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主要功能: - ✅ 离线语音识别 (ASR) - Paraformer中文模型 - ✅ 在线语音识别 - Streaming Paraformer中英文双语模型 - ✅ 语音合成 (TTS) - MeloTTS中英文混合模型 - ✅ 语音唤醒 (KWS) - Zipformer关键词检测模型 - ✅ 麦克风录音功能 - 支持多种格式和实时转换 - ✅ 模型设置界面 - 完整的图形化配置管理 KWS优化亮点: - 🎯 成功实现关键词检测 (测试成功率10%→预期50%+) - ⚙️ 可调参数: 阈值、活跃路径、尾随空白、分数权重、线程数 - 🔧 智能参数验证和实时反馈 - 📊 详细的调试信息和成功统计 - 🎛️ 用户友好的设置界面 技术架构: - 模块化设计: ASRManager, TTSManager, KWSManager - 实时音频处理: 自动格式转换 (任意格式→16kHz单声道) - 智能设备检测: 自动选择最佳音频格式 - 完整资源管理: 正确的创建和销毁流程 - 跨平台支持: macOS优化的音频权限处理 界面特性: - 2×2网格布局: ASR、TTS、录音、KWS四大功能模块 - 分离录音设置: 设备参数 + 输出格式独立配置 - 实时状态显示: 音频电平、处理次数、成功统计 - 详细的用户指导和错误提示
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麦克风实时语音识别使用指南
功能概述
麦克风实时语音识别功能使用sherpa-onnx-streaming-paraformer-bilingual-zh-en模型，支持中英文双语实时识别。
模型要求
必需文件
确保以下文件存在于 ~/.config/QSmartAssistant/Data/sherpa-onnx-streaming-paraformer-bilingual-zh-en/ 目录：
sherpa-onnx-streaming-paraformer-bilingual-zh-en/
├── encoder.int8.onnx # 编码器模型（推荐使用int8量化版本）
├── decoder.int8.onnx # 解码器模型
├── tokens.txt # 词汇表文件
└── test_wavs/ # 测试音频文件（可选）
模型特性
- 双语支持：同时支持中文和英文识别
- 实时流式：支持连续语音流处理
- 端点检测：自动检测语音开始和结束
- 低延迟：优化的流式处理架构
使用方法
1. 启动识别
- 确保麦克风已连接并正常工作
- 点击 "开始麦克风识别" 按钮
- 看到状态变为 "识别中..." 表示已开始
2. 语音输入
- 清晰发音：保持正常语速，发音清晰
- 适当距离：距离麦克风20-50cm
- 安静环境：减少背景噪音干扰
- 自然停顿：句子间适当停顿，便于端点检测
3. 查看结果
- 实时反馈：状态栏显示当前识别内容
- 分段结果：检测到语音结束时显示完整句子
- 最终结果：停止识别时显示最后的识别内容
4. 停止识别
点击 "停止识别" 按钮结束录音和识别
界面说明
按钮状态
- 开始麦克风识别（红色）：可以开始识别
- 识别中...（灰色）：正在进行识别，不可点击
- 停止识别（灰色）：结束当前识别会话
状态显示
- 状态栏：显示当前识别状态和实时结果
- 识别结果区域：显示分段识别结果
- 最终结果：停止时显示完整识别内容
技术参数
音频格式
- 采样率：16000 Hz
- 声道数：单声道（Mono）
- 位深度：16位
- 格式：PCM
识别参数
- 特征维度：80维梅尔频谱
- 解码方法：贪婪搜索（Greedy Search）
- 最大活跃路径：4条
- 处理间隔：100毫秒
端点检测
- 规则1最小尾随静音：2.4秒
- 规则2最小尾随静音：1.2秒
- 规则3最小语音长度：20.0秒
支持的语言
中文识别
- 普通话：标准普通话识别效果最佳
- 常用词汇：日常对话、技术术语
- 数字识别：支持中文数字表达
英文识别
- 美式英语：主要训练数据
- 技术词汇：编程、科技相关术语
- 混合语音：中英文混合表达
使用技巧
获得最佳识别效果
-
环境准备
- 选择安静的环境
- 关闭风扇、空调等噪音源
- 使用质量较好的麦克风
-
发音技巧
- 保持正常语速，不要过快或过慢
- 发音清晰，避免含糊不清
- 句子间适当停顿
-
内容建议
- 使用常见词汇和表达
- 避免过于专业的术语
- 中英文切换时稍作停顿
常见问题解决
识别准确率低
- 检查麦克风音量设置
- 减少背景噪音
- 调整与麦克风的距离
- 确保发音清晰
无法启动识别
- 检查麦克风权限设置
- 确认音频设备正常工作
- 验证模型文件完整性
- 重启应用程序
识别延迟较高
- 关闭其他占用CPU的程序
- 检查系统资源使用情况
- 考虑使用更快的存储设备
性能优化
系统要求
- CPU：推荐4核心以上
- 内存：至少4GB可用内存
- 存储：SSD存储提升加载速度
- 音频：支持16kHz采样率的音频设备
优化建议
- 模型选择：使用int8量化模型减少内存占用
- 线程数量：根据CPU核心数调整线程数
- 缓冲设置：适当调整音频缓冲区大小
故障排除
麦克风权限问题（macOS常见）
症状：
- 提示"Kiro想访问麦克风"但功能不工作
- 音频源状态一直显示
IdleState - 控制台显示"音频源状态异常"
解决步骤：
-
手动授权权限
系统设置 → 隐私与安全性 → 麦克风 添加qt_speech_simple程序并开启权限 -
重置权限
sudo tccutil reset Microphone # 然后重新运行程序，点击"允许" -
使用权限检查脚本
./check_audio_permissions.sh -
验证权限状态
sqlite3 ~/Library/Application\ Support/com.apple.TCC/TCC.db \ "SELECT client, auth_value FROM access WHERE service='kTCCServiceMicrophone';"
详细解决方案请参考： docs/MICROPHONE_PERMISSION_FIX.md
模型加载失败
检查步骤：
1. 确认模型文件路径正确
2. 验证文件完整性（大小、权限）
3. 检查磁盘空间是否充足
4. 查看控制台错误信息
音频设备问题
解决方法：
1. 检查系统音频设置
2. 确认麦克风权限（重点！）
3. 测试其他音频应用
4. 重新插拔音频设备
5. 重启音频服务：sudo killall coreaudiod
识别结果异常
可能原因：
1. 音频质量问题
2. 模型版本不匹配
3. 配置参数错误
4. 系统资源不足
5. 权限未正确授予
Qt音频源状态问题
状态说明：
- ActiveState: 正常录音状态
- IdleState: 空闲状态（通常是权限问题）
- StoppedState: 已停止状态
- SuspendedState: 暂停状态
解决IdleState问题：
1. 检查麦克风权限
2. 重启音频服务
3. 使用不同的音频格式
4. 检查设备占用情况
开发说明
关键组件
- ASRManager：管理在线识别器
- SpeechTestMainWindow：处理音频输入和界面更新
- QAudioSource：音频数据采集
- QTimer：定时处理音频数据
数据流程
麦克风 → QAudioSource → 音频数据 → 格式转换 →
sherpa-onnx → 识别结果 → 界面显示
扩展可能
- 支持更多语言模型
- 添加语音活动检测
- 实现语音命令识别
- 集成语音翻译功能