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| <head> | |
| <title>vosk test</title> | |
| <script type="application/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/vosk.js"></script> | |
| <script> | |
| // | |
| let model = null | |
| // 初期化処理 | |
| async function init() { | |
| // 権限取得のための素振り | |
| const s = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({video: false, audio: true}) | |
| s.getTracks().forEach(t => t.stop()) | |
| // マイク列挙処理 | |
| const select = document.getElementById('micSelect') | |
| navigator.mediaDevices.enumerateDevices().then(devices => { | |
| devices.filter(d => d.kind === "audioinput").forEach(d => { | |
| const option = document.createElement('option') | |
| option.value = d.deviceId | |
| option.innerText = d.label | |
| select.append(option) | |
| }) | |
| }) | |
| // 同一ディレクトリの model.tar.gz を（Webから）読み込む。 | |
| model = await Vosk.createModel('model.tar.gz') | |
| // ボタン有効化 | |
| document.getElementById('start').disabled = false | |
| } | |
| // ボタンの処理 | |
| async function start() { | |
| document.getElementById('start').disabled = true | |
| const recognizer = new model.KaldiRecognizer() | |
| const result = document.getElementById('result') | |
| // 文章確定時はdivに流し込む | |
| recognizer.on('result', event => { | |
| const p = document.createElement('p') | |
| p.innerText = event.result.text | |
| result.append(p) | |
| }) | |
| // 部分的結果はspanでリアルタイム表示してみる | |
| recognizer.on('partialresult', event => { | |
| const p = document.getElementById('partialResult') | |
| p.innerText = event.result.partial | |
| }) | |
| // 選択されたマイクをオープン | |
| const select = document.getElementById('micSelect') | |
| const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ | |
| video: false, | |
| audio: { | |
| deviceId: select.value, | |
| echoCancellation: true, | |
| noiseSuppression: true, | |
| channelCount: 1 | |
| } | |
| }) | |
| // WebAudioでノードをつなぐ | |
| const audioContext = new AudioContext() | |
| // AudioWorkletにするのも複雑なんでdeprecatedだけどサンプル通りScriptProcessorNodeで実装 | |
| // 言語バインディングによって異なるが、JavaScriptバインディングは AudioBuffer を受け取るので | |
| // ScriptProcessorNode が一番簡単。f32-plannerでも受け取ってくれる | |
| const recognizerNode = audioContext.createScriptProcessor(4096, 1, 1) | |
| recognizerNode.onaudioprocess = event => { | |
| try { | |
| // 認識エンジンに突っ込む | |
| recognizer.acceptWaveform(event.inputBuffer) | |
| // outputをゼロフィル（無音化）しておく | |
| // 何もしなくても無音かも | |
| event.outputBuffer.getChannelData(0).fill(0) | |
| } catch (err) { | |
| console.error(err) | |
| } | |
| } | |
| // destinationまでつながないと動かないような・・・？ | |
| const sourceNode = audioContext.createMediaStreamSource(stream) | |
| sourceNode.connect(recognizerNode).connect(audioContext.destination) | |
| } | |
| </script> | |
| </head> | |
| <body onload="init()"> | |
| <select id="micSelect"> | |
| </select> | |
| <button id="start" onclick="start()" disabled="true">start</button> | |
| <div><span>PartialResult:</span><span id="partialResult"></span></div> | |
| <div id="result"></div> | |
| </body> | |
| </html> |
https://alphacephei.com/vosk/models からモデルを落として、modelディレクトリにリネーム、tar.gzにする
wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-ja-0.22.zip
unzip vosk-model-small-ja-0.22.zip
mv vosk-model-small-ja-0.22 model
tar zcf model.tar.gz model
もちろん日本語以外のモデルでも同様にmodelディレクトリにリネームしてtar.gzにすればOK
test.html と上記の model.tar.gz を置いたディレクトリで python -m http.server 8000 などして http 配信する
http://localhost:8000 を開いてマイク入力を許可、マイクデバイスを選択してStart ボタンを押す。マイクに対して入力した音声が認識されて画面に表示されていく。