Unity通过Vosk实现离线语音识别方法

标注：deepseek直接生成，待验证

在Unity中实现离线语音识别可以通过集成第三方语音识别库来实现。以下是一个使用 Unity 和 Vosk（一个开源的离线语音识别库）的简单示例。

准备工作 Vosk：一个开源的离线语音识别库，支持多种语言。

Unity：确保你已经安装了Unity，并且版本支持.NET 4.x或更高版本。

下载Vosk模型 首先，你需要下载Vosk的语音识别模型。你可以从Vosk模型库下载适合你需求的模型。

创建Unity项目 打开Unity并创建一个新的项目。

在Assets文件夹中创建一个Plugins文件夹，用于存放Vosk的DLL文件。

集成Vosk到Unity 下载Vosk的C#绑定库（可以从Vosk GitHub获取）。

将Vosk的DLL文件（如libvosk.dll、vosk.dll等）放入Assets/Plugins文件夹中。

将下载的Vosk模型文件解压并放入Assets/StreamingAssets文件夹中。

编写Unity脚本 在Unity中创建一个新的C#脚本，命名为OfflineSpeechRecognition.cs，并编写以下代码： using System; using System.IO; using UnityEngine; using Vosk; public class OfflineSpeechRecognition : MonoBehaviour { private VoskRecognizer recognizer; private Vosk.Vosk vosk; private AudioClip clip; private bool isRecording = false; void Start() { // 初始化Vosk string modelPath = Path.Combine(Application.streamingAssetsPath, "model"); vosk = new Vosk.Vosk(modelPath); recognizer = new VoskRecognizer(vosk, 16000.0f); // 开始录音 StartRecording(); } void Update() { if (isRecording) { // 处理录音数据 ProcessAudio(); } } void StartRecording() { clip = Microphone.Start(null, false, 10, 16000); isRecording = true; } void ProcessAudio() { float[] samples = new float[clip.samples * clip.channels]; clip.GetData(samples, 0); // 将音频数据转换为字节数组 byte[] buffer = new byte[samples.Length * 2]; for (int i = 0; i < samples.Length; i++) { short sample = (short)(samples[i] * short.MaxValue); buffer[i * 2] = (byte)(sample & 0xff); buffer[i * 2 + 1] = (byte)((sample >> 8) & 0xff); } // 进行语音识别 if (recognizer.AcceptWaveform(buffer, buffer.Length)) { string result = recognizer.Result(); Debug.Log("识别结果: " + result); } else { string partialResult = recognizer.PartialResult(); Debug.Log("部分识别结果: " + partialResult); } } void OnDestroy() { Microphone.End(null); recognizer.Dispose(); } } 运行项目 将OfflineSpeechRecognition脚本附加到场景中的某个GameObject上。

运行项目，Unity将开始录音并进行离线语音识别。

注意事项 模型大小：Vosk模型可能较大，确保你的设备有足够的存储空间。

性能：离线语音识别可能会消耗较多的CPU资源，尤其是在低端设备上。

音频格式：确保录音的音频格式与Vosk模型要求的格式一致（通常是16kHz、16bit单声道）。

进一步优化 多线程处理：可以将语音识别的处理放在单独的线程中，以避免阻塞主线程。

错误处理：添加更多的错误处理逻辑，以应对录音失败或识别失败的情况。

通过以上步骤，你可以在Unity中实现一个简单的离线语音识别功能。根据你的需求，你可以进一步优化和扩展这个功能。