本文主要是介绍三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音01-实时语音识别,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!
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音01-实时语音识别
前言
HarmonyOSNext中集成了强大的AI功能。Core Speech Kit(基础语音服务)是它提供的众多AI功能中的一种。
Core Speech Kit(基础语音服务)集成了语音类基础AI能力,包括文本转语音(TextToSpeech)及语音识别(SpeechRecognizer)能
力,便于用户与设备进行互动,实现将实时输入的语音与文本之间相互转换。
简单来讲Core Speech Kit主要提供了两大语音AI功能:
- 语音识别
- 文本转语音
语音识别介绍
语音识别功能可以将一段音频信息(短语音模式不超过60s,长语音模式不超过8h)转换为文本。
其中语音识别又可以实现:
- 实时语音转文本
- 声音文件转文本
实时语音转文本
实现流程
先介绍语音识别的流程,后面的文字转语音大同小异
- 申请权限
- 创建AI语音引擎
- 设置监听回调
- 开始监听
tips: 完整代码在每一个功能的末尾,可以结合封装后的代码来阅读
申请权限
因为在开发功能过程中,需要调用手机的麦克风功能。所以需要主动申请权限。
申请权限分成3个步骤
- 声明权限
- 检查是否拥有权限
- 申请权限
声明权限
-
在
\entry\src\main\module.json5
中添加以下配置代码 requestPermissions{"module": {..."requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "$string:voice_reason","usedScene": {"abilities": ["FormAbility"],"when": "always"}}],} }
-
在
\entry\src\main\resources\base\element\string.json
添加 申请原因voice_reason
{"string": [{"name": "module_desc","value": "module description"},{"name": "EntryAbility_desc","value": "description"},{"name": "EntryAbility_label","value": "label"},{"name": "voice_reason","value": "用于获取用户的录音"}] }
检查权限
实际开发中,我们在申请权限之前可以先调用接口checkAccessTokenSync
,检查下是否已经拥有权限。如果没有,则主动申请权限
申请权限
当我们需要申请某个功能的权限时,可以通过调用 requestPermissionsFromUser
来实现
封装好的权限代码
因为HarmonyOSNext中关于权限的代码,都是没有经过封装的,难以使用。所以这里提供了封装好的版本。
没有封装过的示例代码:
封装好的代码
entry\src\main\ets\utils\permissionMananger.ets
// 导入必要的模块,包括权限管理相关的功能
import { abilityAccessCtrl, bundleManager, common, Permissions } from '@kit.AbilityKit';export class PermissionManager {// 静态方法用于检查给定的权限是否已经被授予static checkPermission(permissions: Permissions[]): boolean {// 创建一个访问令牌管理器实例let atManager: abilityAccessCtrl.AtManager = abilityAccessCtrl.createAtManager();// 初始化tokenID为0,稍后将获取真实的tokenIDlet tokenID: number = 0;// 获取本应用的包信息const bundleInfo =bundleManager.getBundleInfoForSelfSync(bundleManager.BundleFlag.GET_BUNDLE_INFO_WITH_APPLICATION);// 设置tokenID为应用的访问令牌IDtokenID = bundleInfo.appInfo.accessTokenId;// 如果没有传入任何权限,则返回false表示没有权限if (permissions.length === 0) {return false;} else {// 检查所有请求的权限是否都被授予return permissions.every(permission =>abilityAccessCtrl.GrantStatus.PERMISSION_GRANTED ===atManager.checkAccessTokenSync(tokenID, permission));}}// 异步静态方法用于请求用户授权指定的权限static async requestPermission(permissions: Permissions[]): Promise<boolean> {// 创建一个访问令牌管理器实例let atManager: abilityAccessCtrl.AtManager = abilityAccessCtrl.createAtManager();// 获取上下文(这里假设getContext是一个可以获取到UI能力上下文的方法)let context: Context = getContext() as common.UIAbilityContext;// 请求用户授权指定的权限const result = await atManager.requestPermissionsFromUser(context, permissions);// 检查请求结果是否成功(authResults数组中每个元素都应该是0,表示成功)return !!result.authResults.length && result.authResults.every(authResults => authResults === 0);}
}
页面中使用权限代码
Index.ets
import { PermissionManager } from '../utils/permissionMananger'
import { Permissions } from '@kit.AbilityKit'@Entry
@Component
struct Index {// 1 申请权限fn1 = async () => {// 准备好需要申请的权限 麦克风权限const permissions: Permissions[] = ["ohos.permission.MICROPHONE"]// 检查是否拥有权限const isPermission = await PermissionManager.checkPermission(permissions)if (!isPermission) {// 如果没权限,就主动申请PermissionManager.requestPermission(permissions)}}build() {Column() {Button("申请权限").onClick(this.fn1)}.width("100%").height("100%").justifyContent(FlexAlign.Center)}
}
实时语音识别相关步骤
以下主要实现实时语音识别
创建AI语音引擎
创建AI语音引擎主要有以下几个步骤
-
声明AI语音引擎配置参数,主要有语种、区域信息等
-
调用开始创建
createEngine
方法开始创建,并且返回 AI语音实例引擎
设置AI语音监听回调
在开始语音识别之前,需要先设置语音识别回调 setListener
。它主要有以下几个分类
- 开始识别回调
- 事件回调
- 识别结果回调
- 识别完成回调
- 识别错误回调
开始监听实时语音
需要先配置监听的参数,便可以调用startListening
实现语音识别了
参数配置 其中,实时语音识别和语音文件识别的主要配置在 recognitionMode
字段, 0 表示实时语音识别
封装好的语音识别代码
\entry\src\main\ets\utils\SpeechRecognizerManager.ets
