diff --git a/docs/research/asr-options.html b/docs/research/asr-options.html new file mode 100644 index 0000000..e35cd99 --- /dev/null +++ b/docs/research/asr-options.html @@ -0,0 +1,986 @@ + + + + + + + ASR 方案深度调研：高识别率中文语音输入选型 + + + + +
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ASR 方案深度调研：高识别率中文语音输入选型

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ASR +方案深度调研：高识别率中文语音输入选型

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0. 执行摘要

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一句话结论：统一走"端上录音 → 上传自有服务端 → 服务端转写 + +服务端韵律提取 → +音频即焚"的管线；转写首选国内云厂商的录音文件识别（阿里云 NLS +或火山引擎豆包大模型版，0.8–2.5 元/小时量级），自托管 SenseVoiceSmall +作为降级与成本兜底；Web Speech API +降级为可选的"零上传"体验而非主通路。

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推荐组合：

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端推荐方案理由
网页端（桌面浏览器）MediaRecorder 录音上传服务端为主；SpeechRecognition +仅作为"音频不出本机"的可选模式保留Chrome 的 Web Speech 后端是 Google 云端服务（见 +1.1），大陆网络下质量/可用性不可控；Safari 支持但有 Siri +依赖与场景限制
Tauri iOSgetUserMedia + MediaRecorder 录音（iOS 14.3+ WKWebView +支持），上传自有服务端Web Speech 在 WKWebView 中不可用（WebKit 官方确认，见 +3.1）；SFSpeechRecognizer 有 1 +分钟硬限制与每日限额，不适合几分钟的讲述（见 3.1）
Tauri Android同上（WebView 需处理 onPermissionRequest）Android SpeechRecognizer +默认实现"很可能把音频流送到远端服务器"，且大陆 ROM 无 GMS +时行为不可控（AOSP 源码注释，见 3.2）
服务端现有 AsrProvider 可插拔接口接入：首选阿里云 NLS +录音文件识别（SpeechIO 中文榜 CER +3.40%，国内可用性最稳）或火山豆包录音文件识别模型 2.0（0.8 +元/小时）；并行跑 parselmouth + FFmpeg 韵律提取见第 2、5 节；韵律旁路与"即焚"纪律完全兼容
降级/兜底自托管 SenseVoiceSmall（FunASR 或 llama.cpp +单机二进制）：中文识别优于 Whisper，自带情感/笑声/叹息等事件标签，CPU +可跑见 4.1；云端不可用时顶上，也把单价打到近零
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成本量级（按 300 DAU、人均 4 分钟/日估算，约 600 +转写小时/月）：国内云约 480–1,500 元/月；自托管 +SenseVoiceSmall 一台 4–8 核 CPU 服务器即可承载（推算过程见 4.5）。境外 +API 同等量级约 1,700–2,600 +元/月且存在可用性与数据出境问题，不推荐作为主通路。

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本调研中最反直觉的三个事实：

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  1. Chrome 的"免费"语音识别本质是把麦克风音频流上传到 +google.com/speech-api 的未公开服务——Chromium +源码的网络流量注解明确标注数据类型为 USER_CONTENT、目的地 +GOOGLE_OWNED_SERVICE（源码）。大陆用户走这条通路，效果差是网络问题而非模型问题。
    2. +
  2. Web Speech API 在 WKWebView 里根本不存在——即所有 +iOS 上的"浏览器"（Chrome iOS、微信内置浏览器）和 Tauri iOS +应用都无法使用；WebKit 工程师在官方 bug +跟踪中确认"SFSafariViewController 与主屏 Web App 均不可用"（WebKit Bug +225298）。
    3. +
  3. iOS 原生 SFSpeechRecognizer 对单次识别有 1 +分钟硬限制，且"语音识别是基于网络的服务"，每个设备/每个应用都有每日限额（Apple +官方文档）——哪怕写原生插件也接不住"几分钟的叙事讲述"。
    4. +
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1. 网页端现状与浏览器侧方案

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1.1 Web +Speech API（SpeechRecognition）支持矩阵与后端真相

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Web Speech API 是 W3C 社区组草案（非正式标准），规范见 Web Speech API Editor's +Draft；caniuse 数据标记其状态为 unoff（非标准）(caniuse speech-recognition +数据)。2026-10 的支持矩阵：

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平台支持情况关键限制
Chrome 桌面（Win/macOS/Linux/ChromeOS）✅ 自 Chrome 25（前缀 webkit），部分属性缺失后端是 Google 云端服务（下详）；必须联网
Edge 桌面⚠️ caniuse 标记为"不支持（#3)"：API 存在但事件不触发（caniuse 注记 3）实际 Chromium 系 Edge 多数场景可用，但 caniuse +记录存在例外报告，需实测
Safari 桌面（macOS 11.3+/Safari 14.1+）⚠️ 前缀、部分支持需系统开启 Siri 或听写；SpeechGrammar 不支持
iOS Safari（14.5+）⚠️ 前缀、部分支持SFSafariViewController、主屏 PWA 均不可用；需开启 +Siri（WebKit +Bug 225298，WebKit 工程师 Sihui Liu 确认）
Tauri iOS（WKWebView）❌ 不可用同上，WKWebView 不在暴露范围内
Android Chrome✅依赖 Google 服务，大陆环境不可用
Firefox 桌面❌ 从未发布仅有 media.webspeech.recognition.enable +实验开关，官方称"权限问题未解决"（caniuse 注记 2）
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Chrome 的识别后端：Chromium 源码 +network_speech_recognition_engine_impl.cc 写死服务地址 +https://www.google.com/speech-api/full-duplex/v1，其网络流量注解原文："Chrome +provides translation from speech audio recorded with a microphone to +text, by using the Google speech recognition web service. Audio +is sent to Google's servers (upstream) and text is returned +(downstream)"，数据类别 USER_CONTENT，目的地 +GOOGLE_OWNED_SERVICE，最近复核日期 2024-02-21（Chromium +源码）。即：免费、无 SLA、未对第三方开放、音频出境。Chromium +源码树中另有 soda_speech_recognition_engine_impl.cc（Speech +On-Device API），但桌面 Chrome 的 Web Speech +路径走网络引擎；ChromeOS/Android 上 SODA 才用于本地听写。

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Safari 的后端：Apple 官方未公开，社区一致认为是 +Apple 的语音识别服务（与系统听写同源），证据是官方文档要求"Siri +或听写开启"及 supportsOnDeviceRecognition 属性（Apple +文档）。

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对本产品的含义：当前 +src/ui/VoiceInput.tsx 通路 1（SpeechRecognition）在桌面 +Chrome 上把音频直送 +Google，大陆用户体验取决于网络；这解释了"效果差"。该通路可作为隐私卖点保留（用户可选"零上传"模式），但不应是主通路。

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1.2 浏览器本地推理（WASM）现状

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方案官方数据官方 Demo结论
whisper.cpp WASM现代 CPU 浏览器上 tiny/base 模型约 2–3 倍实时（60 +秒音频约 20–30 秒）；最大只支持到 small 模型；音频上限 120 +秒；tiny 模型 74MB（官方 +README）ggml.ai/whisper.cpptiny/base 的中文 CER 达不到"高识别率"要求；small +级在浏览器里延迟不可接受。仅适合离线兜底
sherpa-onnx WASM官方提供 WebAssembly 构建与 Colab 教程；HuggingFace 上有官方 Spaces +demo：英语 Zipformer、中英 Zipformer、中英 Paraformer、中英粤 +Paraformer（官方文档）HuggingFace Spaces（文档内链接）中文流式模型在浏览器可行，但模型下载量大（百 MB +级）、无官方中文准确率基准；适合作为技术储备
onnxruntime-web支持 webgl/webgpu/webnn +执行后端 + WASM CPU；官方定位浏览器端 ML 推理（官方教程）官方 examples 仓库推理框架本身成熟，但"在浏览器跑 large-v3 级中文模型"没有官方 +benchmark；WebGPU 在 Safari 上长期缺席，覆盖率仍是问题
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结论：浏览器本地推理对"几分钟中文口语 + +高识别率"的组合不达标——能跑动的模型（tiny/base）中文识别率不够，识别率够的模型（large-v3 +1.5GB+）下载与延迟都过不了产品关。WebGPU/WebNN 加速仍在推进，2026 +年不具备全量用户覆盖条件。不推荐作为主通路。

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+

2. 云端中文 ASR API 横向对比

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2.1 +中文普通话识别率：第三方基准

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厂商宣传口径（"准确率 98%"类）不可横向比较，本调研以 SpeechColab +维护的 SpeechIO Leaderboard 为第三方基准：46 +组中文真实场景测试集（新闻联播、访谈、播客、演讲、直播、相声、方言电影等，由专业标注团队转写），2025.01 +结果（SpeechIO +Leaderboard）：

