Objective-C中的语音识别与语音合成技术
2022-08-237.5k 阅读
语音识别技术概述
语音识别（Speech Recognition），也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），其目标是让计算机能够理解人类说的话，将人类的语音内容转换为计算机能够处理的文本形式。这项技术的应用极为广泛，例如智能语音助手，像苹果的Siri，用户通过语音与手机交互，下达指令如查询天气、设置提醒等；在智能家居领域，用户可以通过语音控制家电设备，实现更便捷的生活体验；在车载系统中，司机能够通过语音操作导航、拨打电话，提升驾驶安全性。
从技术实现层面来看，语音识别主要包含以下几个关键步骤：
- 语音信号采集：利用麦克风等设备将人类语音的模拟信号转换为计算机可处理的数字信号。这一过程需要考虑采样频率、量化精度等因素，以确保采集到的语音信号质量良好，能够准确反映原始语音信息。例如，常见的采样频率有8kHz、16kHz等，较高的采样频率能更好地保留语音细节，但也会增加数据量。
- 预处理：对采集到的数字语音信号进行处理，以提高信号质量，便于后续分析。常见的预处理操作包括去除噪声，因为实际环境中采集的语音往往包含各种背景噪声，如风声、人声嘈杂等，去除噪声可采用滤波等方法；归一化处理，将语音信号的幅度调整到一个统一的范围，避免因不同说话者音量差异导致的识别问题。
- 特征提取：从预处理后的语音信号中提取能够代表语音特征的参数。梅尔频率倒谱系数（Mel - Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）是一种广泛应用的特征参数，它模拟了人类听觉系统对不同频率声音的感知特性，通过对语音信号进行梅尔滤波器组滤波、离散余弦变换等操作得到。此外，线性预测系数（LPC）等也是常用的特征参数。
- 声学模型：声学模型用于描述语音特征与音素之间的关系。在训练声学模型时，需要大量的语音数据作为训练样本，通过统计分析等方法学习语音特征到音素的映射。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种经典的声学模型，它假设语音信号在时间上具有马尔可夫特性，即当前时刻的语音状态只与前一时刻的状态有关。基于HMM的声学模型通过学习状态转移概率和观测概率等参数，来实现对语音信号的建模。
- 语言模型：语言模型用于对识别结果进行语法和语义层面的约束，提高识别准确率。它描述了词与词之间的统计关系，例如在英语中，“the”后面接名词的概率较高。常见的语言模型有n - gram模型，n - gram模型基于n个连续词的共现概率来预测下一个词。例如，二元语法（bigram）模型考虑两个连续词的出现概率，三元语法（trigram）模型则考虑三个连续词的情况。随着深度学习的发展，基于神经网络的语言模型，如循环神经网络语言模型（RNN - LM）、长短时记忆网络语言模型（LSTM - LM）等，也取得了很好的效果，它们能够更好地捕捉长距离的语言依赖关系。
- 解码：将声学模型和语言模型结合，从语音特征中搜索出最可能的文本序列。常用的解码算法是维特比算法，它在给定声学模型和语言模型的条件下，通过动态规划的方法找到最优的路径，即概率最大的文本序列。
Objective - C中语音识别框架介绍
在Objective - C开发中，苹果提供了Speech框架来实现语音识别功能。Speech框架是一个强大且易于使用的工具，它基于苹果的Core ML技术，能够在设备端高效地进行语音识别，并且支持多种语言和方言。
要使用Speech框架，首先需要在项目中导入框架。在Xcode项目中，选择项目导航栏中的项目文件，然后在“General”选项卡下的“Frameworks, Libraries, and Embedded Content”部分，点击“+”按钮，搜索“Speech”并添加到项目中。
导入框架后，需要在使用语音识别功能的文件中引入头文件：
#import <Speech/Speech.h>
Speech框架主要包含以下几个重要的类：
- SFSpeechRecognizer：表示语音识别器，用于初始化语音识别会话，并提供一些与识别器相关的属性和方法。例如，可以通过它获取支持的语言列表，判断设备是否支持语音识别功能等。获取支持的语言列表的代码示例如下：
NSArray<NSString *> *supportedLanguages = [SFSpeechRecognizer supportedLocales].map(^id(NSLocale *locale) {
return locale.localeIdentifier;
});
NSLog(@"Supported Languages: %@", supportedLanguages);
- SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest：用于创建语音识别请求，它允许开发者将音频缓冲区数据传递给语音识别器进行识别。在使用麦克风实时采集语音时，通常会使用这个类。
- SFSpeechURLRecognitionRequest：如果语音数据存储在文件中，可以使用这个类创建基于文件URL的语音识别请求。例如，对于已经录制好的语音文件，可以通过以下方式创建请求：
