از صدا به متن: کاوش در ابزارهای گفتار به متن و API برای توسعه دهندگان

سلام من Shrijith Venkatrama ، بنیانگذار Hexmos هستم. در حال حاضر ، من در حال ساخت LiveApi هستم ، اولین ابزار نوع خود برای کمک به شما در فهرست بندی نقاط پایانی API در تمام مخازن شما. LiveApi به شما در کشف ، درک و استفاده از API ها در زیرساخت های فناوری بزرگ با سهولت کمک می کند.

فناوری گفتار به متن تبدیل به یک تغییر دهنده بازی برای توسعه دهندگان برنامه هایی با ورودی صدا ، ویژگی های دسترسی یا رونویسی خودکار شده است. این که آیا شما در حال ایجاد یک برنامه یادداشت برداری ، یک دستیار مجازی یا یک ابزار رونویسی پادکست هستید ، API ها و ابزارهای گفتار به متن می تواند در وقت و تلاش شما صرفه جویی کند. در این پست ، ما به بهترین ابزارها و API های موجود ، از جمله گزینه های منبع باز و خود میزبان ، با نمونه ها و جزئیات عملی برای کمک به شما در انتخاب مناسب برای پروژه خود فرو می رویم.

این راهنما 7 ابزار و API های کلیدی را در بر می گیرد ، با جداول برای مقایسه سریع ، قطعه های کد که می توانید اجرا کنید و نکاتی برای اجرای آن. بیایید شروع کنیم

چرا گفتار به متن برای توسعه دهندگان اهمیت دارد

گفتار به متن (STT) کلمات گفتاری را به متن نوشتاری تبدیل می کند و برنامه ها را قادر می سازد تا ورودی صدا را پردازش کنند. این برنامه در برنامه های دیکته ، زیرنویس در زمان واقعی و رابط های کنترل شده صدا استفاده می شود. توسعه دهندگان از STT بهره مند می شوند از آنجا که پردازش صوتی پیچیده ای را انتزاع می کند ، به شما امکان می دهد تا روی منطق برنامه تمرکز کنید. ملاحظات کلیدی شامل دقت ، پشتیبانی از زبان ، هزینه و گزینه های استقرار (ابر در مقابل خود میزبانی) است.

ما ابزارهایی را که نیازهای مختلف را تأمین می کند ، از API های رایگان گرفته تا راه حل های خود میزبان برای پروژه های آگاه از حریم خصوصی کشف خواهیم کرد.

Google Cloud گفتار به متن: قدرت و مقیاس

Google Cloud گفتار به متن یک API قوی مبتنی بر ابر است که دارای دقت و پشتیبانی بالایی برای آن است بیش از 120 زبانبشر این ایده آل برای برنامه های سازمانی یا پروژه هایی است که نیاز به رونویسی در زمان واقعی دارند. این ویژگی ها شامل نگارشی اتوماتیک ، دیایریزاسیون بلندگو (شناسایی بلندگوهای مختلف) و مدل های نویز-راوب است.

جزئیات کلیدی

• قیمت گذاری: برای 60 دقیقه اول در ماه رایگان ، سپس 0.006-0.024 دلار در هر 15 ثانیه.
• موارد استفاده: عنوان در زمان واقعی ، تجزیه و تحلیل صوتی ، رونویسی مرکز تماس.
• محدودیت ها: نیاز به تنظیم اینترنت و Google Cloud است.

مثال: رونویسی از یک فایل صوتی

در اینجا یک اسکریپت پایتون برای رونویسی از یک فایل WAV با استفاده از API Google وجود دارد. شما به یک حساب کاربری Google Cloud و File JSON نیاز دارید.

import os
from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech

# Set up Google Cloud credentials
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "path/to/your/credentials.json"

def transcribe_audio(audio_file_path):
    client = speech.SpeechClient()

    # Read audio file
    with open(audio_file_path, "rb") as audio_file:
        content = audio_file.read()

    audio = speech.RecognitionAudio(content=content)
    config = speech.RecognitionConfig(
        encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz=16000,
        language_code="en-US",
    )

    # Perform transcription
    response = client.recognize(config=config, audio=audio)

    for result in response.results:
        print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}")
        # Output example: Transcript: Hello world this is a test

transcribe_audio("sample.wav")

راه اندازی: نصب google-cloud-speech با pip install google-cloud-speechبشر اطمینان حاصل کنید که پرونده WAV شما PCM 16 بیتی در 16kHz است.

پیوند: اسناد گفتار به متن Google Cloud

Assemblyai: سازگار با توسعه دهنده و مقرون به صرفه

مجالس یک API ساده برای گفتار به متن با ویژگی هایی مانند پخش در زمان واقعی ، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص موضوع ارائه می دهد. برای توسعه دهندگان که می خواهند بسیار عالی است ادغام سریع بدون تنظیم سنگین

جزئیات کلیدی

• قیمت گذاری: ردیف رایگان (استفاده محدود) ، سپس 0.015-0.025 دلار در دقیقه.
• موارد استفاده: رونویسی پادکست ، عنوان ویدیویی ، ربات های صوتی.
• محدودیت ها: کمتر از Google (20 پوند پشتیبانی شده).

