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16. STT con Vosk (Offline)

Vosk è un motore di riconoscimento vocale (STT) leggero che supporta molte lingue e funziona completamente offline su Raspberry Pi. Hai bisogno di una connessione internet solo la prima volta per scaricare un modello linguistico. Dopodiché tutto funziona senza rete.

In questa lezione imparerai a:

  • Controllare il microfono su Raspberry Pi.

  • Installare e testare Vosk con un modello linguistico scelto.

Prima di iniziare

Assicurati di aver completato:

1. Controlla il Microfono

Prima di usare il riconoscimento vocale, assicurati che il tuo microfono USB funzioni correttamente.

  1. Elenca i dispositivi di registrazione disponibili:

    arecord -l

    Cerca una riga simile a card 1: ... device 0.

  2. Registra un breve campione (sostituisci 1,0 con i numeri trovati):

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

    • Esempio: se il tuo dispositivo è card 2, device 0 usa:

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

  3. Riproduci per confermare la registrazione:

    aplay test.wav

  4. Regola il volume del microfono se necessario:

    alsamixer

    • Premi F6 per selezionare il microfono USB.

    • Trova il canale Mic o Capture.

    • Assicurati che non sia disattivato ([MM] significa muto — premi M per riattivare → deve mostrare [OO]).

    • Usa le frecce ↑ / ↓ per regolare il volume di registrazione.

2. Test Vosk

Passaggi per provarlo:

  1. Crea un nuovo file:

    cd ~/pidog/examples
sudo nano test_stt_vosk.py

  2. Copia il codice di esempio al suo interno. Premi Ctrl+X, poi Y e Enter per salvare e uscire.

    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)

  3. Esegui il programma:

    sudo python3 test_stt_vosk.py

  4. La prima volta che esegui il codice con una nuova lingua, Vosk scaricherà automaticamente il modello linguistico (per impostazione predefinita scaricherà la versione small). Allo stesso tempo stamperà l’elenco delle lingue supportate. Poi vedrai:

    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

    Questo significa:

    • Il file del modello (vosk-model-small-en-us-0.15) è stato scaricato.

    • L’elenco delle lingue supportate è stato stampato.

    • Il sistema è ora in ascolto — parla nel microfono del Pidog e il testo riconosciuto apparirà nel terminale.

    Suggerimenti:

    • Mantieni il microfono a 15–30 cm dalla bocca.

    • Scegli un modello che corrisponda alla tua lingua e al tuo accento.

Modalità Streaming (opzionale)

Puoi anche trasmettere la voce in tempo reale per vedere i risultati parziali mentre parli:

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)

Risoluzione dei problemi

  • Nessun file o directory (quando si esegue `arecord`)

    Potresti aver usato il numero di scheda/dispositivo sbagliato. Esegui:

    arecord -l

    e sostituisci 1,0 con i numeri mostrati per il tuo microfono USB.

  • Il file registrato non ha audio

    Apri il mixer e controlla il volume del microfono:

    alsamixer

    • Premi F6 per selezionare il microfono USB.

    • Assicurati che Mic/Capture non sia disattivato ([OO] invece di [MM]).

    • Aumenta il livello con la freccia ↑.

  • Vosk non riconosce la voce

    • Assicurati che il codice lingua corrisponda al modello (ad es. en-us per inglese, zh-cn per cinese).

    • Mantieni il microfono a 15–30 cm di distanza ed evita rumori di fondo.

    • Parla chiaramente e lentamente.

  • Alta latenza / riconoscimento lento

    • Il download automatico predefinito è un modello small (più veloce, ma meno accurato).

    • Se è ancora lento, chiudi altri programmi per liberare CPU.