🔢 Преобразование речи в текст в iOS-приложении

В iOS 26 компания Apple представила новый API SpeechAnalyzer — мощный инструмент для работы с аудио и преобразования речи в текст. Разберём, как интегрировать его в приложение.

AudioManager Управляет доступом к микрофону и аудиосессией, отвечает за разрешения и потоковую передачу аудиобуферов в реальном времени.

BufferConverter Конвертирует аудиобуферы в нужные форматы — это важно для корректной работы с SpeechAnalyzer.

TranscriptionManager Организует весь процесс: запрашивает разрешения, запускает транскрипцию и обрабатывает результат.

Пример обработки аудиобуфера:

func processAudioBuffer(_ buffer: AVAudioPCMBuffer) throws { guard let inputBuilder, let analyzerFormat else { return } let converted = try converter.convertBuffer(buffer, to: analyzerFormat) inputBuilder.yield(AnalyzerInput(buffer: converted)) }

🔸 Требуются разрешения Microphone и Speech Recognition.
🔸 API оптимизирован для длинных записей.
🔸 Лучше всего работает при записи голоса «на расстоянии».

Голосовые заметки.
Субтитры в реальном времени.
Голосовые сообщения в мессенджерах.
Голосовое управление приложением.
Анализ аудиоконтента.

SpeechAnalyzer — это шаг вперёд для голосовых интерфейсов. Да, API пока сыроват, но уже сейчас его можно использовать в реальных проектах. Главное — корректно обрабатывать ошибки и проверять доступ к микрофону и распознаванию речи.

🔢 Преобразование речи в текст в iOS-приложении

⚙ Ключевые компоненты

♣ Особенности реализации

❌ Важные нюансы

✅ Практическое применение

💡 Вывод