探索带来语音转文本功能的全新 speechanalyzer api。我们将了解这一 swift api 及其丰富的功能，这些功能为“备忘录”“语音备忘录”“手记”等 app 提供了支持。我们将深入探讨相关细节，了解语音转文本功能的运作方式，以及 speechanalyzer 和 speechtranscriber 如何助你构建精彩、实用的功能。你还将跟着视频学习如何通过编程将 speechanalyzer 和实时转录功能整合到 app 中。
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通过 SpeechAnalyzer 为 App 引入先进的语音转文本功能
引言
在 iOS 18 中，苹果推出了全新的 SpeechAnalyzer API，这是一个强大的语音转文本解决方案，为开发者提供了与系统应用（如备忘录、语音备忘录和手记）相同的核心技术。这项创新技术不仅提升了转录速度和准确性，还支持本地端处理，确保了用户隐私。
SpeechAnalyzer API 概述
与传统技术的比较
SpeechAnalyzer 取代了 iOS 10 引入的 SFSpeechRecognizer，提供了更先进的语音识别能力。传统技术主要用于短文本听写，而新 API 专为处理长距离音频场景（如讲座、会议和对话）优化，具有以下显著优势：
- 更快的处理速度
- 更强的适应性
- 更好的长音频处理能力
- 本地端处理确保隐私安全
API 架构设计
SpeechAnalyzer 采用模块化设计，核心类是 SpeechAnalyzer 和 SpeechTranscriber。其工作流程如下：
- 创建分析器实例
- 添加转录模块
- 接收音频缓冲区
- 异步返回处理结果
这种设计充分利用了 Swift 的异步序列机制，将音频输入和结果输出解耦，所有操作都基于精确的音频时间线执行。
核心功能与使用方式
转录结果类型
SpeechAnalyzer 提供两种转录结果：
- **易变结果(volatile results)**：近乎实时呈现但准确性较低
- 确定性结果：随着获取更多上下文音频，模型会逐步优化并最终输出
开发者可以通过简单的代码实现基本转录功能：
let transcriber = SpeechTranscriber(locale: locale, preset: .offlineTranscription)
async let transcriptionFuture = try transcriber.results
.reduce("") { str, result in str + result.text }
let analyzer = SpeechAnalyzer(modules: [transcriber])
if let lastSample = try await analyzer.analyzeSequence(from: file) {
try await analyzer.finalizeAndFinish(through: lastSample)
} else {
await analyzer.cancelAndFinishNow()
}
return try await transcriptionFuture
SpeechTranscriber 模式
SpeechTranscriber 由苹果全新研发的模型驱动，具有以下特点：
- 支持多语言（持续增加中）
- 适用于除 watchOS 外的所有平台
- 模型自动更新机制
- 不增加应用下载大小或存储占用
对于不支持的语言或设备，API 还提供了 DictationTranscriber 作为备用方案。
实战应用：构建实时转录功能
实现步骤
- 配置 SpeechTranscriber
func setUpTranscriber() async throws {
transcriber = SpeechTranscriber(locale: Locale.current,
transcriptionOptions: [],
reportingOptions: [.volatileResults],
attributeOptions: [.audioTimeRange])
}
- 设置 SpeechAnalyzer 和音频格式
analyzer = SpeechAnalyzer(modules: [transcriber])
self.analyzerFormat = await SpeechAnalyzer.bestAvailableAudioFormat(compatibleWith: [transcriber])
- 处理转录结果
recognizerTask = Task {
do {
for try await case let result in transcriber.results {
let text = result.text
if result.isFinal {
finalizedTranscript += text
volatileTranscript = ""
updateStoryWithNewText(withFinal: text)
print(text.audioTimeRange)
} else {
volatileTranscript = text
volatileTranscript.foregroundColor = .purple.opacity(0.4)
}
}
} catch {
print("语音识别失败")
}
}
音频处理
音频输入处理包括权限请求和 AVAudioSession 配置：
func record() async throws {
self.story.url.wrappedValue = url
guard await isAuthorized() else {
print("用户拒绝麦克风权限")
return
}
#if os(iOS)
try setUpAudioSession()
#endif
try await transcriber.setUpTranscriber()
for await input in try await audioStream() {
try await self.transcriber.streamAudioToTranscriber(input)
}
}
与 Apple Intelligence 结合
SpeechTranscriber 的高准确性使其成为 Apple Intelligence 处理的理想输入源。开发者可以利用 FoundationModels API 进行后续处理，如自动生成内容摘要或标题。
结论
SpeechAnalyzer API 为开发者提供了强大而灵活的语音转文本解决方案，使得构建类似备忘录这样功能丰富的应用变得简单高效。新模型的速度、准确性和隐私保护特性，加上 Swift 的现代异步编程模型，为开发者创造了绝佳的开发体验。
更多技术细节和示例应用代码，开发者可以参考官方文档和示例项目。