在当今数字化时代，语音识别技术的应用愈发广泛，从智能语音助手到实时字幕生成，从语音控制设备到实时会议记录，它为我们的生活和工作带来了极大的便利。今天，我们要深入探讨的是一款名为RealtimeSTT的开源实时语音转文本库，它以其高效、低延迟和丰富的功能，在语音识别领域崭露头角。
一、项目概述
RealtimeSTT是一个基于Python的开源项目，它源自Linguflex项目，旨在为各种实时应用提供高效、低延迟的语音转文本解决方案。其设计目标是实现从音频输入到文本输出的快速、准确转换，以满足如语音助手、实时字幕、会议记录等对实时性要求较高的场景需求。
二、主要功能
（一）语音活动检测
1. 初步检测：采用WebRTCVAD进行初步的语音活动检测，它能够快速地识别音频流中的语音段和非语音段。WebRTCVAD基于音频信号的能量、过零率等特征，通过简单的算法判断语音的起始和结束，虽然它的准确性有一定局限性，但能快速筛选出可能包含语音的片段，为后续更精确的检测提供基础。
2. 准确验证：使用SileroVAD进行更准确的验证。SileroVAD是基于深度学习模型构建的，通过对大量语音数据的学习，它能够更精准地区分语音与非语音时段，有效避免无效录音和转录，大大提高了语音检测的准确性 。
（二）实时转录
利用Faster_Whisper实现即时转录，并且支持GPU加速。Faster_Whisper基于先进的深度学习架构，能够对输入的音频流进行特征提取和分析，将其转换为对应的文本序列。在GPU加速的支持下，转录速度大幅提升，能够满足实时交互、会议记录等场景对快速、准确转录的需求。无论是日常对话还是专业会议发言，都能实时转换为文字，方便记录和后续处理。
（三）唤醒词激活
支持Porcupine或OpenWakeWord进行唤醒词检测。用户可以自定义唤醒词，当系统检测到指定的唤醒词时，便会激活语音转文本功能，实现语音控制和交互。例如，设置“小助手”为唤醒词，当用户说出“小助手”时，系统开始监听后续语音并进行转录，这在语音助手等应用中非常实用，避免了系统一直处于监听状态，节省资源且提高了交互的准确性。
（四）灵活的音频输入
支持麦克风实时录音，直接获取用户的语音输入。同时，也可通过`feed_audio()`方法输入预先录制的音频块，这为一些特殊场景的应用提供了便利，比如对已有的语音素材进行转录分析等。
（五）多语言支持
具备多语言转录能力，能够识别和转录多种语言的语音，满足不同用户在不同语言环境下的需求。无论是英语、汉语、日语还是其他小众语言，RealtimeSTT都能在相应的语言模型支持下，准确地将语音转换为文本，促进了跨语言交流和应用的拓展。
三、技术原理
（一）语音活动检测原理
1. WebRTCVAD：基于音频信号的时域特征，如能量和过零率。能量表示音频信号的强度，语音信号通常比非语音信号（如静音、噪音）具有更高的能量。过零率则是指音频信号在单位时间内穿过零电平的次数，语音信号的过零率与非语音信号也存在差异。通过设置合适的阈值，WebRTCVAD可以初步判断语音的起始和结束。
2. SileroVAD：基于深度学习中的神经网络模型，通常是卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）及其变体。模型在大量标注的语音和非语音数据上进行训练，学习到语音和非语音的特征表示。当输入音频数据时，模型根据学习到的特征进行判断，输出语音或非语音的概率，从而实现更精确的语音活动检测。
（二）转录原理
Faster_Whisper基于Transformer架构，Transformer架构在自然语言处理和语音识别领域取得了巨大成功。它通过多头注意力机制，能够同时关注输入音频的不同部分，捕捉语音中的长距离依赖关系，提取关键特征。模型在训练过程中学习大量的语音文本对，建立语音特征与文本之间的映射关系。在实时转录时，Faster_Whisper将输入的音频流切分成小段，依次对每个小段进行特征提取和分析，根据学习到的映射关系预测对应的文本，最终将所有小段的预测文本拼接成完整的转录结果。GPU加速则利用了GPU强大的并行计算能力，加速模型的计算过程，减少转录延迟。
（三）唤醒词检测原理
1. Porcupine：基于深度学习的关键词检测引擎，它针对特定的唤醒词进行训练。通过对唤醒词的声学特征进行建模，当音频流中的特征与唤醒词模型匹配时，便检测到唤醒词。Porcupine具有低功耗、高精度的特点，适合在本地设备上运行。
