C#基于Whisper.net实现语音识别功能的示例详解

目录

• 一、Whisper.net简介
• 二、代码实现详解
• 三、实际应用与注意事项
• 四、总结

在当今数字化时代，语音识别技术已广泛应用于智能助手、语音转文字、会议记录等众多领域。对于 C# 开发者而言，如何快速、高效地实现语音识别功能呢？今天，我们就来介绍一个强大的工具 ——Whisper.net，并通过一段实际代码来展示如何在 Cjs# 项目中利用它完成语音识别任务。

一、Whisper.net简介

Whisper.net 是一个基于.NET的库，它封装了 OpenAI 的 Whisper 模型，能够轻松实现跨平台的语音识别。Whisper 模型是一种先进的多语言语音识别模型，支持多种语言和口音的识别，并且可以在本地运行，无需依赖外部 API，这大大增强了应用的隐私性和可靠性。安装Whisper.net Nuget包：

Install-Package Whisper.net

二、代码实现详解

我们来看一段具体的 C# 代码，它实现了一个简单的语音识别类SpeechRecognition：

using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using Whisper.net;

public class SpeechRecognition
{
    private readonly string modelPath;
    public SpeechRecognition(string modelPath)
    {
        this.modelPath = modelPath;
    }

    public string Recognize(string targetPath)
    {
        using (var fileStream = File.OpenRead(targetPath))
        {
            using (var factory = WhisperFactory.FromPath(this.modelPath))
            {
                var segments = new List<SegmentData>();

  编程客栈              var processor = factory.CreateBuilder()
                    .WithLanguage("zh")
                    .WithLanguageDetection()
                    .WithPrompt("以下是普通话的句子。以下是简体中文的句子。")
                    .WithSegmentEventHandler(segments.Add)
                    .Build();

                processor.Process(fileStream);

                //处理识别结果
                var texts = segments.Select(s => s.Text);
                return string.Join("", texts);
            }
        }
    }
}

代码结构分析

1.命名空间引用：

using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using Whisper.net;

代码引入了必要的命名空间。System.Collections.Generic用于处理泛型集合；System.IO用于文件操作；System.Linq提供了强大的查询功能；Whisper.net则是我们实现语音识别的核心库。

2.类定义：

public class SpeechRecognition
{
   private readonly string modelPath;
   public SpeechRecognition(string modelPath)
   {
       this.modelPath = modelPath;
   }
   // 其他实现...
}

定义了SpeechRecognition类，它包含一个私有的只读字段modelPath，用于存储 Whisper 模型文件的路径。构造函数接收编程modelPath作为参数，初始化该字段。

3.识别方法：

public string Recognize(string targetPath)
{
   using (var fileStream = File.OpenRead(targetPath))
   {
       using (var factory = WhisperFactory.FromPath(this.modelPath))
       {
           var segments = new List<SegmentData>();
           var processor = factory.CreateBuilder()
              .WithLanguage("zh")
              .WithLanguageDetection()
              .WithPrompt("以下是普通话的句子。以下是简体中文的句子。")
         www.devze.com     .WithSegmentEventHandler(segments.Add)
              .Build();


           processor.Process(fileStream);

           //处理识别结果
           var texts = segments.Select(s => s.Text);
           return string.Join("", texts);
       }
   }
}

Recognize方法是实现语音识别的核心。它接收一个targetPath参数，即待识别语音文件的路径。在方法内部：

1.使用File.OpenRead打开语音文件，创建文件流。

2.通过WhisperFactory.FromPath加载指定路径的 Whisper 模型，创建WhisperFactory实例。

3.初始化一个List<SegmentData>用于存储识别出的文本片段。

4.使用factory.CreateBuilder创建语音识别处理器的构建器，http://www.devze.com并进行一系列配置：

• WithLanguage("zh")指定识别语言为中文。
• WithLanguageDetection()启用语言检测功能（即使已指定语言，启用该功能也有助于提高识别准确性）。
• WithPrompt设置提示信息，帮助模型更好地理解语音内容，这里设置了关于中文句子的提示。
• WithSegmentEventHandler(segments.Add)注册一个事件处理程序，将识别出的每个文本片段添加到segments列表中。

5.调用processor.Process(fileStream)对语音文件流进行处理，执行语音识别。

6.最后，从segments列表中提取每个片段的文本内容，使用string.Join将它们合并成一个完整的字符串并返回。

三、实际应用与注意事项

在实际项目中使用上述代码时，需要注意以下几点：

模型选择与下载：要确保modelPath指向的 Whisper 模型文件存在且正确。你可以从官方渠道下载适合的模型，不同的模型在大小和识别准确性上有所差异，需根据实际需求选择。

语音文件格式：Whisper.net支持多种常见的音频格式，但建议使用采样率为 16kHz 的单声道音频文件，这样可以获得更好的识别效果。如果输入的语音文件格式不符合要求，可能需要提前进行格式转换。

性能优化：对于较长的语音文件，识别过程可能会消耗较多的时间和资源。可以考虑对语音文件进行分块处理，或者根据实际应用场景调整模型参数，以达到性能和准确性的平衡。

四、总结

通过使用Whisper.net库，我们在 C# 中实现语音识别变得更加轻松和便捷。上述代码展示了一个基础的语音识别实现框架，开发者可以根据具体需求在此基础上进行扩展和优化，例如将识别结果与业务逻辑结合、添加错误处理机制等。

到此这篇关于C#基于Whisper.net实现语音识别功能的示例详解的文章就介绍到这了,更多相关C# Whisper.net语音识别内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！