iOS SFSpeechRecognizer 语音识别带标点，再见收费语音识别框架

SFSpeechRecognizer：告别付费语音识别，拥抱免费且强大的语音识别

前言

语音识别技术正在蓬勃发展，而 Apple 的 SFSpeechRecognizer 在 iOS 13 中进行了重大升级，成为语音识别领域的新星。凭借其识别标点符号的能力，它现已成为付费语音识别框架的有力竞争者。

SFSpeechRecognizer 的优势

SFSpeechRecognizer 拥有以下优势，使其成为首选：

• 免费： 无需支付任何费用，即可享受其强大的功能。
• 高准确率： 精准识别语音中的单词和标点符号，提高了便利性和易用性。
• 智能： 理解语音中的上下文，根据语境进行识别，提升了语音交互的体验。
• 易于使用： 只需几行代码即可轻松集成到您的应用中，节省了开发时间。

使用 SFSpeechRecognizer

使用 SFSpeechRecognizer 只需几个简单的步骤：

1. 导入 SFSpeechRecognizer 框架： 确保在您的项目中引入了 SFSpeechRecognizer 框架。
2. 创建 SFSpeechRecognizer 实例： 创建 SFSpeechRecognizer 对象以处理语音识别。
3. 创建 SFSpeechAudioBuffer 对象： 收集语音数据并将其存储在 SFSpeechAudioBuffer 对象中。
4. 创建 SFSpeechRecognitionRequest 对象： 指定识别设置并将其传递给 SFSpeechRecognizer 实例。
5. 启动语音识别： 使用 startRecognition 方法启动语音识别过程。
6. 等待语音识别完成： 语音识别过程完成后，将触发 recognitionTask(_:didFinishWith:) 方法。
7. 获取语音识别结果： 使用 speechRecognitionResult 属性获取识别结果，包括转录文本和标点符号。

代码示例

import Speech

class ViewController: UIViewController {
    private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "en-US"))
    private let audioEngine = AVAudioEngine()

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

    private func startRecording() {
        // Configure and start the audio engine
        let audioSession = AVAudioSession.sharedInstance()
        try! audioSession.setCategory(.record, mode: .measurement, options: .duckOthers)

        let inputNode = audioEngine.inputNode
        let recordingFormat = AVAudioFormat(commonFormat: .pcmFormatFloat32, sampleRate: 16000, channels: 1, interleaved: false)
        inputNode.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat) { (buffer, _) in
            self.processBuffer(buffer: buffer)
        }

        try! audioEngine.start()
    }

    private func processBuffer(buffer: AVAudioPCMBuffer) {
        // Create an SFSpeechAudioBuffer and append it to the speech recognizer
        let audioBuffer = SFSpeechAudioBuffer(buffer: buffer)
        self.speechRecognizer.startRecognition(with: audioBuffer) { (result, error) in
            if let result = result {
                // Handle the recognition result
                print("Transcript: \(result.bestTranscription.formattedString)")
            } else {
                // Handle the error
                print("Error: \(error!)")
            }
        }
    }
}

应用场景

SFSpeechRecognizer 可用于广泛的应用场景，包括：

• 语音控制： 控制您的设备，打开应用程序、播放音乐或发送消息。
• 语音输入： 在文本编辑器、电子邮件或短信中轻松输入文本。
• 语音翻译： 翻译其他语言的文本或语音，打破语言障碍。
• 语音搜索： 搜索网页、音乐或视频，更快速更方便。
• 语音转文字： 将语音记录转换为文本，方便记录和保存。

结论

SFSpeechRecognizer 是一款功能强大且易于使用的语音识别工具。它提供准确可靠的转录，并能够识别标点符号，使其成为免费语音识别框架的绝佳选择。通过拥抱 SFSpeechRecognizer，您可以将语音交互集成到您的应用中，从而为用户带来无缝且直观的体验。

常见问题解答

• SFSpeechRecognizer 是否支持离线语音识别？
  是的，SFSpeechRecognizer 支持离线语音识别，只要在首次使用时下载了语言模型。

• SFSpeechRecognizer 可以在哪些设备上使用？
  SFSpeechRecognizer 可在运行 iOS 13 或更高版本的 iPhone、iPad 和 Mac 上使用。

• 如何提高 SFSpeechRecognizer 的准确率？
  确保在安静的环境中说话，并使用清晰的发音。您还可以使用降噪算法来减少背景噪音。

• SFSpeechRecognizer 是否可以识别多种语言？
  是的，SFSpeechRecognizer 支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语和中文。

• 如何自定义 SFSpeechRecognizer？
  您可以通过调整语音识别设置来自定义 SFSpeechRecognizer，例如设置采样率、缓冲区大小和语言模型。