第二章 编译运行Android Wenet语音识别

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第一章 基于Ubuntu 24.04 搭建wenet语音转文字
第二章 编译运行Android Wenet语音识别

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前言

本文继续前一章内容，开始前，请先准备好Wenet源码。

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一、Android Wenet语音识别

本文目标是使用Android studio 运行Wenet语音识别-Android Demo。

二、使用步骤

1.修改gradle配置

• 修改文件 wenet/runtime/android/build.gradle，
  gradle:8.4.1 版本号改为与自己的Android studio匹配；

buildscript {
    repositories {
        google()
//        jcenter()
        mavenCentral()
        gradlePluginPortal()
    }
    dependencies {
        classpath 'com.android.tools.build:gradle:8.4.1'
    }
}

allprojects {
    repositories {
        google()
//        jcenter()
        mavenCentral()
        maven { url 'https://jitpack.io' }
    }
}

task clean(type: Delete) {
    delete rootProject.buildDir
}

• 修改文件 wenet/runtime/android/app/build.gradle，

// 增加命名空间
namespace "com.mobvoi.wenet"

• 修改文件 wenet/runtime/android/gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties，
  将gradle版本号改为与自己的Android studio匹配；
  distributionUrl=https://services.gradle.org/distributions/gradle-8.6-bin.zip

2.下载预训练模型

官方提供了两种，这里我们下载中文的即可；

• 中文演讲
• 英语（GigaSpeech）

下载解压后，将“final.zip”和“units.txt”放入Androidde（“app/src/main/assets”）文件夹中；

3.执行task extractAARForNativeBuild

在文件wenet/runtime/android/app/build.gradle中点击运行按钮 执行task extractAARForNativeBuild

在build下生成pytorch_android*.aar文件；

修改wenet/runtime/android/app/src/main/cpp/cmake/libtorch.cmake，配置版本号

# Change version in runtime/android/app/build.gradle.
    file(GLOB PYTORCH_INCLUDE_DIRS "${build_DIR}/pytorch_android-1.13.0.aar/headers")
    file(GLOB PYTORCH_LINK_DIRS "${build_DIR}/pytorch_android-1.13.0.aar/jni/${ANDROID_ABI}")

4.构建并运行APK

最后构建并运行APK即可。

5.遇到问题

• CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. PYTORCH_LIBRARY

原因是没有执行第3步：执行task extractAARForNativeBuild；

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总结

至此Wenet的Android Demo 已跑通运行。
注意：此方式运行的Android Demo 语音识别过程无需移动网络或Wifi。

参考
https://github.com/wenet-e2e/wenet/blob/main/runtime/android/README.md