基于百度接口的实时流式语音识别系统

2024-06-05 22:44
文章标签 接口 百度 实时 语音 识别系统 流式

本文主要是介绍基于百度接口的实时流式语音识别系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

基于百度接口的实时流式语音识别系统

1. 简介

2. 需求分析

3. 系统架构

4. 模块设计

4.1 音频输入模块

4.2 WebSocket通信模块

4.3 音频处理模块

4.4 结果处理模块

5. 接口设计

5.1 WebSocket接口

5.2 音频输入接口

6. 流程图

程序说明文档

1. 安装依赖

2. 运行程序

3. 配置文件 (const.py)

4. 程序结构

5. 代码说明

5.1 主程序

代码说明

结论

基于百度接口的实时流式语音识别系统

1. 简介

本项目实现了一个实时流式语音识别系统，利用百度语音识别服务和WebSocket协议，实现从麦克风捕获音频数据并实时进行语音识别。该系统适用于需要将实时语音转换为文本的应用场景。

2. 需求分析
  • 实时捕获麦克风音频数据
  • 使用WebSocket与百度语音识别服务进行通信
  • 实时发送音频数据并接收识别结果
  • 提供可选的音频输入设备选择
3. 系统架构
  • 音频输入模块：使用PyAudio库捕获麦克风的音频数据。
  • WebSocket通信模块：使用websocket-client库与百度语音识别服务进行通信。
  • 音频处理模块：处理捕获的音频数据并通过WebSocket发送。
  • 结果处理模块：接收并处理百度语音识别服务返回的识别结果。
4. 模块设计
4.1 音频输入模块
  • 功能：从麦克风捕获音频数据并传递给WebSocket模块。
  • 实现：利用PyAudio库的回调函数实现音频数据的实时捕获。
4.2 WebSocket通信模块
  • 功能：与百度语音识别服务建立WebSocket连接，发送音频数据并接收识别结果。
  • 实现：使用websocket-client库实现WebSocket的连接、数据发送和接收。
4.3 音频处理模块
  • 功能：将捕获的音频数据按需处理并转换为适合发送的格式。
  • 实现：将音频数据转换为PCM格式并按帧发送。
4.4 结果处理模块
  • 功能：处理并显示百度语音识别服务返回的识别结果。
  • 实现：解析WebSocket返回的JSON数据并输出识别结果。
5. 接口设计
5.1 WebSocket接口
  • 连接URI：由const.URI定义
  • 连接参数：在连接建立时发送的起始参数帧，包含appid, appkey, dev_pid, cuid, sample, format等。
5.2 音频输入接口
  • 设备选择：列出可用的音频输入设备，用户选择设备索引。
6. 流程图
  1. 启动程序，列出可用音频输入设备，用户选择设备。
  2. 建立WebSocket连接。
  3. 发送起始参数帧。
  4. 开始捕获音频数据，通过WebSocket发送。
  5. 接收并处理识别结果。
  6. 发送结束帧，关闭连接。

程序说明文档

1. 安装依赖

首先，确保安装必要的库：

bash

Copy code

pip install websocket-client pyaudio

2. 运行程序

运行程序时，可以选择输入音频文件路径或者直接使用麦克风捕获音频：

python realtime_asr.py

3. 配置文件 (const.py)

在const.py文件中，需要配置以下参数：

python

Copy code

URI = "your_baidu_asr_service_uri"

APPID = "your_appid"

APPKEY = "your_appkey"

DEV_PID = 1537  # 选择合适的识别模型

4. 程序结构
  • realtime_asr.py：主程序文件，包含实时语音识别的实现。
  • const.py：配置文件，包含WebSocket URI和百度语音识别服务的appid和appkey。
5. 代码说明
5.1 主程序

python code

import websocketimport pyaudioimport threadingimport timeimport uuidimport jsonimport logging

import const

logger = logging.getLogger()

# 配置音频输入

CHUNK = 1024

FORMAT = pyaudio.paInt16

CHANNELS = 1

RATE = 16000

p = pyaudio.PyAudio()

# 列出所有音频设备

info = p.get_host_api_info_by_index(0)

numdevices = info.get('deviceCount')for i in range(0, numdevices):

    if (p.get_device_info_by_host_api_device_index(0, i).get('maxInputChannels')) > 0:

        print("Input Device id ", i, " - ", p.get_device_info_by_host_api_device_index(0, i).get('name'))

# 选择设备

device_index = int(input("Select device index: "))

def send_start_params(ws):

    req = {

        "type": "START",

        "data": {

            "appid": const.APPID,

            "appkey": const.APPKEY,

            "dev_pid": const.DEV_PID,

            "cuid": "yourself_defined_user_id",

            "sample": 16000,

            "format": "pcm"

        }

    }

    body = json.dumps(req)

    ws.send(body, websocket.ABNF.OPCODE_TEXT)

    logger.info("send START frame with params:" + body)

def send_audio(ws):

    def callback(in_data, frame_count, time_info, status):

        ws.send(in_data, websocket.ABNF.OPCODE_BINARY)

        return (in_data, pyaudio.paContinue)

    stream = p.open(format=FORMAT,

                    channels=CHANNELS,

                    rate=RATE,

                    input=True,

                    input_device_index=device_index,

                    frames_per_buffer=CHUNK,

                    stream_callback=callback)

    stream.start_stream()    

    while stream.is_active():

        time.sleep(0.1)

    stream.stop_stream()

    stream.close()

def send_finish(ws):

    req = {

        "type": "FINISH"

    }

    body = json.dumps(req)

    ws.send(body, websocket.ABNF.OPCODE_TEXT)

    logger.info("send FINISH frame")

def send_cancel(ws):

    req = {

        "type": "CANCEL"

    }

    body = json.dumps(req)

    ws.send(body, websocket.ABNF.OPCODE_TEXT)

    logger.info("send Cancel frame")

def on_open(ws):

    def run(*args):

        send_start_params(ws)

        send_audio(ws)

        send_finish(ws)

        logger.debug("thread terminating")

    threading.Thread(target=run).start()

def on_message(ws, message):

    logger.info("Response: " + message)

def on_error(ws, error):

    logger.error("error: " + str(error))

def on_close(ws):

    logger.info("ws close ...")

if __name__ == "__main__":

    logging.basicConfig(format='[%(asctime)-15s] [%(funcName)s()][%(levelname)s] %(message)s')

    logger.setLevel(logging.DEBUG)

    logger.info("begin")

    uri = const.URI + "?sn=" + str(uuid.uuid1())

    logger.info("uri is "+ uri)

    ws_app = websocket.WebSocketApp(uri,

                                    on_open=on_open,

                                    on_message=on_message,

                                    on_error=on_error,

                                    on_close=on_close)

    ws_app.run_forever()

代码说明

  • send_start_params(ws)：发送识别开始的参数帧。
  • send_audio(ws)：实时捕获麦克风音频并通过WebSocket发送。
  • send_finish(ws)：发送识别结束的参数帧。
  • send_cancel(ws)：发送取消识别的参数帧。
  • on_open(ws)：WebSocket连接建立后的回调，启动一个线程发送音频数据。
  • on_message(ws, message)：接收服务端返回的识别结果。
  • on_error(ws, error)：处理连接错误。
  • on_close(ws)：WebSocket连接关闭时的处理。

结论

本系统实现了从麦克风实时捕获音频并通过WebSocket与百度语音识别服务进行通信，实现实时语音识别的功能。该系统可应用于各种需要实时语音转文字的场景，如实时字幕、语音助手等。

这篇关于基于百度接口的实时流式语音识别系统的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1034384。

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