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排名引擎公开集 CER（ZH00001–26）全量 CER（含未公开集）
1Azure Batch（微软）1.95%2.99%
2喜马拉雅 API1.72%3.35%
3阿里云录音文件识别1.80%3.40%
4讯飞语音转写（lfasr）3.01%4.80%
5腾讯云3.20%4.64%
6思必驰3.61%5.75%
7百度（极速版）7.30%10.10%
+

与本产品场景最贴近的是播客/访谈/演讲类子集（如"故事FM"播客 +4.5h、"鲁豫有约"访谈 3h）：各引擎在这些口语集上的 CER 大致落在 2%–6% +区间（逐测试集结果）。注意：榜单未覆盖火山引擎（字节），且自 +2025 年起各厂相继发布"大模型版"识别（见 +2.2），榜单数字可能已偏保守——建议选型时用我们自己的讲述样本做一次小规模盲测。

+

阿里云官方的 SenseVoice 论文（阿里通义）报告 SenseVoice-Small 在 +AISHELL-1/AISHELL-2/WenetSpeech 等中文集上识别率优于 Whisper-Small（arXiv:2407.04051，SenseVoice README +基准图），可作开源侧参照。

+

2.2 逐家详述

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价格均为 2026-10-04 官方页面抓取。换算基准：1 小时 = 60 分钟。

+

阿里云 NLS（智能语音交互）

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火山引擎（字节跳动，豆包语音）

+ +

腾讯云 ASR

+ +

讯飞开放平台（iFLYTEK）

+ +

百度智能云

+ +

OpenAI（GPT-4o transcribe 等）

+ +

Groq（Whisper 托管）

+ +

Deepgram

+ +

AssemblyAI

+ +

2.3 +横向对比表（录音文件转写，中文普通话）

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厂商后付费单价资源包低价免费额度第三方中文 CER（SpeechIO 2025.01）单文件上限时间戳/说话人境内合规情绪/韵律附加
阿里云 NLS2.50 元/h1.00 元/h（2 万 h 包）3 个月试用3.40%（#3）512MB/12h词级时间戳；说话人分离（FAQ）✅—（百炼另有模型）
火山引擎豆包0.80 元/h（大模型 2.0）0.67 元/h新应用试用额度未收录异步队列视版本✅—
腾讯云1.75 元/h；大模型 2.0 版 0.8 元/h0.72 元/h10 h/月4.64%极速版 100MB/2h支持✅情绪识别增值 0.85 元/h、角色分离
讯飞约 2.0–2.48 元/h（套餐）1.2 元/h（30 万 h 包）企业 50 h/年4.80%500MB/5h时间戳✅方言最强（202 种）
百度2.00 元/h1.2 元/h（1000h 包）10 万次短语音10.10%—支持✅—
OpenAI gpt-4o-transcribe≈2.16 元/h——英文强，中文无第三方基准25MBword 级❌ 数据出境❌
Groq whisper-large-v3≈0.80 元/h—有限免费层自报 WER 10.3%（英文）25/100MBsegment/word❌❌
Deepgram Nova-3≈1.7–4.0 元/h$200 额度同上中文支持，无第三方基准—含说话人分离❌Audio Intelligence（情感/意图）
AssemblyAI≈1.1–1.5 元/h——中文含于 99 语种—含❌情感分析
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读表结论：

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    +
  1. 境内四家（阿里/火山/腾讯/讯飞）在可用性、合规、单价三个维度全面优于境外四家；百度的识别率在第三方基准上掉队。
    2. +
  2. 阿里云是"识别率 × 工程成熟度"的最稳选择；火山大模型版是"单价最低 × +大厂背书"的高性价比选择；腾讯云附带唯一的云侧情绪识别增值，但韵律连续特征仍需旁路。
    3. +
  3. 境外 API +只在一种情况下有意义：开发期做对照基准，或未来出海版本复用同一 +AsrProvider 接口。
    4. +
+

2.4 数据合规要点

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3. Tauri iOS/Android 原生通路

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3.1 iOS：SFSpeechRecognizer +能力与边界

+

Apple 官方文档（SFSpeechRecognizer，DocC +数据）明确：

+ +

Web 侧能不能直接用：不能。WebKit 工程师在官方 bug +跟踪中确认 SpeechRecognition API 在 SFSafariViewController 与主屏 Web +App（PWA）中不可用（WebKit Bug +225298）；Tauri iOS 使用 WKWebView，属同一未暴露范围。

+

如果非要原生插件：Tauri 2 插件可包含 Swift +Package（官方插件开发文档），写一个 +SFSpeechRecognizer 插件工作量约数百行 Swift，但 1 +分钟限制与每日限额使其不适合做主通路。

+

3.2 +Android：SpeechRecognizer 能力与边界

+

AOSP 源码 SpeechRecognizer.java 的类注释（源码）原文：

+
+

"The implementation of this API is likely to stream audio to +remote servers to perform speech recognition. As such this API +is not intended to be used for continuous +recognition..."

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+ +

3.3 Tauri 2 +插件机制与社区现状

+ +

3.4 +移动端录音的现实：getUserMedia / MediaRecorder

+ +

本节结论：Tauri 手机端的正确通路是 Web 层 +getUserMedia + MediaRecorder 录音 → +上传自有服务端，与网页端完全共用代码与服务端管线；原生 STT +插件只在"未来要做离线模式"时才值得投入。

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+

4. 自托管开源模型

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4.1 SenseVoice（阿里 +FunAudioLLM，重点推荐）

+ +

4.2 Paraformer（阿里）

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非自回归工业级中文 ASR（FunASR 生态默认中文模型），SenseVoice +的同门前辈；阿里云百炼把它作为 API 出售（0.288 元/小时，见 +2.2），模型本身在 ModelScope 开源（模型页）。长音频需配 +VAD。若自托管，优先考虑 +SenseVoiceSmall（同生态、多情感事件输出、更快）。

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4.3 Whisper +large-v3 / faster-whisper / whisper.cpp

+ +

4.4 sherpa-onnx 端侧部署

+

k2-fsa/sherpa-onnx：ONNX +Runtime 驱动的离线 ASR，支持 Zipformer/Paraformer/SenseVoice/Whisper +等模型，覆盖 iOS/Android/树莓派/桌面，WASM 版见 1.2。移动端"录音 + +端侧转写 + 只上传文本"的极端隐私模式可以用它实现，代价是 App +包体增加数百 MB（模型文件）——建议作为二期选项。

+

4.5 自托管成本估算（与 2.3 +对照）

+

量级假设：300 DAU × 4 分钟/日 ≈ 600 +转写小时/月。

+ +
+

5. 韵律特征旁路

+

需求回顾（ADR-0004）：语速、停顿分布、音高变化范围、能量、填充词频率、情绪唤醒度、笑/叹息等副语言信号；存储为不可逆统计向量，不含声纹。

+

5.1 端上提取（Web Audio API / +原生）

+ +

5.2 服务端提取

+ +

5.3 与"即焚"纪律的兼容设计

+
    +
  1. 服务端接收音频后全程内存处理：解码（FFmpeg 管道）→ +分支 A 送 ASR、分支 B 送韵律提取 → 汇总（文本 + 统计向量）→ +释放缓冲，任何环节不落盘（含临时文件用 +tmpfs/内存管道）。
    2. +
  2. 特征只存聚合统计量（均值/方差/分位数/时长比），不存音高轮廓原始序列——音高随时间的曲线具有个体可辨识性，聚合后即不可逆。
    3. +
  3. 转写文本与特征的关联通过讲述事件 ID，音频本身无 +ID、无日志留存。
    4. +
  4. 拒绝任何"声纹/说话人身份"类输出：说话人分离（diarization）与声纹识别（speaker +verification）在本产品是明确禁区——注意阿里/腾讯的说话人分离参数不要开启（单用户讲述场景本来也不需要）。
    5. +
+
+

6. 推荐架构

+

6.1 总体：一条管线，两个端复用

+
[网页端 / Tauri iOS / Tauri Android]
+        │  getUserMedia + MediaRecorder（用户手势启动）
+        │  录音 blob（webm/opus 或 mp4/aac，视平台）
+        ▼
+[自有服务端 Hono]  POST /api/asr（沿用现有路由与 AsrProvider 接口）
+        │  ① FFmpeg 转码：16kHz mono PCM（全程内存管道）
+        ├─②a ASR 分支：AsrProvider.transcribe()
+        │      主：阿里云 NLS 录音文件识别 / 火山豆包大模型（可配置切换）
+        │      备：自托管 SenseVoiceSmall（FunASR / llama.cpp）
+        ├─②b 韵律分支：FFmpeg silencedetect + ebur128（停顿/能量）
+        │      + parselmouth（音高统计）[+ SenseVoice 情感/事件标签]
+        │  ③ 结果聚合 → { transcript, prosody_stats, emo_tags }
+        │  ④ 音频缓冲立即释放（即焚）；结果按 ADR-0004 落库
+        ▼
+[可编辑文本框回填]（沿用 VoiceInput 的"确认后才提交"UX）
+