NSURL *audioURL = [NSURL fileURLWithPath:[[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"example" ofType:@"m4a"]];
SFSpeechURLRecognitionRequest *request = [[SFSpeechURLRecognitionRequest alloc] initWithURL:audioURL];
- SFSpeechRecognitionTask：表示语音识别任务，当发起语音识别请求后，会返回一个识别任务对象。通过这个对象，可以监控识别任务的状态，获取识别结果等。例如，监听识别任务完成的代码如下：
SFSpeechRecognitionTask *task = [recognizer recognitionTaskWithRequest:request resultHandler:^(SFSpeechRecognitionResult * _Nullable result, NSError * _Nullable error) {
if (result) {
NSString *transcription = result.bestTranscription.formattedString;
NSLog(@"Transcription: %@", transcription);
} else if (error) {
NSLog(@"Recognition Error: %@", error);
}
}];
使用Speech框架进行语音识别的步骤
- 请求授权：在使用语音识别功能之前，需要获取用户的授权。这是为了保护用户的隐私，确保应用在使用麦克风采集语音时得到用户的许可。请求授权的代码如下：
+ (void)requestAuthorization:(void (^)(SFSpeechRecognizerAuthorizationStatus status))completion {
[SFSpeechRecognizer requestAuthorization:^(SFSpeechRecognizerAuthorizationStatus status) {
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
completion(status);
});
}];
}
在应用启动或需要使用语音识别功能时，可以调用上述方法请求授权，并根据返回的授权状态进行相应处理。例如：
[self requestAuthorization:^(SFSpeechRecognizerAuthorizationStatus status) {
switch (status) {
case SFSpeechRecognizerAuthorizationStatusAuthorized:
// 已授权，可以进行语音识别
break;
case SFSpeechRecognizerAuthorizationStatusDenied:
// 用户拒绝授权，提示用户可在设置中开启
break;
case SFSpeechRecognizerAuthorizationStatusRestricted:
// 应用受限制，无法使用语音识别
break;
case SFSpeechRecognizerAuthorizationStatusNotDetermined:
// 尚未确定授权状态，可能需要再次请求
break;
}
}];
- 初始化语音识别器：根据需求选择合适的语言创建语音识别器实例。例如，要识别英语语音，可以这样初始化：
SFSpeechRecognizer *recognizer = [[SFSpeechRecognizer alloc] initWithLocale:[[NSLocale alloc] initWithLocaleIdentifier:@"en - US"]];
- 创建语音识别请求：如果是实时语音识别，通常使用
SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest类。首先需要设置一些请求的属性，如是否连续识别（即识别过程中是否实时返回部分结果）等。以下是一个简单的实时语音识别请求创建示例：
SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest *request = [[SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest alloc] init];
request.shouldReportPartialResults = YES;
- 发起语音识别任务：将创建好的请求传递给语音识别器，开始语音识别任务。对于实时语音识别，还需要设置一个结果处理块，用于实时获取识别结果。例如：
SFSpeechRecognitionTask *task = [recognizer recognitionTaskWithRequest:request resultHandler:^(SFSpeechRecognitionResult * _Nullable result, NSError * _Nullable error) {