import { speechRecognizer } from '@kit.CoreSpeechKit';class SpeechRecognizerManager {/*** 语种信息* 语音模式:长*/private static extraParam: Record<string, Object> = { "locate": "CN", "recognizerMode": "long" };private static initParamsInfo: speechRecognizer.CreateEngineParams = {/*** 地区信息* */language: 'zh-CN',/*** 离线模式:1*/online: 1,extraParams: this.extraParam};/*** 引擎*/private static asrEngine: speechRecognizer.SpeechRecognitionEngine | null = null/*** 录音结果*/static speechResult: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult | null = null/*** 会话ID*/private static sessionId: string = "asr" + Date.now()/*** 创建引擎*/private static async createEngine() {// 设置创建引擎参数SpeechRecognizerManager.asrEngine = await speechRecognizer.createEngine(SpeechRecognizerManager.initParamsInfo)}/*** 设置回调*/private static setListener(callback: (srr: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) => void = () => {}) {// 创建回调对象let setListener: speechRecognizer.RecognitionListener = {// 开始识别成功回调onStart(sessionId: string, eventMessage: string) {},// 事件回调onEvent(sessionId: string, eventCode: number, eventMessage: string) {},// 识别结果回调,包括中间结果和最终结果onResult(sessionId: string, result: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) {SpeechRecognizerManager.speechResult = resultcallback && callback(result)},// 识别完成回调onComplete(sessionId: string, eventMessage: string) {},// 错误回调,错误码通过本方法返回// 如:返回错误码1002200006,识别引擎正忙,引擎正在识别中// 更多错误码请参考错误码参考onError(sessionId: string, errorCode: number, errorMessage: string) {},}// 设置回调SpeechRecognizerManager.asrEngine?.setListener(setListener);}/*** 开始监听* */static startListening() {// 设置开始识别的相关参数let recognizerParams: speechRecognizer.StartParams = {// 会话idsessionId: SpeechRecognizerManager.sessionId,// 音频配置信息。audioInfo: {// 音频类型。 当前仅支持“pcm”audioType: 'pcm',// 音频的采样率。 当前仅支持16000采样率sampleRate: 16000,// 音频返回的通道数信息。 当前仅支持通道1。soundChannel: 1,// 音频返回的采样位数。 当前仅支持16位sampleBit: 16},// 录音识别extraParams: {// 0:实时录音识别 会自动打开麦克风 录制实时语音"recognitionMode": 0,// 最大支持音频时长maxAudioDuration: 60000}}// 调用开始识别方法SpeechRecognizerManager.asrEngine?.startListening(recognizerParams);};/*** 取消识别*/static cancel() {SpeechRecognizerManager.asrEngine?.cancel(SpeechRecognizerManager.sessionId)}/*** 释放ai语音转文字引擎*/static shutDown() {SpeechRecognizerManager.asrEngine?.shutdown()}/*** 停止并且释放资源*/static async release() {SpeechRecognizerManager.cancel()SpeechRecognizerManager.shutDown()}/*** 初始化ai语音转文字引擎*/static async init(callback: (srr: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) => void = () => {}) {await SpeechRecognizerManager.createEngine()SpeechRecognizerManager.setListener(callback)SpeechRecognizerManager.startListening()}
}export default SpeechRecognizerManager
页面中调用语音识别代码
import { PermissionManager } from '../utils/permissionMananger'
import { Permissions } from '@kit.AbilityKit'
import SpeechRecognizerManager from '../utils/SpeechRecognizerManager'@Entry
@Component
struct Index {@Statetext: string = ""// 1 申请权限fn1 = async () => {// 准备好需要申请的权限 麦克风权限const permissions: Permissions[] = ["ohos.permission.MICROPHONE"]// 检查是否拥有权限const isPermission = await PermissionManager.checkPermission(permissions)if (!isPermission) {// 如果没权限,就主动申请PermissionManager.requestPermission(permissions)}}// 2 实时语音识别fn2 = () => {SpeechRecognizerManager.init(res => {console.log("实时语音识别", JSON.stringify(res))this.text = res.result})}build() {Column({ space: 10 }) {Text(this.text)Button("申请权限").onClick(this.fn1)Button("实时语音识别").onClick(this.fn2)}.width("100%").height("100%").justifyContent(FlexAlign.Center)}
}
语音识别结果分析
语音识别成功后的数据格式如下
实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多"}
I 实时语音识别 {"isFinal":true,"isLast":false,"result":"是否给你承诺的太多?"}
I 实时语音识别 {"isFinal":false,"isLast":false,"result":""}
其中需要关注的是:
-
识别功能是持续触发的,当收集到声音时持续触发
-
isFinal 表示一个句子是否结束
-
isLast 表示这一次语音识别是否结束
总结
HarmonyOSNext中集成了强大的AI功能。Core Speech Kit(基础语音服务)是它提供的众多AI功能中的一种。
Core Speech Kit(基础语音服务)集成了语音类基础AI能力,包括文本转语音(TextToSpeech)及语音识别(SpeechRecognizer)能
力,便于用户与设备进行互动,实现将实时输入的语音与文本之间相互转换。
简单来讲Core Speech Kit主要提供了两大语音AI功能:
- 语音识别
- 文本转语音
其中语音识别又可以实现:
- 实时语音转文本
- 声音文件转文本
本文主要实现了 实时语音转文本 , 声音文件转文本 将会在下文讲解。
这篇关于三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音01-实时语音识别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!