6.2 网页端

+ +

6.3 Tauri 手机端

+ +

6.4 服务端接入要点

+ +
+

7. 风险与开放问题

+
    +
  1. 厂商"用客户音频训练"条款：各家默认承诺不一（尤其免费额度阶段），开通时须逐家确认数据处理协议并留存；免费档通常允许改进模型，付费/企业档可关闭——需要商务确认（待办，未在本次调研逐家抓取协议原文）。
    2. +
  2. 榜单时效：SpeechIO 数据为 +2025.01，火山缺席、各厂"大模型版"未覆盖；必须用自有讲述样本（情感化口语、随意语法）做一次 +4 家盲测再最终定主 provider（建议样本 ≥30 分钟）。
    3. +
  3. Web Speech 国内实测：Chrome 走 Google +服务的实际可达性与识别质量需在我们目标网络环境实测；Safari +桌面端"零上传"模式需验证 Siri 未开启时的失败提示文案。
    4. +
  4. Tauri Android 麦克风授权链：WebView +onPermissionRequest 在 Tauri 2 的默认实现是否直通 Android +运行时权限，需要真机验证（华为/小米/OPPO 各一）。
    5. +
  5. SenseVoice +情感标签效度：七类情感与"情绪唤醒度"的映射关系需要心理学顾问校准；笑/叹息事件可先从 +AED 标签直接采用。
    6. +
  6. 方言/口音：默认"普通话 + +轻度口音"假设；重度方言用户（粤语等）在讯飞上体验最好，可作为后期 +provider 策略维度（讯飞免费企业包 50h/年可作补充通道）。
    7. +
  7. 成本临界点：DAU 涨到数千时，自托管比重上升（云约 +0.7–2.5 元/h vs 自托管接近电费）；AsrProvider +抽象保证切换成本可控。
    8. +
  8. openSMILE 许可：开源版禁商用，已排除；若未来需要 +GeMAPS 标准特征集，要么买商业许可，要么用 parselmouth 复现核心 +LLD。
    9. +
  9. 即焚的审计：建议加一条服务端日志规范——只记录"转写时长、耗时、特征维度数"等元数据，绝不记录音频哈希之外的可回放标识。
    10. +
  10. iOS 录音中断：来电/锁屏导致的 MediaRecorder +停止需前端兜底（现状 onstop 已处理 blob 收尾，验证中断时 blob +完整性即可）。
    11. +
+
+

