unity接入语音识别

### 如何在Unity中集成并使用语音识别功能 #### 方法一：基于Android原生语音识别功能 可以通过插件的方式，在Unity项目中调用Android系统的语音识别服务。这种方法适用于目标平台为Android的应用开发场景[^1]。具体操作流程包括启动语音识别、获取识别结果以及显示结果等环节。 以下是实现该方法的关键步骤代码示例： ```csharp using UnityEngine; public class AndroidVoiceRecognition : MonoBehaviour { private const string PACKAGE_NAME = "com.example.voicerecognition"; void Start() { // 调用Android Activity来启动语音识别 using(AndroidJavaClass unityPlayer = new AndroidJavaClass("com.unity3d.player.UnityPlayer")) { using(AndroidJavaObject currentActivity = unityPlayer.GetStatic<AndroidJavaObject>("currentActivity")) { currentActivity.Call("startActivity", new object[] { GetIntentForSpeech() }); } } } private AndroidJavaObject GetIntentForSpeech() { using(AndroidJavaClass intentClass = new AndroidJavaClass("android.content.Intent")) { AndroidJavaObject intent = intentClass.CallStatic<AndroidJavaObject>("init", "android.speech.action.RECOGNIZE_SPEECH"); intent.PutExtra("android.speech.extra.LANGUAGE_MODEL", "en_US"); // 设置语言模型 return intent; } } } ``` 此代码片段展示了如何通过`AndroidJavaClass`和`AndroidJavaObject`类与Android系统交互，从而触发语音识别活动[^1]。 --- #### 方法二：借助第三方SDK——科大讯飞 对于跨平台需求较高的项目，可以选择引入成熟的第三方语音识别SDK，例如科大讯飞。它不仅提供强大的语音识别能力，还附带录音等功能，并针对不同操作系统做了专门优化[^2]。 要完成这一过程，请按照以下指导进行操作： 1. **导入资源包**：将官方提供的资源文件加入到您的Unity工程目录下； 2. **配置API密钥**：依据文档指引填写相应的认证信息； 3. **编写脚本绑定事件监听器**：用于捕捉用户的发音数据流并通过网络传输给服务器端解析； 下面给出了一段简单的演示程序作为参考： ```csharp using IFlyMSC; public class iFlytekRecognizerExample : MonoBehaviour, OnResultsListener { protected SpeechRecognizer mIat; public void InitRecognizer(){ mIat = SpeechRecognizer.CreateSpeechRecognizer(this); mIat.SetOnResultsListener(this); RecognizerParameter param=new RecognizerParameter(); param.Add(EngineConst.PARAMS,"iat"); param.Add(SpeechConstant.DOMAIN,"iat"); param.Add(SpeechConstant.LANGUAGE,"zh_cn"); mIat.StartListening(param.ToString()); } public void OnResults(string jsonResults){ Debug.Log(jsonResults); } } ``` 这段C#源码定义了一个继承自接口 `OnResultsListener` 的类实例化对象后即可开始录制声音信号直至结束再上传云端等待返回最终转换后的文本串[^2]。 --- #### 方法三：利用开源工具Whisper.unity 如果希望完全掌控整个工作链路而不依赖外部服务商，则可考虑采用预训练好的机器学习模型自行部署方案之一便是由GitCode托管维护着名为 *whisper.unity* 的仓库[^3]。该项目允许开发者无需联网就能离线执行从口语表达转化为书面表述的任务。 安装指南如下所示： - 克隆远程存储库至本地磁盘位置； - 打开编辑器加载预制体资产； - 修改必要参数适配个人偏好设定比如采样率或者最大超时时长等等属性值调整完毕保存更改退出重新编译验证成果是否符合预期效果。 --- #### 方法四：运用Vosk框架构建定制化解决方案 最后一种推荐的技术路线涉及到了Kaldi衍生出来的轻量化版本即VOSK API ，它的优势在于支持多种主流方言而且体积小巧便于携带迁移方便快捷高效稳定可靠等诸多优点使其成为众多程序员青睐的对象[^4]。 下面是关于怎样把这套体系嵌入游戏引擎内部的具体做法描述： 1. 下载最新发行版压缩包解压释放出来必要的组成部分； 2. 把其中几个核心组件拖拽放置于特定路径之下以便稍候能够顺利找到它们的位置关系； 3. 创建一个新的GameObject实体附加指定的三个主要行为控制器分别负责不同的职责范围内的事务处理逻辑控制结构设计思路清晰明了易于理解掌握实践起来也相对简单容易上手快速入门门槛较低适合初学者尝试体验一下全新的感觉吧！ ```csharp // 示例代码展示基本初始化流程 void InitializeVoskSystem(){ var processorScript=gameObject.AddComponent<VoiceProcessor>(); var sttScript=gameObject.AddComponent<VoskSpeechToText>(); var resultHandlerScript=gameObject.AddComponent<VoskResultText>(); processorScript.OutputAudioSource=this.GetComponent<AudioSource>(); sttScript.LanguageModelPath="Assets/StreamingAssets/vosk-model-small-en-us-0.15"; resultHandlerScript.DisplayUIElement=targetTextField; } ``` 以上就是四种常见的途径帮助您成功地让虚拟世界里的角色具备听懂人类话语的能力啦！每种都有各自的特点优劣之处需要根据实际应用场景灵活选用最适合的那一款哦～ ---