2. OpenWakeWord：同样是基于深度学习的唤醒词检测工具，它也通过对大量包含唤醒词的音频数据进行训练，构建唤醒词检测模型。OpenWakeWord具有开源、可定制性强的特点，用户可以根据自己的需求训练自定义的唤醒词模型。
四、应用场景
（一）实时会议记录
在在线会议、研讨会等场景中，RealtimeSTT可以实时将参会人员的发言内容转录为文本。这不仅方便了参会者在会议过程中查看和记录重要信息，对于无法实时参加会议的人员，也可以通过查看转录文本了解会议内容。同时，转录文本还可以作为会议纪要的基础，大大提高了会议记录的效率和准确性。
（二）语音助手
为语音助手提供快速、准确的语音转文本基础。语音助手通过RealtimeSTT将用户的语音指令转换为文本，再进一步理解和执行用户的需求。例如，智能音箱、手机语音助手等，借助RealtimeSTT的低延迟和高准确性，能够更及时、准确地响应用户指令，提升用户体验。
（三）实时字幕
为直播、视频会议、在线教学等提供实时字幕。对于听力障碍人士，实时字幕能够帮助他们获取视频或会议中的语音信息，实现信息无障碍交流。在跨语言交流场景中，实时字幕也可以帮助观众理解不同语言的内容，促进国际间的交流与合作。
（四）语音控制
在智能家居等场景中，通过唤醒词激活和语音指令，实现对智能设备的语音控制。用户说出唤醒词激活系统后，直接下达控制指令，如“打开灯光”“调节温度”等，RealtimeSTT将语音转换为文本，智能设备根据文本指令执行相应操作，实现更加便捷的家居控制体验。
（五）实时语音分析
将语音转录为文本后，可进一步进行情感分析、关键词提取等。在市场调研中，可以通过分析用户对产品或服务的语音评价，了解用户的情感倾向和关注点；在客服领域，实时语音分析可以帮助客服人员快速了解客户需求，提供更优质的服务。
五、快速使用
（一）安装RealtimeSTT
通过pip安装非常简单，只需在命令行中输入：
pip install RealtimeSTT（二）基本使用示例
from RealtimeSTT import AudioToTextRecorderdef process_text(text):print(text)if __name__ == '__main__':print("等待语音输入...")recorder = AudioToTextRecorder()while True:recorder.text(process_text)
上述代码中，首先导入`AudioToTextRecorder`类，然后定义一个处理转录文本的函数`process_text`，在这个函数中，我们简单地将转录的文本打印出来。接着，创建`AudioToTextRecorder`实例，通过循环不断调用`recorder.text(process_text)`方法，实现实时监听语音输入并将其转录为文本，然后调用`process_text`函数进行处理。
（三）使用唤醒词
from RealtimeSTT import AudioToTextRecorderif __name__ == '__main__':recorder = AudioToTextRecorder(wake_words="jarvis")print('说 "Jarvis" 开始录音...')print(recorder.text())
在这段代码中，创建`AudioToTextRecorder`实例时，设置了`wake_words`参数为“jarvis”，表示只有当检测到“jarvis”这个唤醒词时，才会开始录音并进行语音转文本操作。运行代码后，程序会提示“说 “Jarvis” 开始录音…”，当检测到唤醒词后，便开始转录后续的语音内容。
六、结语
RealtimeSTT作为一款开源的实时语音转文本库，凭借其强大的功能、先进的技术原理和广泛的应用场景，为语音识别技术的应用和开发提供了有力的支持。无论是开发者想要构建创新的语音交互应用，还是企业希望提升工作效率、改善用户体验，RealtimeSTT都具有很高的实用价值。随着技术的不断发展和完善，相信RealtimeSTT会在更多领域发挥重要作用，为我们带来更加智能、便捷的生活和工作体验。
七、项目地址
GitHub仓库：https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT
PyPI页面：https://pypi.org/project/RealtimeSTT/
（文：小兵的AI视界）