if (result) {
if (result.isFinal) {
NSString *transcription = result.bestTranscription.formattedString;
NSLog(@"Final Transcription: %@", transcription);
} else {
NSString *partialTranscription = result.bestTranscription.formattedString;
NSLog(@"Partial Transcription: %@", partialTranscription);
}
} else if (error) {
NSLog(@"Recognition Error: %@", error);
}
}];
- 提供语音数据：对于实时语音识别，需要将麦克风采集到的音频数据传递给语音识别请求。这通常涉及到使用AVFoundation框架来进行音频采集。首先需要导入AVFoundation框架：
#import <AVFoundation/AVFoundation.h>
然后创建一个音频会话，并配置音频输入设备：
AVAudioSession *audioSession = [AVAudioSession sharedInstance];
NSError *audioError;
[audioSession setCategory:AVAudioSessionCategoryRecord withOptions:AVAudioSessionCategoryOptionDefaultToSpeaker error:&audioError];
[audioSession setActive:YES error:&audioError];
接下来，通过AVAudioEngine和AVAudioRecorder等类采集音频数据，并将其传递给语音识别请求。以下是一个简单的示例，展示如何将采集到的音频缓冲区数据传递给语音识别请求：
AVAudioEngine *audioEngine = [[AVAudioEngine alloc] init];
AVAudioInputNode *inputNode = audioEngine.inputNode;
AVAudioFormat *inputFormat = [inputNode outputFormatForBus:0];
[inputNode installTapOnBus:0 bufferSize:1024 format:inputFormat block:^(AVAudioPCMBuffer * _Nonnull buffer, AVAudioTime * _Nonnull when) {
[request appendAudioPCMBuffer:buffer];
}];
[audioEngine startAndReturnError:&audioError];
语音合成技术概述
语音合成（Text - to - Speech，TTS）是将文本转换为语音的技术。它使得计算机能够以自然流畅的语音方式输出信息，广泛应用于各种场景。例如，在阅读辅助应用中，对于视力障碍者，语音合成技术可以将电子书籍、网页文本等转换为语音，方便他们获取信息；在车载导航系统中，通过语音合成实时播报导航信息，让驾驶员更专注于驾驶；在智能客服领域，语音合成技术可使客服系统以语音形式与用户交互，提升服务体验。
语音合成技术的实现通常包括以下几个主要步骤：
- 文本预处理：对输入的文本进行处理，包括分词、词性标注、数字和缩写的规范化等。例如，将数字“123”转换为“一百二十三”，将缩写“etc.”扩展为“et cetera”。这一步骤旨在将文本转换为更适合后续语音合成处理的形式。
- 韵律分析：确定文本的韵律特征，如语调、重音、停顿等。韵律对于生成自然流畅的语音至关重要，不同的韵律模式会传达不同的语义和情感。例如，疑问句通常有上升的语调，陈述句则语调较为平稳。通过对文本的语义和语法分析，结合语言规则和统计模型，来预测合适的韵律特征。
- 声学参数生成：根据文本的韵律特征，生成对应的声学参数。这些参数描述了语音的音高、音长、音量等特征，通常以频谱参数、基频等形式表示。常见的声学参数生成方法包括基于规则的方法和基于统计模型的方法。基于规则的方法通过预定义的规则集来生成声学参数，而基于统计模型的方法则通过对大量语音数据的学习，建立文本与声学参数之间的映射关系。
- 语音合成：利用声学参数驱动语音合成器，生成实际的语音波形。语音合成器可以基于不同的技术原理，如共振峰合成、基于隐马尔可夫模型的合成（HMM - based TTS）、深度学习合成等。共振峰合成通过模拟人类声道的共振特性来生成语音；基于隐马尔可夫模型的合成利用HMM对语音的声学特征进行建模，并通过模型生成语音；深度学习合成，如基于循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等的合成方法，能够学习到更复杂的语音特征和模式，生成的语音质量更高，更加自然。
Objective - C中语音合成框架介绍
