基于百度接口的实时流式语音识别系统

目录

基于百度接口的实时流式语音识别系统

[1. 简介](#1. 简介)

[2. 需求分析](#2. 需求分析)

[3. 系统架构](#3. 系统架构)

[4. 模块设计](#4. 模块设计)

[4.1 音频输入模块](#4.1 音频输入模块)

[4.2 WebSocket通信模块](#4.2 WebSocket通信模块)

[4.3 音频处理模块](#4.3 音频处理模块)

[4.4 结果处理模块](#4.4 结果处理模块)

[5. 接口设计](#5. 接口设计)

[5.1 WebSocket接口](#5.1 WebSocket接口)

[5.2 音频输入接口](#5.2 音频输入接口)

[6. 流程图](#6. 流程图)

程序说明文档

[1. 安装依赖](#1. 安装依赖)

[2. 运行程序](#2. 运行程序)

[3. 配置文件 (const.py)](#3. 配置文件 (const.py))

[4. 程序结构](#4. 程序结构)

[5. 代码说明](#5. 代码说明)

[5.1 主程序](#5.1 主程序)

代码说明

结论

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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。