附录：来源清单（按章节）

+

浏览器侧

+ +

云端 ASR

+ +

Tauri 移动端

+ +

自托管开源模型

+ +

韵律特征

+ + + diff --git a/docs/research/asr-options.md b/docs/research/asr-options.md new file mode 100644 index 0000000..27c81f5 --- /dev/null +++ b/docs/research/asr-options.md @@ -0,0 +1,412 @@ +# ASR 方案深度调研：高识别率中文语音输入选型 + +- **调研日期**：2026-10-04（文中价格与版本均为当日抓取，引用前请复核） +- **问题**：为 Tauri 2 + React/TypeScript 互动叙事应用（网页端 + iOS/Android，中国大陆用户，中文长段口语讲述）选择高识别率语音输入方案，替换当前效果不佳的 Web Speech API +- **方法**：所有关键结论均追溯至一手来源（官方文档、官方定价页、API reference、源码仓库、W3C/平台文档），URL 随文标注；博客与二手转述仅作线索，不作结论依据 +- **产品约束**（来自 ADR-0004 与本产品定位）： + 1. 场景是几十秒到几分钟的**长段中文口语讲述**，容忍 2–5 秒转写延迟，整段上传可接受； + 2. **音频"即焚"**——服务端转写后不留原始音频，只保留文本与不可逆的韵律统计特征（语速/停顿/音高/能量），绝不存声纹； + 3. 中国大陆合规运营，用户为大陆高知人群，境外 API 的可用性与数据出境需评估； + 4. 需要**韵律特征提取**能力（ASR 附带或旁路）； + 5. 成本敏感（早期产品，日活几百量级）。 + +--- + +## 0. 执行摘要 + +**一句话结论：统一走"端上录音 → 上传自有服务端 → 服务端转写 + 服务端韵律提取 → 音频即焚"的管线；转写首选国内云厂商的录音文件识别（阿里云 NLS 或火山引擎豆包大模型版，0.8–2.5 元/小时量级），自托管 SenseVoiceSmall 作为降级与成本兜底；Web Speech API 降级为可选的"零上传"体验而非主通路。** + +推荐组合： + +| 端 | 推荐方案 | 理由 | +|---|---|---| +| 网页端（桌面浏览器） | MediaRecorder 录音上传服务端为主；`SpeechRecognition` 仅作为"音频不出本机"的可选模式保留 | Chrome 的 Web Speech 后端是 Google 云端服务（见 1.1），大陆网络下质量/可用性不可控；Safari 支持但有 Siri 依赖与场景限制 | +| Tauri iOS | `getUserMedia` + MediaRecorder 录音（iOS 14.3+ WKWebView 支持），上传自有服务端 | Web Speech 在 WKWebView 中不可用（WebKit 官方确认，见 3.1）；SFSpeechRecognizer 有 1 分钟硬限制与每日限额，不适合几分钟的讲述（见 3.1） | +| Tauri Android | 同上（WebView 需处理 `onPermissionRequest`） | Android SpeechRecognizer 默认实现"很可能把音频流送到远端服务器"，且大陆 ROM 无 GMS 时行为不可控（AOSP 源码注释，见 3.2） | +| 服务端 | 现有 `AsrProvider` 可插拔接口接入：首选阿里云 NLS 录音文件识别（SpeechIO 中文榜 CER 3.40%，国内可用性最稳）或火山豆包录音文件识别模型 2.0（0.8 元/小时）；并行跑 parselmouth + FFmpeg 韵律提取 | 见第 2、5 节；韵律旁路与"即焚"纪律完全兼容 | +| 降级/兜底 | 自托管 SenseVoiceSmall（FunASR 或 llama.cpp 单机二进制）：中文识别优于 Whisper，自带情感/笑声/叹息等事件标签，CPU 可跑 | 见 4.1；云端不可用时顶上，也把单价打到近零 | + +成本量级（按 300 DAU、人均 4 分钟/日估算，约 600 转写小时/月）：国内云约 **480–1,500 元/月**；自托管 SenseVoiceSmall 一台 4–8 核 CPU 服务器即可承载（推算过程见 4.5）。境外 API 同等量级约 1,700–2,600 元/月且存在可用性与数据出境问题，不推荐作为主通路。 + +本调研中最反直觉的三个事实： + +1. **Chrome 的"免费"语音识别本质是把麦克风音频流上传到 `google.com/speech-api` 的未公开服务**——Chromium 源码的网络流量注解明确标注数据类型为 `USER_CONTENT`、目的地 `GOOGLE_OWNED_SERVICE`（[源码](https://github.com/chromium/chromium/blob/main/content/browser/speech/network_speech_recognition_engine_impl.cc)）。大陆用户走这条通路，效果差是网络问题而非模型问题。 +2. **Web Speech API 在 WKWebView 里根本不存在**——即所有 iOS 上的"浏览器"（Chrome iOS、微信内置浏览器）和 Tauri iOS 应用都无法使用；WebKit 工程师在官方 bug 跟踪中确认"SFSafariViewController 与主屏 Web App 均不可用"（[WebKit Bug 225298](https://bugs.webkit.org/show_bug.cgi?id=225298)）。 +3. **iOS 原生 SFSpeechRecognizer 对单次识别有 1 分钟硬限制**，且"语音识别是基于网络的服务"，每个设备/每个应用都有每日限额（[Apple 官方文档](https://developer.apple.com/documentation/speech/sfspeechrecognizer)）——哪怕写原生插件也接不住"几分钟的叙事讲述"。 + +--- + +## 1. 网页端现状与浏览器侧方案 + +### 1.1 Web Speech API（SpeechRecognition）支持矩阵与后端真相 + +Web Speech API 是 W3C 社区组草案（非正式标准），规范见 [Web Speech API Editor's Draft](https://w3c.github.io/speech-api/)；caniuse 数据标记其状态为 `unoff`（非标准）([caniuse speech-recognition 数据](https://caniuse.com/speech-recognition))。2026-10 的支持矩阵： + +| 平台 | 支持情况 | 关键限制 | +|---|---|---| +| Chrome 桌面（Win/macOS/Linux/ChromeOS） | ✅ 自 Chrome 25（前缀 `webkit`），部分属性缺失 | **后端是 Google 云端服务**（下详）；必须联网 | +| Edge 桌面 | ⚠️ caniuse 标记为"不支持（#3)"：API 存在但事件不触发（[caniuse 注记 3](https://caniuse.com/speech-recognition)） | 实际 Chromium 系 Edge 多数场景可用，但 caniuse 记录存在例外报告，需实测 | +| Safari 桌面（macOS 11.3+/Safari 14.1+） | ⚠️ 前缀、部分支持 | 需系统开启 Siri 或听写；`SpeechGrammar` 不支持 | +| iOS Safari（14.5+） | ⚠️ 前缀、部分支持 | **SFSafariViewController、主屏 PWA 均不可用**；需开启 Siri（[WebKit Bug 225298](https://bugs.webkit.org/show_bug.cgi?id=225298)，WebKit 工程师 Sihui Liu 确认） | +| **Tauri iOS（WKWebView）** | ❌ 不可用 | 同上，WKWebView 不在暴露范围内 | +| Android Chrome | ✅ | 依赖 Google 服务，大陆环境不可用 | +| Firefox 桌面 | ❌ 从未发布 | 仅有 `media.webspeech.recognition.enable` 实验开关，官方称"权限问题未解决"（[caniuse 注记 2](https://caniuse.com/speech-recognition)） | + +**Chrome 的识别后端**：Chromium 源码 `network_speech_recognition_engine_impl.cc` 写死服务地址 `https://www.google.com/speech-api/full-duplex/v1`，其网络流量注解原文："Chrome provides translation from speech audio recorded with a microphone to text, **by using the Google speech recognition web service. Audio is sent to Google's servers** (upstream) and text is returned (downstream)"，数据类别 `USER_CONTENT`，目的地 `GOOGLE_OWNED_SERVICE`，最近复核日期 2024-02-21（[Chromium 源码](https://github.com/chromium/chromium/blob/main/content/browser/speech/network_speech_recognition_engine_impl.cc)）。即：免费、无 SLA、未对第三方开放、音频出境。Chromium 源码树中另有 `soda_speech_recognition_engine_impl.cc`（Speech On-Device API），但桌面 Chrome 的 Web Speech 路径走网络引擎；ChromeOS/Android 上 SODA 才用于本地听写。 + +**Safari 的后端**：Apple 官方未公开，社区一致认为是 Apple 的语音识别服务（与系统听写同源），证据是官方文档要求"Siri 或听写开启"及 `supportsOnDeviceRecognition` 属性（[Apple 文档](https://developer.apple.com/documentation/speech/sfspeechrecognizer)）。 + +**对本产品的含义**：当前 `src/ui/VoiceInput.tsx` 通路 1（SpeechRecognition）在桌面 Chrome 上把音频直送 Google，大陆用户体验取决于网络；这解释了"效果差"。该通路可作为**隐私卖点保留**（用户可选"零上传"模式），但不应是主通路。 + +### 1.2 浏览器本地推理（WASM）现状 + +| 方案 | 官方数据 | 官方 Demo | 结论 | +|---|---|---|---| +| **whisper.cpp WASM** | 现代 CPU 浏览器上 tiny/base 模型约 **2–3 倍实时**（60 秒音频约 20–30 秒）；最大只支持到 `small` 模型；音频上限 120 秒；tiny 模型 74MB（[官方 README](https://github.com/ggml-org/whisper.cpp/tree/master/examples/whisper.wasm)） | [ggml.ai/whisper.cpp](https://ggml.ai/whisper.cpp/) | tiny/base 的中文 CER 达不到"高识别率"要求；small 级在浏览器里延迟不可接受。仅适合离线兜底 | +| **sherpa-onnx WASM** | 官方提供 WebAssembly 构建与 Colab 教程；HuggingFace 上有官方 Spaces demo：英语 Zipformer、**中英 Zipformer、中英 Paraformer、中英粤 Paraformer**（[官方文档](https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/wasm/index.html)） | HuggingFace Spaces（[文档内链接](https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/wasm/index.html)） | 中文流式模型在浏览器可行，但模型下载量大（百 MB 级）、无官方中文准确率基准；适合作为技术储备 | +| **onnxruntime-web** | 支持 `webgl`/`webgpu`/`webnn` 执行后端 + WASM CPU；官方定位浏览器端 ML 推理（[官方教程](https://onnxruntime.ai/docs/tutorials/web/)） | 官方 examples 仓库 | 推理框架本身成熟，但"在浏览器跑 large-v3 级中文模型"没有官方 benchmark；WebGPU 在 Safari 上长期缺席，覆盖率仍是问题 | + +**结论**：浏览器本地推理对"几分钟中文口语 + 高识别率"的组合**不达标**——能跑动的模型（tiny/base）中文识别率不够，识别率够的模型（large-v3 1.5GB+）下载与延迟都过不了产品关。