مثال: رونویسی در زمان واقعی

این اسکریپت Node.js از API WebSocket Assemblyai برای رونویسی در زمان واقعی استفاده می کند.

const WebSocket = require('ws');
const API_KEY = 'your-assemblyai-api-key';

const socket = new WebSocket(`wss://api.assemblyai.com/v2/realtime/ws?sample_rate=16000`, {
  headers: { authorization: API_KEY }
});

socket.on('open', () => {
  console.log('Connected to AssemblyAI');
  // Send audio data (simulated here)
  socket.send(JSON.stringify({ audio_data: Buffer.from('').toString('base64') }));
});

socket.on('message', (data) => {
  const msg = JSON.parse(data);
  if (msg.text) {
    console.log(`Transcript: ${msg.text}`);
    // Output example: Transcript: Testing real-time transcription
  }
});

socket.on('error', (err) => console.error(err));

راه اندازی: نصب ws با npm install wsبشر تعویض کردن API_KEY با کلید Assemblyai. این مثال ورودی صوتی را شبیه سازی می کند. در عمل ، شما داده های میکروفون را پخش می کنید.

پیوند: اسناد Assemblyai

Deepspeech: منبع باز منبع باز

گفتار عمیق، که توسط موزیلا ساخته شده است ، یک است منبع باز موتور گفتار به متن مبتنی بر Tensorflow. مناسب برای زیر یا خود ستا پروژه هایی که در آن حریم خصوصی بسیار مهم است. از مدل های از پیش آموزش استفاده می کند اما به برخی از تنظیمات نیاز دارد.

جزئیات کلیدی

• قیمت گذاری: رایگان (منبع باز).
• موارد استفاده: دیکته آفلاین ، سیستم های تعبیه شده ، رونویسی خصوصی.
• محدودیت ها: پشتیبانی از زبان محدود (مدل انگلیسی قوی ترین است).

مثال: رونویسی با Deepspeech

این اسکریپت پایتون از DeepSpeech برای رونویسی از یک فایل WAV استفاده می کند.

from deepspeech import Model
import wave
import numpy as np

def transcribe_audio(audio_file_path):
    # Load model and scorer
    model = Model("deepspeech-0.9.3-models.pbmm")
    model.enableExternalScorer("deepspeech-0.9.3-models.scorer")

    # Read WAV file
    with wave.open(audio_file_path, 'rb') as w:
        rate = w.getframerate()
        frames = w.readframes(w.getnframes())
        audio = np.frombuffer(frames, np.int16)

    # Transcribe
    text = model.stt(audio)
    print(f"Transcript: {text}")
    # Output example: Transcript: hello this is a test

transcribe_audio("sample.wav")

راه اندازی: نصب deepspeech با pip install deepspeechبشر بارگیری مدل های از پیش آموزش از نسخه های DeepSpeech. از یک فایل Mono WAV 16 کیلوهرتز استفاده کنید.

زمزمه توسط Openai: تطبیق پذیری منبع باز

زمزمه کردن، یک مدل منبع باز توسط OpenAI ، ارائه می دهد دقت بالا و پشتیبانی می کند چندین زبانبشر آن را به صورت محلی یا روی سرور شما اجرا می کند ، و آن را برای ایده آل می کند خود ستا راه حل ها این جدیدتر از Deepspeech است و اغلب از آن بهتر است.

جزئیات کلیدی

• قیمت گذاری: رایگان (منبع باز).
• موارد استفاده: رونویسی چند زبانه ، تحقیق ، برنامه های آفلاین.
• محدودیت ها: برای پردازش سریعتر به GPU نیاز دارد.

مثال: استفاده از زمزمه

این اسکریپت پایتون با استفاده از زمزمه یک فایل صوتی را رونویسی می کند.

import whisper

def transcribe_audio(audio_file_path):
    model = whisper.load_model("base")
    result = model.transcribe(audio_file_path)
    print(f"Transcript: {result['text']}")
    # Output example: Transcript: This is a sample audio for testing

transcribe_audio("sample.mp3")

راه اندازی: نصب whisper با pip install openai-whisperبشر با MP3 ، WAV و قالب های دیگر کار می کند. مدل “پایه” سبک است. در صورت داشتن GPU از “بزرگ” برای دقت بهتر استفاده کنید.

پیوند: Whisper GitHub

سرویس گفتار مایکروسافت لاجورد: ویژگی های درجه سازمانی

سرویس گفتار لاجورد ویژگی های پیشرفته ای مانند مدل های صوتی سفارشی و رونویسی دسته ای را ارائه می دهد. این یک انتخاب قوی برای برنامه های سازمانی نیاز به مقیاس پذیری و ادغام با خدمات لاجورد.