在Objective - C开发中，苹果提供了AVSpeechSynthesis框架来实现语音合成功能。AVSpeechSynthesis框架提供了一系列类和方法，用于创建和管理语音合成会话，设置语音合成的参数，以及控制语音合成的过程。
要使用AVSpeechSynthesis框架，同样需要在项目中导入框架。在Xcode项目的“General”选项卡下的“Frameworks, Libraries, and Embedded Content”部分添加“AVFoundation”框架，因为AVSpeechSynthesis框架是AVFoundation框架的一部分。然后在使用语音合成功能的文件中引入头文件：
#import <AVFoundation/AVFoundation.h>
AVSpeechSynthesis框架主要包含以下几个重要的类：
- AVSpeechSynthesizer：表示语音合成器，是语音合成的核心类。它负责管理语音合成会话，控制语音的播放、暂停、停止等操作。例如，可以通过它的
speakUtterance:方法来开始合成并播放语音。 - AVSpeechUtterance：用于描述要合成的语音内容和相关属性。可以设置文本内容、语音语调、语速、音量等属性。例如，设置语音语调的代码如下：
AVSpeechUtterance *utterance = [[AVSpeechUtterance alloc] initWithString:@"Hello, world!"];
utterance.voice = [AVSpeechSynthesisVoice voiceWithLanguage:@"en - US"];
- AVSpeechSynthesisVoice：表示语音合成所使用的声音。可以通过它选择不同的语言、性别、口音等的语音。苹果提供了多种内置的语音，开发者也可以根据需要下载更多语音。获取支持的语音列表的代码示例如下：
NSArray<AVSpeechSynthesisVoice *> *voices = [AVSpeechSynthesisVoice speechVoices];
for (AVSpeechSynthesisVoice *voice in voices) {
NSLog(@"Voice: %@, Language: %@", voice.name, voice.language);
}
使用AVSpeechSynthesis框架进行语音合成的步骤
- 创建语音合成器：首先需要初始化一个
AVSpeechSynthesizer实例。通常在视图控制器或需要使用语音合成功能的类中定义一个属性来保存语音合成器实例：
@property (nonatomic, strong) AVSpeechSynthesizer *synthesizer;
然后在合适的地方进行初始化：
self.synthesizer = [[AVSpeechSynthesizer alloc] init];
- 创建语音内容：使用
AVSpeechUtterance类创建要合成的语音内容实例，并设置相关属性。例如，设置文本、语音语调、语速等：
AVSpeechUtterance *utterance = [[AVSpeechUtterance alloc] initWithString:@"这是一段语音合成的示例文本。"];
utterance.voice = [AVSpeechSynthesisVoice voiceWithLanguage:@"zh - CN"];
utterance.rate = AVSpeechUtteranceDefaultSpeechRate;
utterance.volume = 1.0;
- 设置语音合成委托（可选）：如果需要监听语音合成的过程，如合成开始、结束、暂停等事件，可以设置语音合成器的委托，并实现相应的委托方法。首先，让视图控制器或相关类遵循
AVSpeechSynthesizerDelegate协议：
@interface ViewController () <AVSpeechSynthesizerDelegate>
@end
然后设置委托并实现委托方法。例如，监听语音合成完成的方法如下：
self.synthesizer.delegate = self;
- (void)speechSynthesizer:(AVSpeechSynthesizer *)synthesizer didFinishSpeechUtterance:(AVSpeechUtterance *)utterance {
NSLog(@"Speech synthesis finished.");
}
- 开始语音合成：将创建好的语音内容传递给语音合成器，开始语音合成并播放。代码如下：
[self.synthesizer speakUtterance:utterance];
- 控制语音合成（可选）：在语音合成过程中，可以根据需要控制语音的播放状态，如暂停、继续、停止等。例如，暂停语音合成的代码如下：
[self.synthesizer pauseSpeakingAtBoundary:AVSpeechBoundaryImmediate];
继续语音合成的代码如下：
[self.synthesizer continueSpeaking];
停止语音合成的代码如下：
