你有没有碰到过在录制口播视频的时候，总是出现嗯啊这种语气词，自己还不注意。
今天给大家推荐的这个语言表达训练系统可以实时将你的语音通过麦克风转换成文字，并将语气词给你标注出来，让你在训练时避免语气词的，训练你的语音表达能力。
整体效果如下图所示。
1. 功能
1、基于模型 Sherpa-ONNX 实现语音实时识别，完全离线。
2、黑底大字，方便查看，实时显示你说的每一句话。
3、通过词库分析，自动检测填充词、犹豫词、笼统词，给出精准替代
4、AI反馈和统计分析报告。
2. 安装
2.1 克隆安装
git clone 文章末尾获取
cd expression-trainer
npm install
克隆时若出现下面的错误，直接交给Ai吧，让其帮你安装。
AI会给你三种方案，选择合适的方案进行安装即可。
出现错误后 AI 还会自动帮你修复，以前需要自己找问题，现在有了 AI安装这些开源软件都不需要发愁了，确实提升了效率。
2.2 下载语音识别模型
下载Sherpa-ONNX 的 streaming paraformer 中英双语模型
https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/asr-models/sherpa-onnx-streaming-paraformer-bilingual-zh-en.tar.bz2
将下载的模型放到下面的目录下
models/
└── sherpa-onnx-streaming-paraformer-bilingual-zh-en/
├── encoder.int8.onnx
├── decoder.int8.onnx
└── tokens.txt
2.3 启动应用
npm start
2.4 配置模型
启动后在设置中填写模型的配置，官方推荐使用 deepseek。
2.5 录制语音
- 点击「开始录制」 → 对着麦克风说话
- 实时字幕会在屏幕中央显示你说的内容
- 左侧面板实时统计填充词/犹豫词/笼统词
- 右侧面板每50字会给出AI实时反馈
- 说完后点击「结束」 → 可以点「生成报告」获取完整分析
这里放视频
3. 技术架构
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Electron 主进程 │
│ ├── Sherpa-ONNX (离线语音识别) │
│ ├── 词库匹配 (emotion-lexicon.json) │
│ └── AI反馈 (多后端 HTTP API) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ 渲染进程 (Chromium) │
│ ├── 全屏字幕显示 │
│ ├── 实时统计面板 │
│ └── 分析报告弹窗 │
└─────────────────────────────────────────┘
4. 词库说明
data/emotion-lexicon.json 基于大连理工情感词库7大类结构，包含：
- 130+ 情绪词：分类（喜怒哀惧恶惊）+ 强度（1-9）
- 笼统词→精准词映射：25组高频替代建议
- 填充词表：24个常见口头禅
- 犹豫词表：19个弱化表达
- 程度词梯度：弱→中→强→极 四级
- 画面化描述：10组「抽象→具象」转换
- 犹豫→直接转换：8组对照示例
5. 开发
# 开发模式（带DevTools）
npm run dev
# 目录结构
├── main.js # Electron主进程
├── preload.js # preload脚本
├── src/
│ ├── index.html # 主界面
│ ├── settings.html # 设置页
│ ├── styles.css # 样式
│ ├── app.js # 前端逻辑
│ └── settings.js # 设置逻辑
├── lib/
│ ├── asr.js # 语音识别
│ ├── lexicon.js # 词库匹配
│ ├── ai-feedback.js # AI反馈
│ └── prompts.js # Prompt模板
├── data/
│ └── emotion-lexicon.json
└── models/ # Sherpa-ONNX模型（需下载）
我总体体验下来，还是很不错的，口播录制训练，强化自己的记忆。
