智能音频：Swift 写法助你掌握实时语音识别

2023-10-06 12:48:15

在 Swift 中构建实时语音识别应用程序

简介

实时语音识别是一项强大的技术，使应用程序能够实时理解人类语音。在 iOS 中，我们可以利用系统提供的 AVFoundation 框架和 Speech 框架来构建实时语音识别应用程序。在本博客中，我们将深入探讨使用 Swift 构建此类应用程序的具体步骤。

设置

首先，我们需要导入必要的库：

import AVFoundation
import Speech

录音

要进行语音识别，我们需要录制用户的语音。我们可以使用 AVAudioRecorder 来完成此操作：

let recorder = AVAudioRecorder(url: audioURL, settings: settings)
recorder.record()

获取音频数据

一旦录制结束，我们就可以使用 data() 方法从录音机获取音频数据：

let audioData = recorder.data()

初始化语音识别器

接下来，我们需要初始化一个 SFSpeechRecognizer 对象，它将执行语音识别：

let recognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "zh-CN"))

创建语音识别请求

我们使用 SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest 创建一个语音识别请求，其中指定音频数据和语言：

let request = SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest()
request.audioBuffer = audioBuffer
request.language = SFSpeechRecognizerLanguage(string: "zh-CN")

启动语音识别任务

使用 task() 方法启动语音识别任务，并指定一个 SFSpeechRecognitionTaskHandler 对象来处理结果：

let task = recognizer.task(with: request) { (result, error) in
    if let result = result {
        print(result.bestTranscription.formattedString)
    } else if let error = error {
        print(error)
    }
}

结果处理

当语音识别任务完成后，SFSpeechRecognitionTaskHandler 对象的 handle() 方法将被调用。在该方法中，我们可以获取语音识别的结果：

func handle(result: SFSpeechRecognitionResult, error: Error?) {
    if let result = result {
        print(result.bestTranscription.formattedString)
    } else if let error = error {
        print(error)
    }
}

示例代码

以下是完整代码示例，用于 Swift 中的实时语音识别：

import AVFoundation
import Speech

class ViewController: UIViewController {

    let recorder = AVAudioRecorder()
    let recognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "zh-CN"))

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        setupRecorder()
    }

    func setupRecorder() {
        let settings = [
            AVFormatIDKey: kAudioFormatMPEG4AAC,
            AVSampleRateKey: 16000,
            AVNumberOfChannelsKey: 1
        ]

        recorder = try! AVAudioRecorder(url: FileManager.default.temporaryDirectory.appendingPathComponent("recording.m4a"), settings: settings)
        recorder.record()
    }

    func startRecognition() {
        let request = SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest()
        request.shouldReportPartialResults = true

        let task = recognizer.task(with: request) { (result, error) in
            if let result = result {
                print(result.bestTranscription.formattedString)
            } else if let error = error {
                print(error)
            }
        }

        let audioEngine = AVAudioEngine()
        let inputNode = audioEngine.inputNode
        let recordingFormat = inputNode.outputFormat(forBus: 0)

        inputNode.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat) { (buffer, time) in
            task.append(buffer)
        }

        audioEngine.prepare()
        try! audioEngine.start()
    }

    func stopRecognition() {
        recorder.stop()
        recognizer.reset()
    }
}