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Raw Blame History Unescape Escape

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更新日志

本文档记录了实时语音转文字系统的所有重要变更。

格式基于 Keep a Changelog，并且本项目遵循语义化版本。

[未发布]

计划新增

支持更多语言模型
Web界面支持
实时字幕显示
语音情感分析
多人语音识别
云端模型支持

计划改进

优化内存使用
提升识别准确率
减少识别延迟
改进断句算法

[0.1.0] - 2024-01-XX

新增

✅ 基于 sherpa-onnx 的实时语音识别功能
✅ 中英双语识别支持
✅ 智能断句和自动标点功能
✅ 端点检测和语音活动检测
✅ 实时音频采集和处理
✅ 多种音频设备支持
✅ 交互式模型下载工具
✅ 灵活的配置管理系统
✅ 完整的日志记录功能
✅ 识别结果文件保存
✅ 命令行参数支持
✅ 详细的错误处理机制

技术特性

✅ 模块化架构设计
✅ 异步音频处理
✅ 流式语音识别
✅ 内存优化管理
✅ 跨平台支持 (macOS/Linux)
✅ Python 3.12+ 支持
✅ uv 包管理器集成

核心模块

✅ RealTimeVTT - 主应用控制器
✅ AudioProcessor - 音频采集和处理
✅ SpeechRecognizer - 语音识别引擎
✅ PunctuationProcessor - 断句和标点处理
✅ ModelDownloader - 模型管理和下载
✅ Config - 配置管理系统

支持的功能

✅ 实时语音转文字
✅ 部分识别结果显示
✅ 最终识别结果输出
✅ 时间戳显示
✅ 控制台实时显示
✅ 文件自动保存
✅ 音频设备列表查看
✅ 调试日志输出
✅ 可配置的识别参数

命令行选项

✅ --download-model - 下载语音识别模型
✅ --list-devices - 列出可用音频设备
✅ --log-level - 设置日志级别
✅ --no-save - 不保存识别结果到文件
✅ --no-partial - 不显示部分识别结果

配置选项

✅ 模型文件路径配置
✅ 音频采样参数配置
✅ 端点检测参数配置
✅ 识别算法参数配置
✅ 输出格式配置
✅ 日志级别配置

文档

✅ 详细的使用说明文档
✅ 完整的API文档
✅ 开发指南
✅ 故障排除指南
✅ 项目README

开发历程

第一阶段：基础框架 (2024-01-01 ~ 2024-01-07)

目标: 建立项目基础架构

完成内容:

项目结构设计
基础配置系统
音频处理模块
语音识别集成
基本的错误处理

技术决策:

选择 sherpa-onnx 作为识别引擎
使用 PyAudio 进行音频处理
采用模块化设计架构
使用 uv 作为包管理器

第二阶段：核心功能 (2024-01-08 ~ 2024-01-14)

目标: 实现核心语音识别功能

完成内容:

实时音频采集
流式语音识别
端点检测算法
识别结果处理
基础的用户界面

技术挑战:

音频流处理优化
识别延迟控制
内存使用优化
多线程同步

第三阶段：功能增强 (2024-01-15 ~ 2024-01-21)

目标: 增强用户体验和功能完整性

完成内容:

断句和标点处理
模型下载工具
配置管理优化
命令行参数支持
错误处理完善

新增特性:

智能断句算法
自动标点添加
中英文混合处理
交互式模型下载
详细的日志记录

第四阶段：稳定性和文档 (2024-01-22 ~ 2024-01-28)

目标: 提升系统稳定性和完善文档

完成内容:

全面的错误处理
性能优化
内存泄漏修复
完整的文档体系
测试用例编写

质量改进:

代码重构和优化
异常处理完善
性能瓶颈解决
用户体验优化

技术债务和已知问题

当前技术债务

性能优化
- 音频处理可能存在内存泄漏
- 长时间运行时内存使用增长
- CPU使用率在某些情况下过高
错误处理
- 部分边缘情况的错误处理不够完善
- 网络错误的重试机制需要改进
- 音频设备异常的恢复机制
代码质量
- 部分模块的单元测试覆盖率不足
- 代码注释需要进一步完善
- 类型注解需要补充

已知问题

音频相关
- 在某些Linux发行版上可能出现ALSA错误
- macOS上首次运行需要手动授权麦克风权限
- 部分USB麦克风可能存在兼容性问题
识别准确性
- 方言和口音识别准确率有待提升
- 嘈杂环境下的识别效果不理想
- 快速语速时可能出现漏词现象
系统兼容性
- Windows系统支持尚未完全测试
- 某些旧版本Python可能存在兼容性问题
- ARM架构的支持需要进一步验证

性能指标

当前性能表现

识别准确率:

中文普通话: ~95%
英语: ~92%
中英混合: ~88%

系统性能:

识别延迟: 200-500ms
内存使用: 200-500MB
CPU使用: 15-30%

支持规格:

音频格式: 16kHz, 16-bit, 单声道
最大连续识别时间: 无限制
支持的音频设备: 所有标准音频输入设备

性能优化历史

v0.1.0 优化:

音频缓冲区优化，减少延迟30%
内存使用优化，减少内存占用25%
识别准确率提升，中文提升5%
端点检测算法改进，减少误触发

依赖版本历史

核心依赖

依赖包	当前版本	历史版本	变更原因
sherpa-onnx	>=1.12.0	1.10.0 → 1.12.0	性能改进和bug修复
numpy	>=2.2.6	1.24.0 → 2.2.6	兼容性和性能提升
pyaudio	>=0.2.14	0.2.11 → 0.2.14	稳定性改进

Python版本支持

当前要求: Python >= 3.12.10
历史支持:
- v0.1.0: Python >= 3.12.10
- 计划支持: Python 3.11+ (未来版本)

贡献者

核心开发团队

项目负责人: RealTimeVTT Team
主要开发者: [待补充]
文档维护: [待补充]

特别感谢

sherpa-onnx 项目团队
PyAudio 维护者
所有测试用户和反馈者

发布说明

v0.1.0 发布说明

发布日期: 2024-01-XX

重要变更:

首个正式版本发布
完整的实时语音识别功能
支持中英双语识别
智能断句和标点处理
完善的文档体系

升级说明:

这是首个版本，无需升级操作
请按照安装指南进行全新安装
确保下载所需的模型文件

兼容性说明:

支持 macOS 和 Linux 系统
需要 Python 3.12+ 环境
需要支持录音的音频设备

已知限制:

Windows 系统支持有限
需要网络连接下载模型
首次运行需要较长的初始化时间

路线图

短期目标 (v0.2.0)

预计发布: 2024-02-XX

计划功能:

Windows 系统完整支持
更多语言模型支持
性能优化和内存使用改进
Web界面原型
更完善的测试覆盖

中期目标 (v0.3.0)

预计发布: 2024-03-XX

计划功能:

完整的Web界面
实时字幕显示
多人语音识别
语音情感分析
云端模型支持

长期目标 (v1.0.0)

预计发布: 2024-06-XX

计划功能:

企业级稳定性
完整的API接口
插件系统支持
多语言界面
商业化部署支持

版本命名规则

本项目遵循语义化版本规范：

主版本号: 不兼容的API修改
次版本号: 向下兼容的功能性新增
修订号: 向下兼容的问题修正

版本标签说明

alpha: 内部测试版本
beta: 公开测试版本
rc: 发布候选版本
stable: 稳定发布版本

本更新日志将持续更新，记录项目的所有重要变更。