VUE延迟的方法(类似sleep),执行一个模块延迟多久在执行下个模块

本文探讨了Java的sleep方法与JavaScript的setTimeout在延迟执行上的区别,指出setTimeout可能导致并发执行,无法实现交替执行。作者提供了两种JavaScript实现延迟的方法并举例说明在循环引用中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我们JAVA中有sleep()的方法,js中没有,js中的setTimeout()方法两个模块不能延迟,会并发执行,不能交替。

 //延迟的方法
       sleep1(numberMillis){    
        var now = new Date();    
        var exitTime = now.getTime() + numberMillis;   
        while (true) { 
          now = new Date();       
          if (now.getTime() > exitTime) return;
        }     
      },



或者

sleep(ms) { //sleep延迟方法2
            var unixtime_ms = new Date().getTime();
            while(new Date().getTime() < unixtime_ms + ms) {}
        },

我们使用就直接this.sleep(毫秒)就行了,如果是js就不用this。

例如:我们循环引用

for(var i=0;i<2;i++){
            Var test=100
            var test2 =200   
            console.log("打印第一个变量"+ test) 
            console.log("延迟5秒后执行下一步") 
            this.sleep1(5000);//5秒
            console.log("打印第二个变量"+ test2 )
            this.sleep1(5000);
         }
            
            


