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# 語音轉文字（STT）

Mastra 的語音轉文字（STT）提供標準化介面，可透過多個服務 Provider 將音訊輸入轉換成文字。 STT 讓具備語音功能的應用程式能回應人類語音。它支援免持互動、改善身心障礙使用者的無障礙體驗，也能提供更自然的介面。

## 設定

若要在 Mastra 中使用 STT，初始化 Voice Provider 時必須提供 `listeningModel`，其中可包含以下參數：

- **`name`**：要使用的特定 STT 模型。
- **`apiKey`**：用於身分驗證的 API 金鑰。
- **Provider 特有選項**：特定 Voice Provider 可能需要或支援的其他選項。

**行為**：這些參數均為選填。你可以使用 Voice Provider 提供的預設設定；實際預設值取決於所使用的 Provider。

```typescript
const voice = new OpenAIVoice({
  listeningModel: {
    name: 'whisper-1',
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  },
})

// If using default settings the configuration can be simplified to:
const voice = new OpenAIVoice()
```

## 可用的 Provider

Mastra 支援多個語音轉文字 Provider，各自具有不同的功能與優勢：

- [**OpenAI**](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/voice/openai)：使用 Whisper 模型進行高準確度轉錄
- [**Azure**](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/voice/azure)：Microsoft 的語音辨識，具備企業級可靠性
- [**ElevenLabs**](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/voice/elevenlabs)：支援多種語言的進階語音辨識
- [**Google**](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/voice/google)：Google 的語音辨識，廣泛支援多種語言
- [**Cloudflare**](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/voice/cloudflare)：針對低延遲應用程式進行邊緣最佳化的語音辨識
- [**Deepgram**](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/voice/deepgram)：AI 驅動的語音辨識，能以高準確度處理各種口音
- [**Sarvam**](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/reference/voice/sarvam)：專精於印度語言與口音

每個 Provider 都以獨立套件實作，你可以視需要安裝：

```bash
pnpm add @mastra/voice-openai@latest  # Example for OpenAI
```

## 使用 listen 方法

STT 的主要方法是 `listen()`，可將語音音訊轉換成文字。用法如下：

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { OpenAIVoice } from '@mastra/voice-openai'
import { getMicrophoneStream } from '@mastra/node-audio'

const voice = new OpenAIVoice()

const agent = new Agent({
  id: 'voice-agent',
  name: 'Voice Agent',
  instructions: 'You are a voice assistant that provides recommendations based on user input.',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  voice,
})

const audioStream = getMicrophoneStream() // Assume this function gets audio input

const transcript = await agent.voice.listen(audioStream, {
  filetype: 'm4a', // Optional: specify the audio file type
})

console.log(`User said: ${transcript}`)

const { text } = await agent.generate(
  `Based on what the user said, provide them a recommendation: ${transcript}`,
)

console.log(`Recommendation: ${text}`)
```

## 轉錄音訊檔案

`listen()` 方法接受來自麥克風或檔案的音訊資料串流。若要轉錄音訊檔案，請使用 `createReadStream()`：

```typescript
import { createReadStream } from 'fs'
import path from 'path'

const audioFilePath = path.join(process.cwd(), 'agent.m4a')
const audioStream = createReadStream(audioFilePath)

const transcription = await agent.voice.listen(audioStream, {
  filetype: 'm4a',
})

console.log(`Transcription: ${transcription}`)
```

如需 Agent 上 Voice Provider 的整體概覽，請參閱 [Mastra 中的 Voice](https://mastra.zisheng.pro/zh-TW/guides/voice/overview)。