注釈

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3. Vosk による STT（オフライン）

Vosk は軽量な speech-to-text（STT）エンジンで、多くの言語に対応しており、Raspberry Pi 上で完全に オフライン で動作します。インターネット接続が必要なのは、最初に言語モデルをダウンロードするときだけです。その後は、ネットワーク接続なしで利用できます。

このレッスンでは、次の内容を学びます：

Raspberry Pi のマイクを確認する
使用する言語モデルを選び、Vosk をインストールしてテストする

プログラムの実行

cd ~/ai-lab-kit/llm
sudo python3 stt_vosk_stream.py

新しい言語でこのコードを初めて実行すると、Vosk は次の処理を行います：

言語モデルを自動的にダウンロード します（デフォルトでは small 版）。
対応言語の一覧を表示 します。
マイクからの音声入力を 聞き取り開始 します。

ターミナルには次のような表示が出ます：

vosk-model-small-en-us-0.15.zip: 100%|███████████████████| 39.3M/39.3M [00:05<00:00, 7.85MB/s]
['ar', 'ar-tn', 'ca', 'cn', 'cs', 'de', 'en-gb', 'en-in', 'en-us', 'eo', 'es', 'fa', 'fr', 'gu', 'hi', 'it', 'ja', 'ko', 'kz', 'nl', 'pl', 'pt', 'ru', 'sv', 'te', 'tg', 'tr', 'ua', 'uz', 'vn']
Say something

これは次の意味です：

モデルファイル（ vosk-model-small-en-us-0.15 ）のダウンロードが完了した

対応言語の一覧が表示された

システムが音声の聞き取りを開始した — Fusion HAT+ のマイクに向かって話すと、認識されたテキストがターミナルに表示されます

ヒント：

認識精度を上げるには、マイクを 15〜30 cm ほど離して使ってください。
言語やアクセントに合ったモデル を選んでください。
静かな環境で使うと認識しやすくなります。

コード

from fusion_hat.stt import Vosk as STT

stt = STT(language="en-us")

while True:
   print("Say something")
   for result in stt.listen(stream=True):
      if result["done"]:
            print(f"final:   {result['final']}")
      else:
            print(f"partial: {result['partial']}", end="\r", flush=True)

コードの説明：

stt.listen(stream=True) — ストリーミング音声認識を開始し、話している途中の結果も順次返します。
result["partial"] — リアルタイムの認識結果 を表示します（継続的に更新されます）。
result["final"] — 話し終えたときに、 最終的な認識結果 を表示します。
このループは継続的に動作するため、 ハンズフリーでのリアルタイム文字起こし が可能です。

ヒント：このストリーミングモードは、 音声アシスタント 、 音声コマンド制御 、 リアルタイム文字起こし に最適です。

トラブルシューティング

No such file or directory（`arecord` 実行時）

カード番号またはデバイス番号が間違っている可能性があります。次のコマンドを実行してください：
```
arecord -l
```
表示された USB マイクの番号に合わせて、 1,0 の部分を置き換えてください。
Vosk が音声を認識しない
- 言語コード がモデルと一致していることを確認してください（例：英語なら en-us、中国語なら zh-cn）。
- マイクは 15〜30 cm ほど離し、周囲の雑音をできるだけ避けてください。
- はっきり、ゆっくり話してください。
遅延が大きい / 認識が遅い
- デフォルトで自動ダウンロードされるのは small モデル です（高速ですが、精度はやや低めです）。
- それでも遅い場合は、他のプログラムを閉じて CPU リソースを確保してください。