جزئیات کلیدی

• قیمت گذاری: ردیف رایگان (5 ساعت در ماه) ، سپس $ 1/ساعت.
• موارد استفاده: Call Center Analytics ، برنامه های صوتی سفارشی.
• محدودیت ها: قیمت گذاری پیچیده ، فقط ابر.

جدول مقایسه: API های مبتنی بر ابر

پیوند: اسناد گفتار لاجورد

کالدی: انعطاف پذیری خود میزبان برای کارشناسان

باقی مانده است منبع باز ابزاری برای تشخیص گفتار ، برای محققان و توسعه دهندگان با پیکربندی سطح پایین طراحی شده است. این بسیار قابل تنظیم است اما منحنی یادگیری شیب دار دارد.

جزئیات کلیدی

• قیمت گذاری: رایگان (منبع باز).
• موارد استفاده: مدل های سفارشی ، تحقیقات دانشگاهی ، زبانهای طاقچه.
• محدودیت ها: راه اندازی پیچیده ، هیچ مدل از پیش آموزش داده شده برای مبتدیان.

مثال: راه اندازی اصلی کالدی

Kaldi به یک تنظیم سفارشی نیاز دارد ، بنابراین در اینجا یک اسکریپت Bash برای تهیه خط لوله رونویسی (ساده شده) وجود دارد.

#!/bin/bash

# Clone Kaldi and install dependencies
git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git
cd kaldi/tools
make

# Download sample model (e.g., VoxForge)
wget http://kaldi-asr.org/models/voxforge_model.tar.gz
tar -xvzf voxforge_model.tar.gz

# Run transcription (example command)
cd ../src/online2bin
./online2-wav-nnet3-latgen-faster --config=conf/online.conf model sample.wav
# Output example: Transcript written to output.txt

راه اندازی: به لینوکس ، وابستگی هایی مانند OpenBlas و آموزش مدل نیاز دارد. برای شروع سریع از مدل های از پیش آموزش مانند VoxForge استفاده کنید.

پیوند: کالدی گیتوب

مقایسه API های منبع باز در مقابل ابر

در اینجا مقایسه سریع گزینه های منبع باز و مبتنی بر ابر برای کمک به شما در تصمیم گیری وجود دارد.

ابزارهای منبع باز مانند Whisper و Deepspeech برای برنامه های آفلاین یا حساس به حریم خصوصی بهترین است اما ممکن است به تنظیم بیشتری نیاز داشته باشند. API های ابری مانند Google یا Assemblyai راحتی افزونه و بازی را ارائه می دهد اما به اینترنت و هزینه های متحمل شده نیاز دارد.

انتخاب ابزار مناسب برای پروژه خود

انتخاب ابزار صحیح گفتار به متن به نیازهای پروژه شما بستگی دارد. در اینجا یک شکست برای راهنمایی شما وجود دارد:

• نیازهای آگاهانه یا آفلاین: برو زمزمه کردن یا گفتار عمیقبشر تنظیم و پشتیبانی از زبانهای بیشتر آسانتر است ، در حالی که Deepspeech برای سیستم های تعبیه شده سبک تر است.
• ادغام سریع: مجالس یا ابر گوگل برای تنظیمات سریع با ویژگی های زمان واقعی بسیار عالی هستند. Assemblyai برای پروژه های کوچکتر سازگار با توسعه دهنده است.
• مقیاس شرکت: گفتار لاجورد یا ابر گوگل ویژگی های قوی مانند مدل های سفارشی و مقیاس پذیری را ارائه دهید.
• مدل های تحقیق یا سفارشی: باقی مانده آیا اگر آماده هستید تا به پیکربندی های سطح پایین شیرجه بزنید ، به آنجا بروید.

برای بیشتر توسعه دهندگان ، زمزمه کردن تعادل سهولت ، هزینه (رایگان) و عملکرد را اعتصاب می کند. اگر به رونویسی در زمان واقعی نیاز دارید و هزینه های ابر را مهم ندارید ، مجالس یک انتخاب محکم است. همیشه با نمونه صوتی آزمایش کنید تا صحت مورد استفاده خود را بررسی کنید.

برای نوک: برای تنظیمات خود میزبان ، اطمینان حاصل کنید که از قدرت محاسباتی کافی برخوردار هستید (GPU برای زمزمه ، پردازنده برای Deepspeech). برای API های ابر ، برای جلوگیری از صورتحساب های غیر منتظره ، استفاده را کنترل کنید.

این راهنما باید یک نقطه شروع واضح به شما ارائه دهد. مثالهای کد را امتحان کنید ، اسناد مرتبط را کشف کنید و ابزاری را که متناسب با اهداف برنامه شما باشد ، انتخاب کنید. برنامه نویسی مبارک!