Как можно повысить точность распознавания речи с помощью библиотеки Vosk в Python?

Как улучшить точность распознавания и расширить модель голосового ассистента на python, используя vosk для казахского языка, введите код. Как справиться с проблемой, связанной с небольшой моделью казахского языка, которая распознает только некоторые слова? Приведен код.
  • 16 февраля 2024 г. 15:18
Ответы на вопрос 2
Для повышения точности распознавания речи с помощью библиотеки Vosk в Python можно использовать следующие подходы:

1. Улучшить качество аудиозаписи: Обеспечьте хорошую четкость звука и минимизируйте фоновый шум. Если аудиообработка не решает проблему, может быть полезно использовать более качественные микрофоны или записывать аудио в более благоприятных условиях.

2. Подбор и обучение модели: Возможно, стоит попробовать использовать другую модель для распознавания. Vosk предлагает несколько предварительно обученных моделей для различных языков. Выберите подходящую модель для казахского языка и загрузите ее.

3. Добавление дополнительных образцов речи: Если модель не распознает некоторые слова, вы можете попробовать добавить дополнительные образцы речи в обучающий набор модели. Это может помочь модели научиться распознавать речь более точно.

4. Применение техник предобработки данных: Можно использовать техники предобработки данных, такие как фильтрация шумов, нормализация аудиодорожки и улучшение качества звука. Такие методы помогут уменьшить шум и повысить качество аудио, что в свою очередь может улучшить точность распознавания речи.

Пример кода для использования Vosk для расширения модели голосового ассистента на казахском языке:

```
import vosk
import sys
import json

# Загрузка модели голосового ассистента для казахского языка
model = vosk.Model("model-path")

# Создание объекта распознавания
rec = vosk.KaldiRecognizer(model, 16000)

# Открытие аудиофайла
with open(sys.argv[1], "rb") as f:
    # Чтение аудиоданных блоками размером 4000 байт
    while True:
        data = f.read(4000)
        if len(data) == 0:
            break
        # Процесс распознавания блока аудиоданных
        if rec.AcceptWaveform(data):
            # Получение распознанного текста
            result = json.loads(rec.Result())
            print(result['text'])

# Получение окончательного распознанного текста
result = json.loads(rec.FinalResult())
print(result['text'])
```

Убедитесь, что вы загрузили подходящую модель для казахского языка, указав правильный путь к модели в коде.

Если модель голосового ассистента распознает только некоторые слова на казахском языке, вы можете попробовать варианты, описанные выше, такие как обучение модели с добавлением дополнительных образцов речи или использование техник предобработки данных для улучшения качества аудио.
не работал с этой моделью, но заинтересовался  и открыл доку. 
на странице https://alphacephei.com/vosk/adaptation есть такие слова
Vosk-API supports online modification of the vocabulary. See the demo code for details.

и собственно там ссылка на демо-код. Глянь, может поможет https://github.com/alphacep/vosk-api/blob/master/p...
Похожие вопросы