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16. STT mit Vosk (Offline)

Vosk ist eine leichtgewichtige Speech-to-Text (STT) Engine, die viele Sprachen unterstützt und vollständig offline auf dem Raspberry Pi läuft. Du benötigst nur einmalig Internetzugang, um ein Sprachmodell herunterzuladen. Danach funktioniert alles ohne Netzwerkverbindung.

In dieser Lektion werden wir:

Das Mikrofon auf dem Raspberry Pi überprüfen.
Vosk mit einem ausgewählten Sprachmodell installieren und testen.

Bevor du beginnst

Stelle sicher, dass du Folgendes abgeschlossen hast:

Alle Module installieren (Wichtig) — Installiere die Module robot-hat, vilib, pidog und führe dann das Skript i2samp.sh aus.

1. Mikrofon überprüfen

Bevor du die Spracherkennung verwendest, solltest du sicherstellen, dass dein USB-Mikrofon korrekt funktioniert.

Liste die verfügbaren Aufnahmegeräte auf:
```
arecord -l
```
Achte auf eine Zeile wie card 1: ... device 0.

Nimm eine kurze Probe auf (ersetze 1,0 durch die gefundenen Zahlen):

arecord -D plughw:1,0 -f S16_LE -r 16000 -d 3 test.wav

Beispiel: Wenn dein Gerät card 2, device 0 ist, verwende:

arecord -D plughw:2,0 -f S16_LE -r 16000 -d 3 test.wav

Spiele die Aufnahme ab, um sie zu überprüfen:
```
aplay test.wav
```
Passe bei Bedarf die Mikrofonlautstärke an:
```
alsamixer
```
- Drücke F6, um dein USB-Mikrofon auszuwählen.
- Suche den Mic- oder Capture-Kanal.
- Stelle sicher, dass das Mikrofon nicht stummgeschaltet ist ([MM] bedeutet stumm; drücke M, um es zu aktivieren → es sollte [OO] anzeigen).
- Verwende die Pfeiltasten ↑ / ↓, um die Aufnahme-Lautstärke zu ändern.

2. Vosk testen

Schritte zum Ausprobieren:

Erstelle eine neue Datei:

cd ~/pidog/examples
sudo nano test_stt_vosk.py

Kopiere den Beispielcode hinein. Drücke Ctrl+X, dann Y und Enter, um zu speichern und zu beenden.

from pidog.stt import Vosk

vosk = Vosk(language="en-us")

print(vosk.available_languages)

while True:
    print("Say something")
    result = vosk.listen(stream=False)
    print(result)

Führe das Programm aus:
```
sudo python3 test_stt_vosk.py
```
Beim ersten Start mit einer neuen Sprache lädt Vosk das Sprachmodell automatisch herunter (standardmäßig die kleine Version). Gleichzeitig wird die Liste der unterstützten Sprachen ausgegeben. Du wirst Folgendes sehen:
```
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
```
Das bedeutet:
- Die Modelldatei (vosk-model-small-en-us-0.15) wurde heruntergeladen.
- Die Liste der unterstützten Sprachen wurde angezeigt.
- Das System hört nun zu — sprich in das Pidog-Mikrofon, und der erkannte Text wird im Terminal angezeigt.
Tipps:
- Halte das Mikrofon etwa 15–30 cm entfernt.
- Wähle ein Modell, das zu deiner Sprache und deinem Akzent passt.

Streaming-Modus (optional)

Du kannst die Sprache auch kontinuierlich streamen, um Teilergebnisse während des Sprechens zu sehen:

from pidog.stt import Vosk

vosk = Vosk(language="en-us")

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

Fehlerbehebung

No such file or directory (beim Ausführen von `arecord`)

Möglicherweise hast du die falsche Karten-/Gerätenummer verwendet. Führe aus:
```
arecord -l
```
und ersetze 1,0 durch die Nummern, die für dein USB-Mikrofon angezeigt werden.
Aufgenommene Datei hat keinen Ton

Öffne den Mixer und überprüfe die Mikrofonlautstärke:
```
alsamixer
```
- Drücke F6, um dein USB-Mikrofon auszuwählen.
- Stelle sicher, dass Mic/Capture nicht stummgeschaltet ist ([OO] statt [MM]).
- Erhöhe die Lautstärke mit ↑.
Vosk erkennt keine Sprache
- Achte darauf, dass der Sprachcode zu deinem Modell passt (z. B. en-us für Englisch, zh-cn für Chinesisch).
- Halte das Mikrofon 15–30 cm entfernt und vermeide Hintergrundgeräusche.
- Sprich deutlich und langsam.
Hohe Latenz / langsame Erkennung
- Der automatische Download nutzt standardmäßig ein kleines Modell (schneller, aber weniger genau).
- Wenn es trotzdem langsam ist, schließe andere Programme, um CPU-Ressourcen freizugeben.