       },

<think>我们正在开发一个智能语音聊天助手,需要整合语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)和语音合成(TTS)三个核心模块。以下是开发步骤:###1.确定功能需求-语音识别(ASR):将用户语音转换为文本。-自然语言处理(NLP):理解用户意图并生成回复(可以使用预训练模型或API)。-语音合成(TTS):将回复文本转换为语音输出。-其他:多轮对话管理、唤醒词检测、本地软件控制等(可选)。###2.技术选型####语音识别(ASR)-开源方案:Vosk,Kaldi,sherpa-ncnn(适合树莓派等嵌入式设备)[^1]。-云服务:百度语音识别、阿里云智能语音交互、GoogleCloudSpeech-to-Text。####自然语言处理(NLP)-本地部署:使用大模型如DeepSeek[^3]、ChatGLM、Llama等(需较强硬件)。-API服务:百度Unit[^2]、CozeAPI[^4]、OpenAIAPI(需联网)。####语音合成(TTS)-开源方案:pyttsx3(配合espeak或SAPI5)[^1],Festival。-云服务:百度语音合成[^5]、阿里云语音合成。###3.开发步骤####步骤1:搭建语音识别模块```python#示例:使用百度语音识别API(需安装baidu-aip)fromaipimportAipSpeechAPP_ID='你的AppID'API_KEY='你的APIKey'SECRET_KEY='你的SecretKey'client=AipSpeech(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)defrecognize_voice(audio_file):#读取音频文件withopen(audio_file,'rb')asf:audio_data=f.read()#调用API识别result=client.asr(audio_data,'wav',16000,{'dev_pid':1536})#1536表示普通话if'result'inresult:returnresult['result'][0]else:returnNone```####步骤2:实现自然语言处理(对话管理)```python#示例:调用CozeAPI生成回复(假设API接口为coze_chat)importrequestsdefcoze_chat(user_input):url="https://api.coze.com/v1/chat"headers={"Authorization":"BearerYOUR_API_KEY"}data={"query":user_input,"session_id":"unique_session_id"}response=requests.post(url,json=data,headers=headers)returnresponse.json()['response']```####步骤3:语音合成输出```python#示例:使用百度语音合成deftext_to_speech(text,output_file='output.mp3'):result=client.synthesis(text,'zh',1,{'vol':5,'per':4})#per=4表示情感女声ifnotisinstance(result,dict):#正确返回音频二进制数据withopen(output_file,'wb')asf:f.write(result)returnoutput_fileelse:print(result)#错误处理```####步骤4:整合主循环```pythonimportpygameimporttimedefmain_loop():whileTrue:#1.录制语音(此处省略录音代码,可用pyaudio实现)record_audio('input.wav')#2.语音识别text=recognize_voice('input.wav')iftext:print("识别结果:",text)#3.生成回复reply=coze_chat(text)print("回复:",reply)#4.语音合成并播放tts_file=text_to_speech(reply,'reply.mp3')pygame.mixer.init()pygame.mixer.music.load(tts_file)pygame.mixer.music.play()whilepygame.mixer.music.get_busy():time.sleep(0.1)else:print("未识别到语音")```###4.优化方向-**唤醒词检测**:使用Porcupine等库实现离线唤醒。-**本地部署**:若使用DeepSeek等本地模型[^3],需配置GPU环境。-**多轮对话**:在NLP模块中维护对话历史上下文。###注意事项-云服务API通常有调用次数限制,需注意配额。-本地部署模型对硬件要求较高(如DeepSeek需要8GB以上显存)。§§相关问题§§1.如何实现智能语音助手的离线唤醒功能?2.如何优化语音识别的准确率?3.在树莓派上部署语音助手需要注意什么?4.如何让语音助手支持多轮对话和上下文理解?</think>### 开发智能语音聊天助手指南 开发智能语音聊天助手需整合**语音识别(ASR)**、**自然语言处理(NLP)** 和**语音合成(TTS)** 三大模块。以下是具体实现步骤: --- #### **1. 核心模块设计** | 模块 | 功能 | 技术方案 | |------|------|----------| | **语音识别(ASR)** | 将用户语音转为文本 | 百度智能云API[^2][^4]、sherpa-ncnn[^1]、Vosk(开源) | | **对话引擎(NLP)** | 理解意图并生成回复 | 大模型(如DeepSeek[^3]、GPT)、Coze API[^4]、百度Unit[^2] | | **语音合成(TTS)** | 将文本回复转为语音 | pyttsx3+espeak[^1]、百度语音合成API[^5]、Azure TTS | --- #### **2. 开发流程** 1. **语音输入处理** ```python # 示例:百度语音识别API调用 from aip import AipSpeech APP_ID = 'YOUR_APP_ID' API_KEY = 'YOUR_API_KEY' SECRET_KEY = 'YOUR_SECRET_KEY' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) def recognize_voice(audio_file): with open(audio_file, 'rb') as f: audio_data = f.read() result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1536}) # 1536=普通话 return result.get('result')[0] if 'result' in result else None ``` 2. **对话逻辑实现** ```python # 示例:调用DeepSeek生成回复(需本地部署模型[^3]) import requests def get_ai_response(user_input): url = "http://localhost:5000/chat" # DeepSeek本地API地址 payload = {"message": user_input, "history": []} response = requests.post(url, json=payload) return response.json()['response'] ``` 3. **语音输出合成** ```python # 示例:pyttsx3语音合成[^1] import pyttsx3 def speak(text): engine = pyttsx3.init(driverName='espeak') # 使用espeak引擎 engine.setProperty('rate', 150) # 语速 engine.say(text) engine.runAndWait() ``` 4. **主循环整合** ```python while True: audio = record_voice() # 录制语音(需实现录音函数) text = recognize_voice(audio) if text == "退出": break response = get_ai_response(text) speak(response) ``` --- #### **3. 进阶优化方向** 1. **多轮对话管理** - 使用`session_id`跟踪上下文[^2][^3] - 对话历史缓存(如Redis) 2. **唤醒词检测** - 开源工具:Porcupine(低延迟离线唤醒) - 实现代码片段: ```python from pvporcupine import Porcupine porcupine = Porcupine(keywords=["小助手"]) if porcupine.process(audio_frame) >= 0: # 检测到唤醒词 start_recording() ``` 3. **硬件适配** - 树莓派部署:使用轻量级模型(sherpa-ncnn[^1]) - 麦克风阵列降噪:ReSpeaker硬件方案 4. **扩展功能** - 软件控制:解析“打开网易云”指令并执行`os.system("netease-cloud-music")`[^3] - 多音色切换:TTS引擎设置不同语音ID[^5] --- #### **4. 用户界面开发** - **桌面端**:PyQt/PySide(仿QQ界面[^4]) - **Web端**:Streamlit/Vue.js + WebSocket - **移动端**:Flutter/Kivy > 参考案例: > - DeepSeek本地部署的语音助手[^3]支持多轮对话和软件控制 > - Coze API+百度语音的方案[^4][^5]实现仿QQ聊天界面 > - Unity语音助手[^2]展示跨平台潜力 ---
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