RealtimeSTT – AI实时语音转文本库，自动检测说话的开始与结束-爱论文

RealtimeSTT是什么

RealtimeSTT是开源的实时语音转文本库，专为低延迟应用设计。有强大的语音活动检测功能，可自动识别说话的开始与结束，通过WebRTCVAD和SileroVAD进行精准检测。同时支持唤醒词激活，借助Porcupine或OpenWakeWord检测特定唤醒词来启动。核心转录功能由Faster_Whisper实现，可将语音实时转换为文本，适用于语音助手、实时字幕等场景，为开发者提供了一种高效、易用的语音转文本解决方案，助力打造流畅的语音交互体验。

RealtimeSTT的主要功能

语音活动检测：精准识别说话时段能自动检测何时开始和停止说话，先使用WebRTCVAD进行初步的声音活动检测，再用SileroVAD进行更准确的验证，精准地识别出说话的起始和结束时间，避免无效的录音和转录，提高资源利用效率和转录准确性。实时转录：使用Faster_Whisper进行即时（GPU加速）转录，可将语音实时转换为文本，能第一时间获取语音内容的文本形式，满足实时交互、会议记录、实时字幕等对转录速度要求较高的场景需求。语音唤醒功能：支持Porcupine或OpenWakeWord进行唤醒词检测，通过检测指定的唤醒词来激活系统，使设备能在待机状态下被唤醒并开始工作，为语音助手等应用提供了便捷的启动方式，提升了用户体验。灵活的音频输入方式：可以使用麦克风实时录音进行转录，也可以通过feed_audio()方法输入预先录制好的音频块进行转录，为不同的使用场景和需求提供了灵活的音频输入选择。音频预处理：在转录前会对音频进行必要的预处理，如调整采样率等，确保音频格式符合转录模型的要求，提高转录的准确性和可靠性。实时输出文本：转录得到的文本能够实时输出，开发者可以通过定义处理函数来接收和处理这些文本，如直接打印显示、输入到文本框中等，方便与其他应用功能进行集成和拓展。支持多语言：具备多语言转录的能力，能识别和转录多种语言的语音，满足不同语言环境下的使用需求。

RealtimeSTT的技术原理

初步检测：使用WebRTCVAD进行初步的语音活动检测，能快速识别音频流中的语音段和非语音段，确定何时开始和停止录音。准确验证：使用SileroVAD进行更准确的验证。SileroVAD基于深度学习模型，能更精确地区分语音与非语音时段，提高语音活动检测的准确性。转录模型：采用Faster_Whisper进行即时转录。Faster_Whisper是一个高效的语音转文本模型，支持GPU加速，能大幅提升转录速度，确保语音内容能实时转换为文本。唤醒词检测：支持使用Porcupine或OpenWakeWord进行唤醒词检测。能识别特定的唤醒词，激活系统，使设备能在待机状态下被唤醒并开始工作。

RealtimeSTT的项目地址

Github仓库：https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT

RealtimeSTT的应用场景

智能设备控制：通过语音命令控制家中的智能设备，如灯光、窗帘、空调等，提升生活的便捷性。智能客服：在企业客服场景中，语音助手可以实时识别客户的问题并提供相应的解答，提高客服效率和客户满意度。会议转写：在会议或讲座中，RealtimeSTT可以实时将语音转换为文本，便于后续整理和分析。多语言翻译：在多语言会议中，RealtimeSTT可以实时将发言者的语音翻译成其他语言，提高沟通效率。实时字幕：为听力障碍者提供实时字幕，增强沟通的无障碍性。