WebGPU/WebNN 加速仍在推进，2026 年不具备全量用户覆盖条件。不推荐作为主通路。 + +--- + +## 2. 云端中文 ASR API 横向对比 + +### 2.1 中文普通话识别率：第三方基准 + +厂商宣传口径（"准确率 98%"类）不可横向比较，本调研以 SpeechColab 维护的 **SpeechIO Leaderboard** 为第三方基准：46 组中文真实场景测试集（新闻联播、访谈、播客、演讲、直播、相声、方言电影等，由专业标注团队转写），2025.01 结果（[SpeechIO Leaderboard](https://github.com/SpeechColab/Leaderboard)）： + +| 排名 | 引擎 | 公开集 CER（ZH00001–26） | 全量 CER（含未公开集） | +|---|---|---|---| +| 1 | Azure Batch（微软） | 1.95% | 2.99% | +| 2 | 喜马拉雅 API | 1.72% | 3.35% | +| 3 | **阿里云录音文件识别** | **1.80%** | **3.40%** | +| 4 | 讯飞语音转写（lfasr） | 3.01% | 4.80% | +| 5 | 腾讯云 | 3.20% | 4.64% | +| 6 | 思必驰 | 3.61% | 5.75% | +| 7 | 百度（极速版） | 7.30% | 10.10% | + +与本产品场景最贴近的是**播客/访谈/演讲类**子集（如"故事FM"播客 4.5h、"鲁豫有约"访谈 3h）：各引擎在这些口语集上的 CER 大致落在 2%–6% 区间（[逐测试集结果](https://github.com/SpeechColab/Leaderboard)）。注意：榜单未覆盖火山引擎（字节），且自 2025 年起各厂相继发布"大模型版"识别（见 2.2），榜单数字可能已偏保守——建议选型时用我们自己的讲述样本做一次小规模盲测。 + +阿里云官方的 SenseVoice 论文（阿里通义）报告 SenseVoice-Small 在 AISHELL-1/AISHELL-2/WenetSpeech 等中文集上识别率优于 Whisper-Small（[arXiv:2407.04051](https://arxiv.org/abs/2407.04051)，[SenseVoice README 基准图](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice)），可作开源侧参照。 + +### 2.2 逐家详述 + +价格均为 2026-10-04 官方页面抓取。换算基准：1 小时 = 60 分钟。 + +#### 阿里云 NLS（智能语音交互） + +- **产品线**：实时语音识别（流式）、一句话识别（≤60s/次）、录音文件识别（异步，提交+轮询）、录音文件识别极速版、录音文件识别闲时版；另有百炼平台的 FunASR/Paraformer 模型 API。 +- **价格**（[官方计费文档](https://help.aliyun.com/zh/isi/getting-started/billing-10)）： + - 录音文件识别按量 **2.50 元/小时**（日用量 0–299h），阶梯最低 1.00 元/小时（5000h+/日）；资源包 1000 小时 1200 元（合 1.20 元/小时）、20000 小时 20000 元（合 1.00 元/小时） + - 录音文件识别闲时版（24h 内返回）**1.00 元/小时**，10 万小时以上 0.60 元/小时 + - 录音文件识别极速版 3.30 元/小时起 + - 实时语音识别 3.50 元/小时起 + - 百炼 Paraformer 语音识别 **0.288 元/小时**（不限量，大模型平台定价） +- **能力**：录音文件识别支持音频 ≤512MB、总时长 ≤12h 的 URL 提交（[API 文档](https://www.alibabacloud.com/help/zh/isi/developer-reference/api-reference-2)）；支持说话人分离（`auto_split`/`speaker_num` 参数，[FAQ](https://help.aliyun.com/zh/isi/support/faq-about-speech-recognition)）；带词级时间戳；可返回 JSON 逐句结果。 +- **免费额度**：新用户 3 个月试用（2 路并发或每天 2 小时录音文件识别额度）（[快速入门](https://help.aliyun.com/zh/isi/getting-started/start-here)）。 +- **合规**：境内服务，可签署数据处理协议；audio 即焚纪律可由服务端实现（转写结果落库、音频不落盘）。 + +#### 火山引擎（字节跳动，豆包语音） + +- **产品线**：豆包录音文件识别模型 2.0（大模型版）、录音文件识别标准版/极速版/闲时版、豆包流式语音识别模型 2.0、大模型流式语音识别。 +- **价格**（[官方计费文档](https://www.volcengine.com/docs/6561/1359370)、[计费概述](https://www.volcengine.com/docs/DoubaoVoice/BillingOverview-15)）： + - 豆包录音文件识别模型 2.0：后付费 **0.8 元/小时**；资源包 30 小时 23 元（约 0.77）、10000 小时 7200 元（合 0.72）、300000 小时合 0.67 元/小时 + - 豆包流式语音识别模型 2.0：后付费 1 元/小时 + - 传统录音文件识别标准版：后付费 1.8 元/小时（0–300h）起；闲时版 1.2 元/小时后付费、资源包低至 0.5 元/小时 +- **能力**：标准版/极速版/闲时版均为"提交 + 查询"异步（[接入必读](https://docs.volcengine.com/docs/DoubaoVoice/Accessmust-read?lang=zh)）；大模型版 ASR 支持多语种、热词；新应用有免费试用额度。 +- **备注**：SpeechIO 榜单未收录火山，中文口语实测数据缺第三方验证——但字节系（抖音语音输入）的中文口语工程能力属于第一梯队，且单价最低档。 + +#### 腾讯云 ASR + +- **产品线**：实时语音识别、录音文件识别（异步）、录音文件识别极速版（同步，100MB/2h 内音频）、大模型 2.0 版、语音流异步识别；增值：情绪识别、角色分离、口语转书面语。 +- **价格**（[官方计费概述](https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35686)、[极速版文档](https://cloud.tencent.com/document/product/1093/52097)）： + - 录音文件识别后付费 **1.75 元/小时**（0–12 万小时/月）；资源包 60 小时 90 元（1.5）、1000 小时 1200 元（1.2） + - 录音文件识别（大模型 2.0 版）：后付费 0.8 元/小时，资源包低至 0.72 元/小时 + - 录音文件识别极速版：3.10 元/小时起 + - **情绪识别增值服务**：后付费 0.85 元/小时（与 ASR 叠加计费）——直接提供"情绪"维度的云侧输出，但注意它是离散情绪类别而非韵律连续特征 +- **免费额度**（长期）：录音文件识别 10 小时/月、实时 5 小时/月、一句话识别 5000 次/月。 +- **榜单**：SpeechIO 全量 CER 4.64%（2025.01）。 + +#### 讯飞开放平台（iFLYTEK） + +- **产品线**：语音听写（≤60s/次，实时）、语音转写 lfasr（≤5 小时/文件、≤500MB，异步）、实时语音转写。 +- **价格**（[语音转写产品页](https://www.xfyun.cn/services/lfasr)，含价格表；[会员试用页](https://www.xfyun.cn/doc/member/trial.html)）： + - 免费包：个人 5 小时/年、**企业开发者 50 小时/年** + - 按时长套餐：80 小时/年 198 元（约 2.48 元/小时）、2000 小时/年 4000 元（2.0）、10000 小时 17500 元（1.75）、300000 小时 360000 元（1.2） + - 语音听写套餐：20 万次/年 1000 元、100 万次/年 4000 元 +- **能力**：中文方言是讯飞传统强项（202 种方言免切识别，部分需另购）；lfasr 支持批量、时间戳（[lfasr API 文档](https://www.xfyun.cn/doc/asr/lfasr/API.html)）。 +- **榜单**：SpeechIO 全量 CER 4.80%（2025.01）。 + +#### 百度智能云 + +- **价格**（[官方价格文档](https://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/Tldjm0i4c)）：音频文件转写后付费 **2 元/小时**；小时包 1000 小时 1200 元（1.2 元/小时）起；短语音识别按次（后付费 3.4 元/千次起）；实时语音识别 3 元/小时后付费、1.8 元/小时（1000h 包）。 +- **免费额度**：10 万次短语音识别/企业账号（产品页）。 +- **榜单**：SpeechIO 全量 CER 10.10%（2025.01，明显落后）——不推荐作为主通路。 + +#### OpenAI（GPT-4o transcribe 等） + +- **价格**（[官方定价页](https://platform.openai.com/docs/pricing)）：`gpt-4o-transcribe` **$0.006/分钟**（约 2.16 元/小时）；`gpt-4o-mini-transcribe` $0.003/分钟；`gpt-transcribe` $0.0045/分钟；实时转写 $0.017/分钟。注意：`whisper-1` 已不再出现在当前定价页。 +- **可用性**：api.openai.com 在大陆不可直连，需中转；数据出境 + 《个人信息保护法》下的合规评估义务；无境内实体可签 DPA。**结论：不适合作为面向大陆用户的主通路**；可作为开发期对照基准。 + +#### Groq（Whisper 托管） + +- **价格**（[官方文档](https://console.groq.com/docs/speech-to-text)）：`whisper-large-v3` **$0.111/小时**（约 0.80 元/小时）、`whisper-large-v3-turbo` $0.04/小时（约 0.29 元/小时）；单次最低计费 10 秒；文件上限 25MB（免费层）/100MB；官方自报 WER 10.3%（large-v3）/12%（turbo，测试集未注明，按英文基准理解）。 +- **可用性**：不对中国大陆提供服务、需境外支付；同上的出境合规问题。单价最低但综合不可用。 + +#### Deepgram + +- **价格**（[官方定价页](https://deepgram.com/pricing)）：Nova-3 Monolingual $0.0048/分钟（促销价，原价 $0.0077）；Nova-3 Multilingual $0.0058/分钟；$200 免费额度。多语种版支持中文在内的 45+ 语种、含说话人分离。 +- 折合约 1.7–4.0 元/小时；境外服务，可用性与合规同上。 + +#### AssemblyAI + +- **价格**（[官方定价页](https://www.assemblyai.com/pricing)）：Universal-2 **$0.15/小时**（99 语种）、Universal-3.5 Pro $0.21/小时（18 语种）。折 1.1–1.5 元/小时；境外服务。 + +### 2.3 横向对比表（录音文件转写，中文普通话） + +| 厂商 | 后付费单价 | 资源包低价 | 免费额度 | 第三方中文 CER（SpeechIO 2025.01） | 单文件上限 | 时间戳/说话人 | 境内合规 | 情绪/韵律附加 | +|---|---|---|---|---|---|---|---|---| +| 阿里云 NLS | 2.50 元/h | 1.00 元/h（2 万 h 包） | 3 个月试用 | **3.40%**（#3） | 512MB/12h | 词级时间戳；说话人分离（[FAQ](https://help.aliyun.com/zh/isi/support/faq-about-speech-recognition)） | ✅ | —（百炼另有模型） | +| 火山引擎豆包 | **0.80 元/h**（大模型 2.0） | 0.67 元/h | 新应用试用额度 | 未收录 | 异步队列 | 视版本 | ✅ | — | +| 腾讯云 | 1.75 元/h；大模型 2.0 版 0.8 元/h | 0.72 元/h | 10 h/月 | 4.64% | 极速版 100MB/2h | 支持 | ✅ | **情绪识别增值 0.85 元/h**、角色分离 | +| 讯飞 | 约 2.0–2.48 元/h（套餐） | 1.2 元/h（30 万 h 包） | 企业 50 h/年 | 4.80% | 500MB/5h | 时间戳 | ✅ | 方言最强（202 种） | +| 百度 | 2.00 元/h | 1.2 元/h（1000h 包） | 10 万次短语音 | 10.10% | — | 支持 | ✅ | — | +| OpenAI gpt-4o-transcribe | ≈2.16 元/h | — | — | 英文强，中文无第三方基准 | 25MB | word 级 | ❌ 数据出境 | ❌ | +| Groq whisper-large-v3 | ≈0.80 元/h | — | 有限免费层 | 自报 WER 10.3%（英文） | 25/100MB | segment/word | ❌ | ❌ | +| Deepgram Nova-3 | ≈1.7–4.0 元/h | $200 额度 | 同上 | 中文支持，无第三方基准 | — | 含说话人分离 | ❌ | Audio Intelligence（情感/意图） | +| AssemblyAI | ≈1.1–1.5 元/h | — | — | 中文含于 99 语种 | — | 含 | ❌ | 情感分析 | + +**读表结论**： +1. 境内四家（阿里/火山/腾讯/讯飞）在可用性、合规、单价三个维度全面优于境外四家；百度的识别率在第三方基准上掉队。 +2. 阿里云是"识别率 × 工程成熟度"的最稳选择；火山大模型版是"单价最低 × 大厂背书"的高性价比选择；腾讯云附带唯一的云侧**情绪识别**增值，但韵律连续特征仍需旁路。 +3. 境外 API 只在一种情况下有意义：开发期做对照基准，或未来出海版本复用同一 `AsrProvider` 接口。 + +### 2.4 数据合规要点 + +- 语音含声纹，声纹属于生物识别信息，《个人信息保护法》第二十八条将其列为**敏感个人信息**，处理需"特定的目的和充分的必要性，并采取严格保护措施"（[官方全文，CAC 发布](https://www.cac.gov.cn/2021-08/20/c_1631050028355286.htm)）。ADR-0004 的"特征提取后即焚、不留声纹"正是对这一条款的架构级响应。 +- 向境外 API 传输语音还触发第三章"个人信息跨境提供"的额外义务（安全评估/标准合同等），早期产品不值得为此付出合规成本。 +- 境内云厂商（阿里/腾讯/字节/讯飞/百度）均提供数据处理协议与"不用于模型训练"的默认承诺，需要在开通服务时确认并留存协议文本（各厂商控制台可签，本调研未逐家抓取协议原文，列为待办）。 + +--- + +## 3. Tauri iOS/Android 原生通路 + +### 3.1 iOS：SFSpeechRecognizer 能力与边界 + +Apple 官方文档（[SFSpeechRecognizer](https://developer.apple.com/documentation/speech/sfspeechrecognizer)，[DocC 数据](https://developer.apple.com/tutorials/data/documentation/speech/sfspeechrecognizer.json)）明确： + +- **"Plan for a one-minute limit on audio duration"**：框架会停止超过一分钟的识别任务——对本产品"几十秒到几分钟"的讲述场景是**硬伤**（可通过分段重启缓解，但体验与准确率都受损）。 +- **"speech recognition is a network-based service"**：按设备/按应用有每日识别限额，失败需引导用户稍后重试；部分语言必须联网。 +- `supportsOnDeviceRecognition`（iOS 13+）：仅部分 locale 支持完全离线；中文是否支持离线取决于系统版本与设备，不可作为承诺。 +- 权限：需在 Info.plist 声明 `NSSpeechRecognitionUsageDescription` 与 `NSMicrophoneUsageDescription`，运行时弹窗授权。 +- 文档还直接建议"**Do not perform speech recognition on private or sensitive information**"——Apple 自己不建议把敏感语音送往其识别服务，这与本产品"个人经历讲述"的内容属性冲突。 + +**Web 侧能不能直接用**：不能。WebKit 工程师在官方 bug 跟踪中确认 SpeechRecognition API 在 SFSafariViewController 与主屏 Web App（PWA）中不可用（[WebKit Bug 225298](https://bugs.webkit.org/show_bug.cgi?id=225298)）；Tauri iOS 使用 WKWebView，属同一未暴露范围。 + +**如果非要原生插件**：Tauri 2 插件可包含 Swift Package（[官方插件开发文档](https://v2.tauri.app/develop/plugins/)），写一个 SFSpeechRecognizer 插件工作量约数百行 Swift，但 1 分钟限制与每日限额使其不适合做主通路。 + +### 3.2 Android：SpeechRecognizer 能力与边界 + +AOSP 源码 `SpeechRecognizer.java` 的类注释（[源码](https://android.googlesource.com/platform/frameworks/base/+/refs/heads/master/core/java/android/speech/SpeechRecognizer.java)）原文： + +> "The implementation of this API is **likely to stream audio to remote servers** to perform speech recognition. As such this API is **not intended to be used for continuous recognition**..." + +- 即：默认实现（Google 的 RecognitionService）是云端识别；大陆发行版 ROM（无 GMS）往往没有可用的默认识别服务，行为不可控。 +- `createOnDeviceSpeechRecognizer()`（API 33+）存在，但 `isOnDeviceRecognitionAvailable()` 取决于厂商配置，中文离线包是否可用因设备而异。 +- WebView 内 `getUserMedia` 需要宿主应用处理 `WebChromeClient.onPermissionRequest` 授权麦克风，否则默认拒绝（Android 官方 WebChromeClient 文档）。 +- Android 11+ 查询识别服务需在 manifest 加 `` 块（同上源码注释）。 + +### 3.3 Tauri 2 插件机制与社区现状 + +- Tauri 2 官方插件机制：插件 = Cargo crate + 可选 NPM 包 + 可选 Android 库工程（Kotlin/Java）与 iOS Swift Package；`npx @tauri-apps/cli plugin new --android --ios` 一键生成模板（[官方插件开发文档](https://v2.tauri.app/develop/plugins/)）。 +- 社区已有现成 STT 插件：[tauri-plugin-stt](https://github.com/brenogonzaga/tauri-plugin-stt)（MIT）——桌面端用 whisper.cpp（whisper-rs，Metal/CUDA/Vulkan 可选），**移动端直接委托 OS 引擎**（iOS SFSpeechRecognizer / Android SpeechRecognizer）。它恰好印证了 3.1/3.2 的结论：移动端的 OS 引擎路线会继承 1 分钟限制与云端依赖。该插件代码可作为自写插件的模板，但不建议直接采用其移动端路径。 +- 官方插件仓库（plugins-workspace）暂无 speech 插件；生态单薄，自写插件需自维护。 + +### 3.4 移动端录音的现实：`getUserMedia` / MediaRecorder + +- **WKWebView 支持 getUserMedia 的起点是 iOS 14.3**：WebKit 官方博客原文"navigator.mediaDevices.getUserMedia can now be exposed to WKWebView applications... **automatically exposed if the embedding application is able to natively capture either audio or video**"（[WebKit Blog: MediaRecorder API](https://webkit.org/blog/11353/mediarecorder-api/)）；此前是长期 bug（[WebKit Bug 208667](https://bugs.webkit.org/show_bug.cgi?id=208667)）。WWDC21 亦确认"WKWebView supports getUserMedia from iOS 14.3"（[WWDCNotes: Explore WKWebView additions](https://wwdcnotes.com/documentation/wwdc21-10032-explore-wkwebview-additions/)）。 +- MediaRecorder 支持矩阵：macOS Safari 14.1+、iOS Safari 14.5+、Android Chrome、桌面 Chrome/Firefox 全绿，全局支持率 96.21%（[caniuse mediarecorder](https://caniuse.com/mediarecorder)）。 +- **坑清单**（对 Tauri 落地）： + 1. iOS 需 Info.plist 加 `NSMicrophoneUsageDescription`；Tauri 侧确认 WKWebView 配置允许媒体捕获（Tauri 默认配置通常已满足，需实测）； + 2. **Safari 系产出的录音是 `audio/mp4`（AAC），不是 webm/Opus**；Android Chrome 产 `audio/webm;codecs=opus`——服务端必须用 FFmpeg 统一转码（16kHz mono PCM）后再送 ASR； + 3. Android WebView 偶发 `NotReadableError`（Fragment 化生态的已知问题），需重试与降级提示； + 4. 录音必须通过用户手势启动（iOS 平台要求）。 + +**本节结论**：Tauri 手机端的正确通路是 **Web 层 `getUserMedia` + MediaRecorder 录音 → 上传自有服务端**，与网页端完全共用代码与服务端管线；原生 STT 插件只在"未来要做离线模式"时才值得投入。 + +--- + +## 4. 自托管开源模型 + +### 4.1 SenseVoice（阿里 FunAudioLLM，重点推荐） + +- **能力**：单模型输出 ASR + 语种识别（中/粤/英/日/韩）+ **情感识别**（HAPPY/SAD/ANGRY/NEUTRAL/FEARFUL/DISGUSTED/SURPRISED 七类）+ **音频事件检测**（BGM/掌声/笑声/哭声/咳嗽/喷嚏/呼吸等，其中"笑声/呼吸/哭泣"正是 ADR-0004 要的副语言信号）；带逆文本归一化（ITN，标点数字规范化）（[README](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice)，[论文 arXiv:2407.04051](https://arxiv.org/abs/2407.04051)）。 +- **速度与部署**：非自回归端到端架构，同参数量下推理比 Whisper-Small 快 5 倍以上、比 Whisper-Large 快 15 倍以上（[README 基准](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice)）；提供 FunASR Python 服务、FastAPI 容器、**llama.cpp GGUF 单机二进制**（内置 FSMN-VAD，无需 Python，[runtime 说明](https://www.funasr.com/llama-cpp.html)，[GGUF 权重](https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall-GGUF)）；官方明确"中文与粤语识别优于 Whisper"（同 README 基准图）。 +- **端侧**：[sherpa-onnx 官方支持 SenseVoice](https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/sense-voice/index.html)，可跑 iOS/Android/Raspberry Pi，十种语言绑定——给"未来端侧离线"留了路。 +- **许可**：代码 MIT；权重采用 FunASR 模型开源许可，官方澄清**允许商用**（需遵守署名与模型命名要求）（[许可说明](https://github.com/QwenAudio/SenseVoice/issues/334#issuecomment-5083546605)）。上线前请律师过一遍 MODEL_LICENSE 文本。 +- **局限**：单次推理上限约 30 秒音频，长音频必须 VAD 切分（README 提供 FSMN-VAD 组合方案与无 VAD 的定长滑窗脚本）；情感/事件标签的效度数据来自作者自测基准，缺第三方复现。 + +### 4.2 Paraformer（阿里） + +非自回归工业级中文 ASR（FunASR 生态默认中文模型），SenseVoice 的同门前辈；阿里云百炼把它作为 API 出售（0.288 元/小时，见 2.2），模型本身在 ModelScope 开源（[模型页](https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary)）。长音频需配 VAD。若自托管，优先考虑 SenseVoiceSmall（同生态、多情感事件输出、更快）。 + +### 4.3 Whisper large-v3 / faster-whisper / whisper.cpp + +- **中文长口语表现**：Whisper 是通用多语模型，中文并非其最优语种；SpeechIO 中文榜未收录 Whisper（跑分成本高），阿里 SenseVoice 基准显示其中文识别优于 Whisper-Small/Large（[SenseVoice README](https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice)）。社区共识的额外问题：长静音/低质量音频下的**幻觉**（编造文本）风险，需要通过 VAD 与 no_speech 阈值压制。 +- **faster-whisper**（CTranslate2）：同精度下比官方 openai/whisper 快 4 倍；官方基准——large-v2 在 RTX 3070 Ti 上转写 13 分钟音频 fp16 1m03s（约 12 倍实时）、int8 batch=8 仅 16s；small 模型纯 CPU（i7-12700K）int8 batch=8 为 51s（约 15 倍实时）（[README 基准](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper)）。GPU 仅需 cuBLAS/cuDNN，无需 FFmpeg（PyAV 内置）。 +- **whisper.cpp**：纯 C/C++，内存占用 tiny 273MB / base 388MB / small 852MB / medium 2.1GB / large 3.9GB（[README 内存表](https://github.com/ggml-org/whisper.cpp)）；Apple Silicon 有 Metal/Core ML（encoder 走 ANE 比纯 CPU 快 3 倍以上）；官方 iOS/Android/WASM 示例；内置 Silero-VAD 支持。 +- **定位**：若自托管，Whisper 系适合"多语种混杂"场景；纯中文叙事场景，SenseVoiceSmall 是更优解。 + +### 4.4 sherpa-onnx 端侧部署 + +[k2-fsa/sherpa-onnx](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx)：ONNX Runtime 驱动的离线 ASR，支持 Zipformer/Paraformer/SenseVoice/Whisper 等模型，覆盖 iOS/Android/树莓派/桌面，WASM 版见 1.2。移动端"录音 + 端侧转写 + 只上传文本"的极端隐私模式可以用它实现，代价是 App 包体增加数百 MB（模型文件）——建议作为二期选项。 + +### 4.5 自托管成本估算（与 2.3 对照） + +量级假设：300 DAU × 4 分钟/日 ≈ **600 转写小时/月**。 + +- **云端**：火山豆包大模型 0.8 元/h → **约 480 元/月**；阿里云按量 2.5 元/h → 约 1500 元/月；阿里云 1000h 资源包 → 约 720 元/月；讯飞套餐二 → 约 1200 元/月。 +- **自托管**：SenseVoiceSmall 官方口径比 Whisper-Small 快 5 倍以上；即便保守按"Whisper-Small 级 CPU 吞吐 ~15 倍实时"（[faster-whisper CPU 基准](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper)）打五折算，单核也能做到约 7 倍实时 → 600 小时音频约需 86 核·小时/月，**一台 4 核 CPU 云主机（约百元/月量级）富富有余**。GPU 都不需要。（此为推算，非官方基准；落地前用真实样本实测 RTF。） +- 结论：几百 DAU 阶段两者都便宜；云的隐性成本是接入与对账工作量，自托管的隐性成本是运维。推荐**云为主、自托管为兜底**，`AsrProvider` 接口切换成本很低。 + +--- + +## 5. 韵律特征旁路 + +需求回顾（ADR-0004）：语速、停顿分布、音高变化范围、能量、填充词频率、情绪唤醒度、笑/叹息等副语言信号；存储为**不可逆统计向量**，不含声纹。 + +### 5.1 端上提取（Web Audio API / 原生） + +- **能量/RMS/过零率**：Web Audio `AnalyserNode`（原生 API，[W3C Web Audio 规范](https://webaudio.github.io/web-audio-api/)）+ [meyda](https://github.com/meyda/meyda)（JS 音频特征库，支持 Web Audio 实时提取）。 +- **音高（F0）**：[CREPE](https://github.com/marl/crepe)（MIT 许可的深度学习音高模型，有 ONNX 导出与 TF.js 生态，第三方项目确认其许可与权重来源）；纯算法可用 YIN/自相关自行实现。 +- **优点**：原始音频**不出端**，"即焚"在最强意义上成立；零服务端算力。 +- **缺点**：浏览器/WebView 间数值一致性需自行校准；移动端 WebView 后台节流；音高提取对录音质量敏感；与转写文本的时间对齐需要自己维护。适合做**粗粒度能量/语速**，音高等精细特征建议服务端做。 + +### 5.2 服务端提取 + +- **[parselmouth](https://github.com/YannickJadoul/Parselmouth)**：Praat 的 C/C++ 算法原封不动暴露给 Python（`to_pitch()` 自相关法、`to_intensity()` 等），音高/强度/共振峰的学术标准实现。许可 GPLv3+——服务端内部使用不构成"分发"，通常可接受，上线前法务确认。 +- **FFmpeg 滤镜**：官方滤镜文档确认 [`silencedetect`](https://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#silencedetect)（静音段检测→停顿分布）、[`ebur128`](https://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#ebur128)（响度/能量，BS.1770）、[`astats`](https://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#astats)（统计特征）——零额外依赖即可拿到能量与停顿；音高仍需 parselmouth/CREPE 类工具。 +- **[openSMILE](https://github.com/audeering/opensmile)**（GeMAPS/eGeMAPS 特征集，语音情感研究标准工具）：**注意许可陷阱**——开源版"不允许用于任何类型的商业产品"，商用需购买 audEERING 商业许可（[README 许可段](https://github.com/audeering/opensmile)）。本产品应直接避开。 +- **ASR 附带的免费午餐**：SenseVoiceSmall 的情感标签与事件标签（笑声/哭泣/呼吸/咳嗽）可直接映射 ADR-0004 的"情绪唤醒度、笑/叹息"字段；腾讯云情绪识别增值（0.85 元/h）是云侧替代（[腾讯计费](https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35686)）。二者都是离散标签，**不能替代**连续的音高/能量统计。 + +### 5.3 与"即焚"纪律的兼容设计 + +1. 服务端接收音频后全程**内存处理**：解码（FFmpeg 管道）→ 分支 A 送 ASR、分支 B 送韵律提取 → 汇总（文本 + 统计向量）→ 释放缓冲，任何环节不落盘（含临时文件用 `tmpfs`/内存管道）。 +2. 特征只存**聚合统计量**（均值/方差/分位数/时长比），不存音高轮廓原始序列——音高随时间的曲线具有个体可辨识性，聚合后即不可逆。 +3. 转写文本与特征的关联通过讲述事件 ID，音频本身无 ID、无日志留存。 +4. 拒绝任何"声纹/说话人身份"类输出：说话人分离（diarization）与声纹识别（speaker verification）在本产品是明确禁区——注意阿里/腾讯的说话人分离参数**不要开启**（单用户讲述场景本来也不需要）。 + +--- + +## 6. 推荐架构 + +### 6.1 总体：一条管线，两个端复用 + +``` +[网页端 / Tauri iOS / Tauri Android] + │ getUserMedia + MediaRecorder（用户手势启动） + │ 录音 blob（webm/opus 或 mp4/aac，视平台） + ▼ +[自有服务端 Hono] POST /api/asr（沿用现有路由与 AsrProvider 接口） + │ ① FFmpeg 转码：16kHz mono PCM（全程内存管道） + ├─②a ASR 分支：AsrProvider.transcribe() + │ 主：阿里云 NLS 录音文件识别 / 火山豆包大模型（可配置切换） + │ 备：自托管 SenseVoiceSmall（FunASR / llama.cpp） + ├─②b 韵律分支：FFmpeg silencedetect + ebur128（停顿/能量） + │ + parselmouth（音高统计）[+ SenseVoice 情感/事件标签] + │ ③ 结果聚合 → { transcript, prosody_stats, emo_tags } + │ ④ 音频缓冲立即释放（即焚）；结果按 ADR-0004 落库 + ▼ +[可编辑文本框回填]（沿用 VoiceInput 的"确认后才提交"UX） +``` + +### 6.2 网页端 + +- **主通路**：MediaRecorder 录音 → 上传（现有通路 2 代码基本不动，换真实 provider）。 +- **可选"零上传"模式**：保留 `SpeechRecognition` 通路作为隐私偏好选项，UI 上明确标注"识别由浏览器/系统提供"；桌面 Chrome（网络允许时）与 Safari 可用。主线不再依赖它。 +- 保留纯文本兜底（现状已正确）。 + +### 6.3 Tauri 手机端 + +- 不引原生 STT 插件；iOS/Android 都走 `getUserMedia`+MediaRecorder 录音上传（WKWebView iOS 14.3+ 已支持 getUserMedia，[WebKit Blog](https://webkit.org/blog/11353/mediarecorder-api/)）。 +- 权限配置：iOS `NSMicrophoneUsageDescription`；Android `RECORD_AUDIO` + WebView 的 `onPermissionRequest` 处理（Tauri 默认 WebView 配置需实测验证一次）。 +- 服务端兼容 `audio/mp4`（Safari/WKWebView 产物）与 `audio/webm`（Android/Chrome 产物）双格式，统一转码。 +- 二期可选：sherpa-onnx 端侧 SenseVoice 离线模式（包体换隐私）。 + +### 6.4 服务端接入要点 + +- `server/src/asr/provider.ts` 的 `AsrProvider` 接口无需改动，新增两个实现：`AliyunFileAsrProvider`、`VolcanoFileAsrProvider`，外加 `SenseVoiceProvider`（HTTP 调本地 FunASR 服务或 llama.cpp server）。路由层加一个 provider 选择的环境变量即可。 +- 阿里云为异步（提交+轮询），对产品"容忍 2–5 秒延迟"完全够用（转写通常秒级返回；闲时版保证 24h 内，不可用为主力）；火山大模型版同为 submit/query。 +- 韵律分支与 ASR 分支并行（Promise.all），超时与降级互不影响。 +- 即焚实现：流式处理 + 不落盘 + 单元测试断言"处理后磁盘无音频文件"。 + +--- + +## 7. 风险与开放问题 + +1. **厂商"用客户音频训练"条款**：各家默认承诺不一（尤其免费额度阶段），开通时须逐家确认数据处理协议并留存；免费档通常允许改进模型，付费/企业档可关闭——需要商务确认（待办，未在本次调研逐家抓取协议原文）。 +2. **榜单时效**：SpeechIO 数据为 2025.01，火山缺席、各厂"大模型版"未覆盖；**必须用自有讲述样本（情感化口语、随意语法）做一次 4 家盲测**再最终定主 provider（建议样本 ≥30 分钟）。 +3. **Web Speech 国内实测**：Chrome 走 Google 服务的实际可达性与识别质量需在我们目标网络环境实测；Safari 桌面端"零上传"模式需验证 Siri 未开启时的失败提示文案。 +4. **Tauri Android 麦克风授权链**：WebView `onPermissionRequest` 在 Tauri 2 的默认实现是否直通 Android 运行时权限，需要真机验证（华为/小米/OPPO 各一）。 +5. **SenseVoice 情感标签效度**：七类情感与"情绪唤醒度"的映射关系需要心理学顾问校准；笑/叹息事件可先从 AED 标签直接采用。 +6. **方言/口音**：默认"普通话 + 轻度口音"假设；重度方言用户（粤语等）在讯飞上体验最好，可作为后期 provider 策略维度（讯飞免费企业包 50h/年可作补充通道）。 +7. **成本临界点**：DAU 涨到数千时，自托管比重上升（云约 0.7–2.5 元/h vs 自托管接近电费）；`AsrProvider` 抽象保证切换成本可控。 +8. **openSMILE 许可**：开源版禁商用，已排除；若未来需要 GeMAPS 标准特征集，要么买商业许可，要么用 parselmouth 复现核心 LLD。 +9. **即焚的审计**：建议加一条服务端日志规范——只记录"转写时长、耗时、特征维度数"等元数据，绝不记录音频哈希之外的可回放标识。 +10. **iOS 录音中断**：来电/锁屏导致的 MediaRecorder 停止需前端兜底（现状 onstop 已处理 blob 收尾，验证中断时 blob 完整性即可）。 + +--- + +## 附录：来源清单（按章节） + +**浏览器侧** +- W3C Web Speech API 草案：https://w3c.github.io/speech-api/ +- caniuse SpeechRecognition 数据与注记：https://caniuse.com/speech-recognition +- Chromium 语音识别网络引擎源码（Google 后端实证）：https://github.com/chromium/chromium/blob/main/content/browser/speech/network_speech_recognition_engine_impl.cc +- WebKit Bug 225298（WKWebView/SFSafariViewController 不可用）：https://bugs.webkit.org/show_bug.cgi?id=225298 +- whisper.cpp WASM 示例 README（性能/上限/体积）：https://github.com/ggml-org/whisper.cpp/tree/master/examples/whisper.wasm +- whisper.cpp WASM 在线 demo：https://ggml.ai/whisper.cpp/ +- sherpa-onnx WASM 文档与 demo 列表：https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/wasm/index.html +- ONNX Runtime Web 教程（WebGPU/WebNN）：https://onnxruntime.ai/docs/tutorials/web/ +- caniuse MediaRecorder：https://caniuse.com/mediarecorder +- WebKit Blog: MediaRecorder API（WKWebView getUserMedia, iOS 14.3）：https://webkit.org/blog/11353/mediarecorder-api/ +- WebKit Bug 208667（getUserMedia 在 WKWebView 的历史问题）：https://bugs.webkit.org/show_bug.cgi?id=208667 + +**云端 ASR** +- SpeechIO 中文 ASR 排行榜（2025.01 CER）：https://github.com/SpeechColab/Leaderboard +- 阿里云 NLS 计费：https://help.aliyun.com/zh/isi/getting-started/billing-10 +- 阿里云录音文件识别 API（512MB/12h）：https://www.alibabacloud.com/help/zh/isi/developer-reference/api-reference-2 +- 阿里云免费试用说明：https://help.aliyun.com/zh/isi/getting-started/start-here +- 火山引擎豆包语音计费：https://www.volcengine.com/docs/6561/1359370 ；https://www.volcengine.com/docs/DoubaoVoice/BillingOverview-15 ；接入必读：https://docs.volcengine.com/docs/DoubaoVoice/Accessmust-read?lang=zh +- 腾讯云 ASR 计费概述（含免费额度、情绪识别增值）：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35686 ；极速版限制：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/52097 +- 讯飞语音转写产品页与价格：https://www.xfyun.cn/services/lfasr ；API 限制：https://www.xfyun.cn/doc/asr/lfasr/API.html ；会员试用价格：https://www.xfyun.cn/doc/member/trial.html +- 百度语音价格：https://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/Tldjm0i4c +- OpenAI API 定价（transcription 系列）：https://platform.openai.com/docs/pricing +- Groq Speech-to-Text（价格/限制/WER）：https://console.groq.com/docs/speech-to-text +- Deepgram 定价：https://deepgram.com/pricing +- AssemblyAI 定价：https://www.assemblyai.com/pricing +- 《个人信息保护法》全文（CAC）：https://www.cac.gov.cn/2021-08/20/c_1631050028355286.htm + +**Tauri 移动端** +- Apple SFSpeechRecognizer 文档（1 分钟限制/限额/离线属性）：https://developer.apple.com/documentation/speech/sfspeechrecognizer +- AOSP SpeechRecognizer 源码（远端服务器注释/on-device API）：https://android.googlesource.com/platform/frameworks/base/+/refs/heads/master/core/java/android/speech/SpeechRecognizer.java +- Tauri 2 插件开发文档：https://v2.tauri.app/develop/plugins/ +- 社区插件 tauri-plugin-stt：https://github.com/brenogonzaga/tauri-plugin-stt +- WWDCNotes: Explore WKWebView additions（iOS 14.3 getUserMedia）：https://wwdcnotes.com/documentation/wwdc21-10032-explore-wkwebview-additions/ + +**自托管开源模型** +- SenseVoice（能力/基准/许可/部署）：https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice ；论文：https://arxiv.org/abs/2407.04051 ；llama.cpp 运行时：https://www.funasr.com/llama-cpp.html ；GGUF：https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall-GGUF ；许可澄清：https://github.com/QwenAudio/SenseVoice/issues/334#issuecomment-5083546605 +- FunASR：https://github.com/modelscope/FunASR +- sherpa-onnx SenseVoice 支持：https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/sense-voice/index.html +- Paraformer 模型页：https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/summary +- whisper.cpp（内存表/平台/Core ML）：https://github.com/ggml-org/whisper.cpp +- faster-whisper（基准）：https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper +- OpenAI Whisper：https://github.com/openai/whisper + +**韵律特征** +- meyda（JS 特征提取）：https://github.com/meyda/meyda +- CREPE（音高模型，MIT）：https://github.com/marl/crepe +- parselmouth（Praat in Python）：https://github.com/YannickJadoul/Parselmouth +- openSMILE（注意商用许可限制）：https://github.com/audeering/opensmile +- FFmpeg 滤镜（silencedetect / ebur128 / astats）：https://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html