恶劣环境下的语音识别优化策略
针对会议厅、工厂等嘈杂场景,可组合使用以下方法提升准确率:
- 前端降噪处理:
- 安装NoiseSuppression模块(pip install noisereduce)
- 在audio_processor.py中添加实时降噪代码:
reduced_noise = nr.reduce_noise(y=audio_clip, sr=16000)
- 参数调优组合:
- 提高VAD阈值:started_talking_threshold=0.5
- 延长语音判定:speech_pad_ms=800
- 设置language参数强制指定语种
- 硬件方案:
- 使用定向麦克风(建议心型指向性)
- 设备距离嘴部保持10-15cm
- 搭配外置声卡(如Focusrite Scarlett)
- 后处理校正:
- 集成语言模型校正(需安装kenlm)
- 添加领域术语表(修改vocab.txt文件)
测试表明,复合方案可使嘈杂环境下的字准率从60%提升至85%以上。
本答案来源于文章《实时语音转文字的开源工具》