实时语音识别(Python+HTML实战)

本文介绍了如何安装必要的库文件,如Ufunasr和modelscope,运行FunASR的Python服务器脚本并加载模型。后续步骤包括配置本地部署、运行HTML5前端页面以及实现麦克风实时录音和多种音频格式处理功能。

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

项目下载地址:FunASR

1 安装库文件

项目提示所需要下载的库文件:pip install -U funasr 和 pip install modelscope

运行过程中,我发现还需要下载以下库文件才能正常运行:

下载:pip install websockets,pip install ffmpeg

2 运行 .py 文件

运行 FunASR-main/runtime/python/websocket/funasr_wss_server.py 文件,加载模型

注:如果提示缺少什么模型,就 pip 下载什么模型

部署本地的情况下需要修改默认 host 值 "0.0.0.0" 为 "127.0.0.1":

  • --host:是 FunASR runtime-SDK 服务部署机器的 ip,默认为本机 ip(127.0.0.1),如果 client 与服务不在同一台服务器,需要改为部署机器 ip
  • --port:10
### 科大讯飞实时语音听写的技术细节 科大讯飞的实时语音听写功能主要通过其提供的API接口来实现,支持多种开发环境和技术栈。以下是关于其实现方式以及技术细节的具体描述。 #### 1. 平台接入流程 为了使用科大讯飞的实时语音听写服务,开发者需要先注册并登录到科大讯飞开放平台[^1]。在此平台上创建一个新的应用,并获取相应的AppID、API Key 和 Secret Key。这些密钥用于后续请求的身份验证和授权。 #### 2. Demo 下载与集成 官方提供了多个编程语言版本的SDK供开发者快速上手。例如,在.NET环境中可以参考微信小程序的相关案例[^2],其中包含了完整的Demo代码及其依赖项`msc.dll`文件。此动态库封装了底层通信逻辑,简化了开发者的工作量。 对于其他语言如Python,则可以直接利用RESTful风格的服务端点来进行交互[^4]: ```python import requests import json import base64 def iat_request(audio_file_path, app_id, api_key, secret_key): url = "http://api.xfyun.cn/v1/service/v1/iat" headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8', 'Authorization': generate_token(api_key, secret_key), } with open(audio_file_path, 'rb') as f: audio_data = f.read() data = { 'audio': base64.b64encode(audio_data).decode('utf-8'), 'param': json.dumps({ "engine_type": "sms16k", "aue": "raw" }) } response = requests.post(url, headers=headers, data=data) result = response.json() return result['data'] ``` 上述函数展示了如何构建一个基本的POST请求向服务器提交待处理的声音片段[^3]。注意这里采用了Base64编码以适应HTTP协议的要求。 #### 3. 参数配置指南 每次发起请求时都需要指定若干必要参数,比如引擎类型(`engine_type`)决定了采用哪种模型进行解析;而音频格式(`aue`)则告知接收方输入数据的形式。更多选项请查阅官方手册中的表格部分。 ---
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