whisper_android

项目介绍：Whisper Android

项目背景

Whisper Android 项目旨在通过集成 OpenAI 的 Whisper 和 TensorFlow Lite，为 Android 应用提供离线语音识别功能。项目主要包含两个模块：Whisper 用于语音识别，而 Recorder 用于音频录制。

Whisper（语音识别）

初始化与配置

在项目中，使用 Whisper 进行语音识别的首要步骤是进行初始化和配置。首先，需要创建 Whisper 实例，并加载模型及词汇表。为了支持多语言模式，需要提供相应的模型文件路径和词汇表文件路径：

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

// 提供模型文件和词汇表文件路径
String modelPath = getFilePath("whisper-tiny.tflite");
String vocabPath = getFilePath("filters_vocab_multilingual.bin");

// 加载模型和词汇表，并设置为多语言模式
mWhisper.loadModel(modelPath, vocabPath, true);

// 设置监听器以处理更新和识别结果
mWhisper.setListener(new IWhisperListener() {
    @Override
    public void onUpdateReceived(String message) {
        // 处理状态更新
    }

    @Override
    public void onResultReceived(String result) {
        // 处理转录结果
    }
});

转录过程

在设置好音频文件路径之后，可以开始转录。这一步同样涉及设置操作类型为转录，然后启动和停止转录过程：

// 设置音频文件路径
String waveFilePath = getFilePath("your_audio_file.wav");

// 开始转录
mWhisper.setAction(Whisper.ACTION_TRANSCRIBE);
mWhisper.start();

// 其他操作代码

// 停止转录
mWhisper.stop();

Recorder（音频录制）

初始化与配置

Recorder 模块用于管理音频录制操作。通过设置监听器，可以处理录制过程中的更新和音频数据：

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

// 设置监听器以处理更新和音频数据
mRecorder.setListener(new IRecorderListener() {
    @Override
    public void onUpdateReceived(String message) {
        // 处理录制状态更新
    }

    @Override
    public void onDataReceived(float[] samples) {
        // 处理录制过程中的音频数据
        // 可以把数据传递给 Whisper 以进行实时识别
        // mWhisper.writeBuffer(samples);
    }
});

录制过程

在开始录制之前，需要检查并请求录音权限，然后可以进行音频录制：

// 检查并请求录音权限
checkRecordPermission();

// 设置录音文件路径
String waveFilePath = getFilePath("your_audio_file.wav");

// 开始录制
mRecorder.start();

// 其他操作代码

// 停止录制
mRecorder.stop();

开发注意事项

在实际应用中，确保处理必要的权限申请、错误处理，以及文件路径管理，以保证应用的平稳运行。同时，Whisper ASR 强大的语音转文本功能，需要谨慎管理音频数据和转录过程中的同步和错误处理，以避免给用户带来不好的体验。

Whisper Android 项目通过提高语音识别能力，为用户提供了更高效的交互方式和更好的使用体验。