iOS 10 Speech 框架实战：从零开发语音转文本应用

2025年11月14日 互联网

使用 iOS 10 的 Speech 框架构建一个语音转文本 app

在移动应用开发领域，语音转文本功能因其便捷性和高效性，成为提升用户体验的关键技术之一。iOS 10 引入的 Speech 框架为开发者提供了强大的语音识别能力，使得构建高质量的语音转文本应用变得简单而高效。本文将详细阐述如何利用 iOS 10 的 Speech 框架，从零开始构建一个功能完善的语音转文本 app。

一、Speech 框架概述

Speech 框架是 iOS 10 引入的一个系统级框架，它利用苹果先进的语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本。该框架支持多种语言，包括中文、英文等，且识别准确率高，响应速度快。Speech 框架的主要特点包括：

  • 实时识别：能够实时将用户的语音输入转换为文本，适用于即时通讯、语音搜索等场景。
  • 多语言支持：支持多种语言和方言，满足不同地区用户的需求。
  • 低延迟：优化了语音识别算法，减少了识别延迟，提升了用户体验。
  • 易集成：提供了简洁的 API 接口，便于开发者快速集成到现有应用中。

二、构建语音转文本 app 的步骤

1. 申请权限

在使用 Speech 框架之前，首先需要在应用的 Info.plist 文件中添加 NSSpeechRecognitionUsageDescription 键，用于描述应用为何需要访问用户的语音输入。同时，在代码中请求用户的语音识别权限。

  1. import Speech
  3. // 请求语音识别权限
  4. SFSpeechRecognizer.requestAuthorization { authStatus in
  5.     DispatchQueue.main.async {
  6.         switch authStatus {
  7.         case .authorized:
  8.             print("语音识别权限已授权")
  9.         case .denied:
  10.             print("语音识别权限被拒绝")
  11.         case .restricted:
  12.             print("语音识别权限受限")
  13.         case .notDetermined:
  14.             print("语音识别权限未确定")
  15.         @unknown default:
  16.             break
  17.         }
  18.     }
  19. }

2. 创建语音识别器

使用 SFSpeechRecognizer 类创建一个语音识别器实例，并指定识别语言（如中文）。

  1. let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "zh-CN"))

3. 配置音频引擎

使用 AVAudioEngine 来捕获用户的语音输入。配置音频引擎的输入节点，并将其连接到语音识别器的录音任务。

  1. let audioEngine = AVAudioEngine()
  2. let speechRecognizerTask: SFSpeechRecognitionTask?
  4. func startRecording() {
  5.     // 配置音频会话
  6.     let audioSession = AVAudioSession.sharedInstance()
  7.     try! audioSession.setCategory(.record, mode: .measurement, options: .duckOthers)
  8.     try! audioSession.setActive(true, options: .notifyOthersOnDeactivation)
  10.     // 配置音频引擎
  11.     let node = audioEngine.inputNode
  12.     let recordingFormat = node.outputFormat(forBus: 0)
  13.     node.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat) { (buffer: AVAudioPCMBuffer, when: AVAudioTime) in
  14.         // 处理音频缓冲区
  15.         if let recognitionTask = self.speechRecognizerTask {
  16.             recognitionTask.finish()
  17.         }
  19.         let request = SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest()
  20.         self.speechRecognizerTask = self.speechRecognizer?.recognitionTask(with: request) { result, error in
  21.             if let result = result {
  22.                 let transcribedText = result.bestTranscription.formattedString
  23.                 print("识别结果: \(transcribedText)")
  24.             } else if let error = error {
  25.                 print("识别错误: \(error.localizedDescription)")
  26.             }
  27.         }
  29.         node.removeTap(onBus: 0)
  30.         node.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat) { (buffer, when) in
  31.             request.append(buffer)
  32.         }
  33.     }
  35.     // 启动音频引擎
  36.     audioEngine.prepare()
  37.     try! audioEngine.start()
  38. }

4. 开始和停止录音

调用 startRecording() 方法开始录音，并通过 audioEngine.stop() 方法停止录音。

  1. @IBAction func startButtonTapped(_ sender: UIButton) {
  2.     startRecording()
  3. }
  5. @IBAction func stopButtonTapped(_ sender: UIButton) {
  6.     audioEngine.stop()
  7.     speechRecognizerTask?.finish()
  8. }

5. 处理识别结果

在 SFSpeechRecognitionTask 的回调中处理识别结果。当识别到语音时，回调函数会被触发，并返回一个 SFSpeechRecognitionResult 对象，其中包含识别出的文本。

三、优化与扩展

1. 实时更新 UI

在识别结果回调中，实时更新 UI 以显示识别出的文本。可以使用 UITextView 或 UILabel 来显示文本。

2. 处理多种语言

根据用户的选择动态切换识别语言。可以通过修改 SFSpeechRecognizer 的 locale 属性来实现。

3. 错误处理与重试机制

在识别过程中，可能会遇到各种错误，如网络错误、权限错误等。需要实现错误处理逻辑，并在适当的时候提供重试机制。

4. 性能优化

  • 减少延迟：优化音频处理流程，减少识别延迟。
  • 内存管理：及时释放不再使用的资源，避免内存泄漏。
  • 后台处理：考虑将语音识别任务放在后台线程执行，以避免阻塞主线程。

四、总结与展望

利用 iOS 10 的 Speech 框架构建语音转文本 app 是一个相对简单且高效的过程。通过合理配置音频引擎和语音识别器，开发者可以快速实现高质量的语音转文本功能。未来，随着语音识别技术的不断进步，Speech 框架的功能和性能也将得到进一步提升，为开发者提供更多可能性。

本文详细阐述了如何利用 iOS 10 的 Speech 框架构建一个语音转文本 app，包括权限申请、语音识别器创建、音频引擎配置、录音控制以及识别结果处理等关键步骤。希望这些内容能够帮助开发者快速上手并构建出功能完善的语音转文本应用。

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