在鸿蒙中如何实现语音识别与合成？

语音识别与语音合成技术已经成为现代应用中重要的交互方式之一。通过鸿蒙系统的语音 API，开发者可以轻松实现语音输入与语音输出功能，提升用户体验。

小白酷爱学习

967人浏览 · 2025-09-29 14:39:50

小白酷爱学习 · 2025-09-29 14:39:50 发布

你是不是也在想——“鸿蒙这么火，我能不能学会？”
答案是：当然可以！
这个专栏专为零基础小白设计，不需要编程基础，也不需要懂原理、背术语。我们会用最通俗易懂的语言、最贴近生活的案例，手把手带你从安装开发工具开始，一步步学会开发自己的鸿蒙应用。
不管你是学生、上班族、打算转行，还是单纯对技术感兴趣，只要你愿意花一点时间，就能在这里搞懂鸿蒙开发，并做出属于自己的App！
📌 关注本专栏《零基础学鸿蒙开发》，一起变强！
每一节内容我都会持续更新，配图+代码+解释全都有，欢迎点个关注，不走丢，我是小白酷爱学习，我们一起上路 🚀

全文目录：

引言：语音识别与合成的需求与应用

随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，语音识别与语音合成技术已广泛应用于各类智能设备中。语音识别技术能够将用户的语音转换为文字，而语音合成技术则能将文字转换为自然、流畅的语音。这两项技术的结合，使得人与机器的互动变得更加直观、自然，提升了用户体验。

在鸿蒙系统中，语音识别与合成已经成为智能设备中的重要组成部分，广泛应用于智能助手、语音搜索、语音控制等场景。通过语音识别，用户可以通过语音命令与设备进行交互；而语音合成则能够让设备用自然语言与用户进行沟通。例如，智能家居设备可以通过语音识别控制灯光、温控等设备，而语音合成则能让设备反馈操作结果。

本文将介绍如何在鸿蒙中实现语音识别与合成，提供相应的技术实现方法和示例代码，帮助开发者更好地利用鸿蒙平台的语音技术。

鸿蒙的语音 API：如何使用语音识别与语音合成技术

在鸿蒙中，语音识别与语音合成功能可以通过鸿蒙提供的 语音识别 API 和 语音合成 API 实现。这些 API 支持多种语言、不同音调的语音识别与合成服务，可以帮助开发者轻松实现语音交互功能。

1. 语音识别（Speech Recognition）

语音识别技术可以将用户的语音转换成文字。鸿蒙提供了语音识别的功能，通过调用系统提供的 API，开发者可以方便地实现语音输入功能。

语音识别 API 使用

在鸿蒙中，语音识别的基本流程包括：初始化识别引擎、开始录音、进行语音识别，并在识别完成后返回识别结果。开发者可以根据需求设置回调监听，实时接收语音识别的中间结果。

2. 语音合成（Speech Synthesis）

语音合成技术能够将文本转化为语音输出。鸿蒙的语音合成 API 提供了多种语音选择（如男女声、不同的语速、音调等），可以使设备输出流畅、自然的语音。

通过语音合成 API，开发者可以将应用中的信息转化为语音反馈给用户，从而提升交互的自然性和亲和力。

语音处理与优化：如何提高语音识别的准确性与响应速度

语音识别与合成的准确性和响应速度直接影响用户体验。在实际应用中，我们可以采取一些优化策略，提升语音处理的性能。

1. 优化语音识别准确性

语音识别的准确性通常受以下因素影响：

噪声环境：背景噪音会干扰语音识别的准确性。
语音清晰度：用户的发音清晰度和语速对识别结果有很大影响。
语言模型：语音识别系统中使用的语言模型决定了系统对特定语言的适应性。

优化方法：

噪声消除：在应用中使用降噪算法或外部麦克风来减少背景噪音的影响。
自定义词典：为特定场景定制语音识别词典，增强对专业术语或方言的识别能力。
语音训练：为识别引擎提供更多的训练数据，提高系统的识别准确性。

2. 提高语音识别响应速度

语音识别的响应速度决定了用户交互的流畅性。为了提高响应速度，可以采用以下策略：

预处理音频数据：对音频数据进行预处理（如压缩、编码），减少传输延迟。
优化算法：使用轻量级、优化过的语音识别算法，减少计算负担。
本地识别与云端识别结合：对于简单的命令，可以使用本地语音识别；对于复杂的命令或需要大词汇量的任务，可以使用云端语音识别。

示例代码：语音识别与合成的实现

下面是如何在鸿蒙应用中实现语音识别与语音合成的代码示例：

1. 语音识别实现

以下代码展示了如何使用鸿蒙的语音识别 API 进行语音到文本的转换：

import ohos.app.Context;
import ohos.media.audio.AudioRecognition;
import ohos.media.audio.AudioRecognitionCallback;

public class SpeechRecognitionUtil {

    private AudioRecognition audioRecognition;

    // 初始化语音识别引擎
    public void initRecognition(Context context) {
        audioRecognition = new AudioRecognition(context);
    }

    // 开始语音识别
    public void startRecognition() {
        audioRecognition.startRecognition(new AudioRecognitionCallback() {
            @Override
            public void onStart() {
                super.onStart();
                // 语音识别开始
                Log.info("SpeechRecognition", "Recognition started");
            }

            @Override
            public void onResult(String result) {
                super.onResult(result);
                // 返回识别的文本
                Log.info("SpeechRecognition", "Recognized text: " + result);
            }

            @Override
            public void onError(String error) {
                super.onError(error);
                // 识别错误
                Log.error("SpeechRecognition", "Error: " + error);
            }
        });
    }

    // 停止语音识别
    public void stopRecognition() {
        audioRecognition.stopRecognition();
    }
}

在这个代码中，我们首先初始化了语音识别引擎，并通过 startRecognition() 方法开始语音识别。当识别结果返回时，我们会在回调中获取到识别的文本。

2. 语音合成实现

语音合成的代码示例如下：

import ohos.app.Context;
import ohos.media.audio.AudioSynthesizer;
import ohos.media.audio.AudioSynthesizerCallback;

public class SpeechSynthesisUtil {

    private AudioSynthesizer audioSynthesizer;

    // 初始化语音合成引擎
    public void initSynthesis(Context context) {
        audioSynthesizer = new AudioSynthesizer(context);
    }

    // 开始语音合成
    public void startSynthesis(String text) {
        audioSynthesizer.startSynthesis(text, new AudioSynthesizerCallback() {
            @Override
            public void onStart() {
                super.onStart();
                // 合成开始
                Log.info("SpeechSynthesis", "Synthesis started");
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                super.onComplete();
                // 合成完成
                Log.info("SpeechSynthesis", "Synthesis complete");
            }

            @Override
            public void onError(String error) {
                super.onError(error);
                // 合成错误
                Log.error("SpeechSynthesis", "Error: " + error);
            }
        });
    }

    // 停止语音合成
    public void stopSynthesis() {
        audioSynthesizer.stopSynthesis();
    }
}