[self.synthesizer stopSpeakingAtBoundary:AVSpeechBoundaryImmediate];
语音识别与语音合成技术的结合应用
在实际应用中，常常需要将语音识别和语音合成技术结合起来，实现更加智能和便捷的人机交互。例如，开发一个智能语音助手应用，用户通过语音下达指令，语音识别功能将语音转换为文本，应用对文本进行分析处理后，再通过语音合成功能将回答以语音形式反馈给用户。
以下是一个简单的示例，展示如何在Objective - C中实现语音识别与语音合成的结合：
- 界面设置：在视图控制器中添加一个按钮用于启动语音识别，一个文本视图用于显示识别结果，以及一个开关用于控制是否自动语音回复。界面布局代码如下：
// 按钮
UIButton *startButton = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeSystem];
startButton.frame = CGRectMake(100, 100, 200, 50);
[startButton setTitle:@"开始语音识别" forState:UIControlStateNormal];
[startButton addTarget:self action:@selector(startSpeechRecognition) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];
[self.view addSubview:startButton];
// 文本视图
UITextView *resultTextView = [[UITextView alloc] initWithFrame:CGRectMake(50, 200, 300, 200)];
resultTextView.editable = NO;
[self.view addSubview:resultTextView];
// 开关
UISwitch *autoReplySwitch = [[UISwitch alloc] initWithFrame:CGRectMake(250, 420, 51, 31)];
[self.view addSubview:autoReplySwitch];
- 语音识别与语音合成逻辑：在
startSpeechRecognition方法中，实现语音识别的逻辑，并在识别完成后根据开关状态决定是否进行语音合成回复。代码如下：
- (void)startSpeechRecognition {
// 请求授权
[self requestAuthorization:^(SFSpeechRecognizerAuthorizationStatus status) {
if (status == SFSpeechRecognizerAuthorizationStatusAuthorized) {
// 初始化语音识别器
SFSpeechRecognizer *recognizer = [[SFSpeechRecognizer alloc] initWithLocale:[[NSLocale alloc] initWithLocaleIdentifier:@"zh - CN"]];
// 创建语音识别请求
SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest *request = [[SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest alloc] init];
request.shouldReportPartialResults = YES;
// 发起语音识别任务
__weak typeof(self) weakSelf = self;
SFSpeechRecognitionTask *task = [recognizer recognitionTaskWithRequest:request resultHandler:^(SFSpeechRecognitionResult * _Nullable result, NSError * _Nullable error) {
if (result) {
if (result.isFinal) {
NSString *transcription = result.bestTranscription.formattedString;
weakSelf.resultTextView.text = transcription;
if (weakSelf.autoReplySwitch.isOn) {
// 进行语音合成回复
AVSpeechUtterance *utterance = [[AVSpeechUtterance alloc] initWithString:transcription];
utterance.voice = [AVSpeechSynthesisVoice voiceWithLanguage:@"zh - CN"];
utterance.rate = AVSpeechUtteranceDefaultSpeechRate;
utterance.volume = 1.0;
[weakSelf.synthesizer speakUtterance:utterance];
