕服务。这个开源项目包含与Google云端语音API通信的Android客户端库,这些库在实时转录音频应用Live Transcribe中被广泛使用。
项目技术分析
自动语音识别(ASR)模块具备以下特性:
- 无限流传输 - 支持长时间持续的语音输入。
- 多语言支持 - 覆盖70多种语言,满足全球化需求。
- 网络容错 - 网络短暂断开时仍可保持文本同步,延迟而非丢失信息。
- 长期网络故障恢复 - 即使网络中断数小时后,也能重新连接。
- 编码灵活性 - 容易启用和配置Opus、AMR-WB、FLAC编码。
- 可视化文本格式化 - 根据ASR置信度、说话者ID等进行显示优化。
- 离线模型扩展性 - 可以扩展至本地模型。
- 内置语音检测 - 在长时间静默期间节省成本和数据(语音检测实现不包括在内)。
- 内置说话人识别 - 可以用于标记或按照说话人数着色(说话人识别实现不包括在内)。
项目提供的库与Live Transcribe生产环境中的库几乎相同,经过现场测试和单元测试验证。虽然测试代码未开源,但团队承诺对问题和疑问提供支持。
项目及技术应用场景
- 无障碍通讯 - 通过实时转录,帮助听障人士参与会议、教学、电视节目甚至日常对话。
- 教育 - 提供教师对学生演讲的理解辅助,增强学生听力训练效果。
- 媒体制作 - 音频或视频编辑时,快速生成字幕草稿,提高工作效率。
- 智能设备交互 - 集成到智能家居系统中,为用户提供无需手动操作的声控体验。
项目特点
- 高度稳定性和可靠性 - 处理各种网络状况下仍能保证连续的语音识别。
- 压缩编码技术 - 使用如Opus这样的高效编码器,降低带宽需求。
- 自定义功能 - 用户可以根据需要选择不同模型、编码方式,以及是否开启语音检测和说话人识别。
- 易于集成 - 提供了示例Android应用,并提供了详细的构建指南,便于开发者快速上手。
要尝试使用这些库,请遵循readme文件中的指示,无论您是在Ubuntu环境下还是其他操作系统上,都能轻松构建并体验该项目。
通过这款强大的开源项目,我们可以为无障碍通讯领域带来突破性的进展,同时也为开发者提供了在语音识别技术上创新的机会。加入我们,一起探索更多可能!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 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
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661