🗣️ 语音识别 (Transformers.js)¶

在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个语音识别（语音转文本）工具。该工具可以将语音输入转换为文本，支持多种语言，并在浏览器中完全本地运行。

基本原理¶

语音识别（Speech Recognition）或称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），是将口语转换成文本的技术。现代语音识别系统通常基于深度学习模型，如Transformer、Conformer或Wav2Vec2等架构，这些模型能够直接从音频信号中学习复杂的语音和语言模式。

Transformers.js 使我们能够在浏览器中运行这些复杂的预训练模型，无需服务器支持，保护用户隐私并降低延迟。

交互式AI工具¶

以下是一个使用 Transformers.js 实现语音识别的基本示例：

如何使用¶

打开工具后，模型会自动加载（首次加载可能需要一些时间）
选择语音识别的目标语言（默认为中文）
使用以下三种方式之一提供音频:
点击"开始录音"按钮录制语音，完成后点击"停止录音"
点击"上传音频文件"按钮上传本地音频文件
点击示例音频进行测试
等待识别完成，查看转录的文本结果

支持的功能¶

多语言识别 - 支持中文、英语、法语、德语等多种语言
实时录音 - 直接在浏览器中录制语音进行识别
文件上传 - 支持上传音频文件(.mp3, .wav等)进行识别
音频可视化 - 提供录音和音频文件的波形可视化
时间戳 - 显示识别文本的时间戳信息
示例音频 - 提供预设音频样例进行测试

支持的模型¶

在上面的示例中，我们使用了 whisper-small 模型，这是基于OpenAI的Whisper架构的语音识别模型。它具有以下特点：

支持多种语言的自动检测和转录
对不同的口音、背景噪音和技术语言有较好的鲁棒性
经过大规模和多样化的音频数据训练
相对较小的模型大小，适合在浏览器中运行
能够生成带时间戳的文本转录

应用场景¶

会议记录 - 自动转录会议内容，生成文字记录
内容创作 - 快速将口述内容转换为文本以便后续编辑
视频字幕 - 为视频内容自动生成字幕
语言学习 - 帮助学习者检查口语发音和听力
实时翻译 - 结合翻译功能实现语音到文本再到翻译的流程
无障碍服务 - 为听障人士提供语音转文本服务
语音助手 - 作为语音驱动应用的输入部分
数据收集 - 用于语音民意调查和数据收集

进阶应用¶

说话人分离 - 在多人对话中识别不同说话人
情感分析集成 - 结合情感分析来检测说话者情绪
定制化语言模型 - 针对特定行业术语优化识别准确率
实时翻译字幕 - 将识别的文本实时翻译为其他语言
语音命令识别 - 识别特定的指令词进行操作

这个语音识别工具展示了如何使用 Transformers.js 在浏览器中实现强大的语音处理功能，无需服务器支持，保护用户隐私并提供即时的转录结果。对于需要语音输入的应用程序，这是一个非常实用的功能。