}
}
} else if (error) {
NSLog(@"Recognition Error: %@", error);
}
}];
// 配置音频采集并传递数据给语音识别请求
AVAudioSession *audioSession = [AVAudioSession sharedInstance];
NSError *audioError;
[audioSession setCategory:AVAudioSessionCategoryRecord withOptions:AVAudioSessionCategoryOptionDefaultToSpeaker error:&audioError];
[audioSession setActive:YES error:&audioError];
AVAudioEngine *audioEngine = [[AVAudioEngine alloc] init];
AVAudioInputNode *inputNode = audioEngine.inputNode;
AVAudioFormat *inputFormat = [inputNode outputFormatForBus:0];
[inputNode installTapOnBus:0 bufferSize:1024 format:inputFormat block:^(AVAudioPCMBuffer * _Nonnull buffer, AVAudioTime * _Nonnull when) {
[request appendAudioPCMBuffer:buffer];
}];
[audioEngine startAndReturnError:&audioError];
} else {
NSLog(@"Speech recognition authorization denied.");
}
}];
}
通过以上步骤，就可以在Objective - C应用中实现语音识别与语音合成的结合应用，为用户提供更加友好和便捷的交互体验。在实际开发中，还可以进一步优化和扩展功能，如对识别结果进行更复杂的语义分析，根据不同的指令提供更智能的回复等。同时，也需要考虑性能优化、错误处理等方面，以确保应用的稳定性和可靠性。
性能优化与注意事项
- 语音识别性能优化
- 硬件资源管理：语音识别过程中，音频采集和处理会占用一定的硬件资源，如CPU、内存等。在使用AVFoundation进行音频采集时，合理设置音频格式和采样参数，避免过高的采样频率和量化精度导致资源浪费。例如，对于一般的语音识别应用，16kHz的采样频率和16位的量化精度通常能满足需求，过高的参数设置可能会增加数据处理量，但对识别准确率提升不明显。
- 优化识别模型：虽然Speech框架基于苹果的Core ML技术已经进行了优化，但在一些特定场景下，可以根据应用的需求对声学模型和语言模型进行微调。例如，如果应用主要针对特定领域的专业术语识别，可以通过添加领域相关的词汇和语法规则来优化语言模型，提高识别准确率。
- 减少噪声干扰：实际环境中的噪声会严重影响语音识别准确率。除了在预处理阶段采用滤波等方法去除噪声外，还可以考虑在硬件层面采取措施，如使用降噪麦克风。同时，在应用中提供噪声检测和提示功能，当检测到环境噪声过高时，提示用户更换环境或采取降噪措施。
- 语音合成性能优化
- 选择合适的语音：不同的语音在合成质量和资源占用上可能存在差异。在选择语音时，根据应用的目标用户群体和使用场景，选择合适的语音。例如，对于需要长时间连续播放语音的应用，选择资源占用较低且合成效果较好的语音。同时，避免频繁切换语音，因为每次切换语音可能会导致一定的性能开销。
- 优化文本预处理：文本预处理的效率会影响语音合成的整体性能。对于文本的分词、词性标注等操作，可以采用高效的算法和数据结构。例如，在分词时，可以使用字典树（Trie树）等数据结构来提高查找效率，减少预处理时间。
- 缓存合成结果：如果应用中存在一些经常需要合成的固定文本内容，可以考虑对这些文本的合成结果进行缓存。下次需要合成相同文本时，直接从缓存中获取合成后的语音数据，避免重复合成，提高响应速度。
- 注意事项
- 隐私保护：语音识别和语音合成涉及用户的语音数据，必须严格遵守隐私保护法规。在采集语音数据时，明确告知用户数据的使用目的和范围，并获取用户的同意。对于采集到的语音数据，采取安全的存储和传输方式，防止数据泄露。
- 网络依赖：虽然Speech框架支持设备端的语音识别，但在一些情况下，可能需要联网获取更准确的识别结果或更新语言模型。因此，在应用设计中要考虑网络连接情况，提供合适的提示信息给用户，如在网络不佳时提示用户可能影响识别准确率。同时，对于语音合成功能，如果使用云端语音合成服务，也要注意网络稳定性对合成效果的影响。
- 兼容性：不同的iOS设备在硬件性能和软件版本上存在差异，可能会影响语音识别和语音合成的效果。在开发过程中，要在多种设备和iOS版本上进行测试，确保应用的兼容性。例如，一些较老的设备可能在处理复杂语音识别任务时性能不足，需要对应用进行相应的优化，如降低识别模型的复杂度。
通过以上性能优化和注意事项的考虑，可以提升基于Objective - C的语音识别与语音合成应用的质量和用户体验，使其在实际应用中更加稳定和高效。