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关键词：语音转文字，实时字幕，会议语音识别，歌词字幕展示，识别历史记录查看
TMSpeech 是一个Windows下的中文实时语音字幕，通过WASAPI的CaptureLoopback捕获电脑声音（录内音），将语音实时转文字，并以歌词字幕的形式展示。即使完全关闭电脑声音也能使用。
你可以：
- 开会时更放心地走神，突然被喊到的时候不会那么不知所措，只需要看一看识别的历史记录。（本项目的名字来源于此）
- 会议实时转录，自动生成会议纪要，并保存到文件。默认会将识别结果按日期保存到“我的文档”的
TMSpeechLogs文件夹中
基于sherpa-onnx项目的语音识别框架和模型二次开发。实测在我的AMD 5800u的笔记本上CPU占用不到5%。
无边框窗口，可任意拖动和调整大小
历史记录页面（可右键或者Ctrl-C复制）：
设置页面：
切换为命令行识别器：
在Release页面中下载最新的release解压，运行TMSpeech.exe即可。在桌面创建快捷方式，使用起来更加方便。出现问题后可以运行重置配置的bat脚本，删除现有配置文件。
在设置中选用“命令行识别器”。它基于程序和参数，启动子进程，并将标准输出（stdout）作为字幕格式识别，将标准错误输出（stderr）作为日志文件记录（都使用UTF-8编码）。
使用单个换行（'\n'）更新当前句子，使用多个换行（'\n\n'）表示当前行识别结束，样例输出如下：
一二
一二三四
一二三四五六七
七六
七六五四
七六五四三二一
参考python代码如下：
+ class MyPrinter:
+ def __init__(self):
+ self.prev_result = ""
+
+ def do_print(self, result):
+ if result and self.prev_result != result:
+ self.prev_result = result
+ print(result, end='\n', flush=True)
+
+ def on_endpoint(self):
+ print("\n", end="", flush=True)
+
+ printer = MyPrinter()
with sd.InputStream(channels=1, dtype="float32", samplerate=sample_rate, device=device) as s:
while True:
samples, _ = s.read(samples_per_read) # a blocking read
samples = samples.reshape(-1)
stream.accept_waveform(sample_rate, samples)
while recognizer.is_ready(stream):
recognizer.decode_stream(stream)
is_endpoint = recognizer.is_endpoint(stream)
result = recognizer.get_result(stream)
+ printer.do_print(result)
if is_endpoint:
+ if result:
+ printer.on_endpoint()
recognizer.reset(stream)注意事项：
-
单个换行结尾的行是临时结果，只有多个换行结尾的行才会被存储到历史记录中，这种方式允许模型在后面纠正前面的识别结果。
-
基于该方式需要子进程独立获取语音源。在设置中切换语音源将不会生效。
-
程序接受多个参数时，使用空格分割，如果参数本身包含空格，比如带有空格的路径，则可能会出现问题，需要通过双引号转义。详见这里和这里
-
程序指定为批处理脚本（'.bat'）时，记得前面加上@隐藏命令显示，同时不要在结尾加入
pause这种命令（无法检测命令的退出）。@python ./speech-recognition-from-microphone-with-endpoint-detection.py
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- 放入正确的模型文件夹。放入正确的default_config.json，对应上当前的识别器。
- 打包为zip文件，在开发电脑，和另外一台电脑上测试各种功能。