开源项目：RuntimeSpeechRecognizer快速入门指南及常见问题解答
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ru/RuntimeSpeechRecognizer RuntimeSpeechRecognizer 是一个基于OpenAI的Whisper技术构建的跨平台实时离线语音识别插件，专为Unreal Engine设计。本项目采用C++为主要编程语言，同时也涉及少量C#和C代码，致力于提供高性能的语音识别解决方案。支持英语及多语言（覆盖100种语言），并具备不同大小的模型供选择（从75MB到2.9GB），无需静态库或外部依赖，适用于Windows、Mac、Linux、Android、iOS等多个平台。
新手入门需知及常见问题解决
1. 环境配置问题及解决步骤
问题描述： 对于初学者，正确配置Unreal Engine环境以使用RuntimeSpeechRecognizer可能会遇到挑战。
解决步骤：
- 确保Unreal Engine版本兼容性： 首先确认你的Unreal Engine版本是否与插件兼容。查看项目
README.md文档了解支持的最低和推荐版本。 - 安装插件： 在Unreal Engine中，通过“编辑”>“插件”，点击“添加插件”，然后选择本地文件路径导入已下载的RuntimeSpeechRecognizer插件压缩包。
- 环境变量设置（如适用）： 若项目需要特定的API密钥或路径，请按文档指示设置系统环境变量。
2. 多语言模型的选择与切换问题
问题描述： 用户可能不清楚如何在项目中选择或切换不同的语言模型。
解决步骤：
- 进入项目的设置或者插件配置面板。
- 查找语言模型选项，这里通常会有下拉菜单或输入框让你指定模型路径或选择语言代码。
- 根据需求选择相应的语言模型，小模型适合快速测试，大模型则提供更准确的识别率。
- 保存设置后，重新启动Unreal Engine以应用更改。
3. 语音识别不工作或延迟过高
问题描述： 在初次运行时，用户可能遭遇语音无法正确识别或识别过程非常慢的问题。
解决步骤：
- 检查麦克风权限： 确保应用程序有访问麦克风的权限，特别是在移动设备上。
- 模型下载： 如果是首次使用，确认所有必要的语言模型已经下载完成。这可以通过插件管理界面或根据日志信息来验证。
- 性能优化： 调整模型大小至最适合应用需求的一版，大型模型处理速度较慢但精度更高。减小模型大小可以减少处理时间。
- 检查日志： 使用Unreal Engine的日志工具查看是否有错误信息或警告，这有助于定位具体问题所在。
以上就是针对新手在使用RuntimeSpeechRecognizer项目时可能遇到的几个关键问题及其详细解决方法。遵循这些步骤，您应该能够顺利地集成此强大插件，并在您的游戏或应用中实现高效语音识别功能。