Voxudio

English Version

Voxudio 是一个用 Rust 编写的高性能音频处理库，专注于语音处理和音色转换功能。它提供了一套完整的工具，用于音频采集、播放、语音活动检测、说话人特征提取、音色转换、OPUS编解码、在线特征提取和语音识别。

特性

• 🎤 音频设备管理
  • 音频采集：支持从各种音频输入设备采集数据
  • 音频播放：支持实时音频播放
• 🎵 音频编解码支持
  • OPUS：支持OPUS音频格式的编码和解码
• 🔍 语音活动检测 (VAD)
  • 实时检测音频中的语音活动
  • 精确区分语音和非语音部分
• 👤 说话人特征提取 (SEE)
  • 提取 256 维说话人特征向量
  • 支持说话人识别和验证
• 🎭 音色转换 (TCC)
  • 实时音色转换
  • 保持原始语音内容和情感
• 🧑‍🔬 在线特征提取器（FBank/MFCC/Whisper FBank）
  • 支持从音频信号中实时提取滤波器组（FBank）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、Whisper FBank 特征
  • 算法主要来自 kaldi-native-fbank
  • 支持通过 builder 的 with_* 方法灵活配置参数（如梅尔滤波器组数、窗函数类型等）
• 🗣️ 自动语音识别（ASR）
  • 提供 AutomaticSpeechRecognizer API，可直接输入特征并获得识别文本
• 📱 跨平台支持
  • 支持 Windows、Linux、macOS
  • Android 平台支持
  • iOS 平台尚未全面测试

模型文件

由于模型文件较大，未包含在版本控制中。请从以下地址下载模型文件： https://github.com/mzdk100/voxudio/releases/tag/model

下载后将模型文件放置在项目根目录的 checkpoint 文件夹中。

安装

将以下依赖添加到你的 Cargo.toml 文件中：

cargo add voxudio

使用示例

1. 音频采集
2. 音频播放
3. 语音活动检测
4. 音色转换
5. OPUS编解码
6. 在线特征提取
7. 自动语音识别
8. Android 使用示例 运行 Android 示例：
   1. 确保已安装 Android SDK 和 NDK
   2. 进入 examples/android 目录
   3. 在 Windows 上运行：

   run.bat
   ``
   在 Linux/macOS 上运行：
   ```bash
   ./run.sh
   

性能优化

• 使用 ONNX Runtime 进行高效��模型推理
• 基于 Tokio 的异步处理
• 优化的音频数据处理流程

许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。详见 LICENSE 文件。

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本项目
2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交你的修改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 开启一个 Pull Request

联系我们

如果你有任何问题或建议，欢迎提交 Issue 或通过以下方式联系我们：

• Issue Tracker: github.com/mzdk100/voxudio/issues
• Email: [email protected]