C#基于Whisper.net实现语音识别功能的示例详解_Asp.net

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 c# 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>();

                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。")
              .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，并进行一系列配置：