windows实现麦克风持续实时实现科大讯飞语音识别,判断声音是否停止并生成pcm文件

 

import pyaudio,wave
import numpy as np
def listen():
    temp = 20
    CHUNK = 1024
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000
    RECORD_SECONDS = 2
    SAMPLE_WIDTH = 2 # 2 bytes per sample
    WAVE_OUTPUT_FILENAME = 'test.wav'

    mindb=2000    #最小声音,大于则开始录音,否则结束
    delayTime=0.5  #小声1.3秒后自动终止
    p = pyaudio.PyAudio()
    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)
    #snowboydecoder.play_audio_file()
    print("开始!计时")

    frames = []
    flag = False            # 开始录音节点
    stat = True				#判断是否继续录音
    stat2 = False			#判断声音小了

    tempnum = 0				#tempnum、tempnum2、tempnum3为时间
    tempnum2 = 0

    while stat:
        data = stream.read(CHUNK,exception_on_overflow = False)
        frames.append(data)
        audio_data = np.frombuffer(data, dtype=np.short)
        temp = np.max(audio_data)
        if temp > mindb and flag==False:
            flag =True
            print("开始录音")
            tempnum2=tempnum

        if flag:

            if(temp < mindb and stat2==False):
                stat2 = True
                tempnum2 = tempnum
                print("声音小,且之前是是大的或刚开始,记录当前点")
            if(temp > mindb):
                stat2 =False
                tempnum2 = tempnum
                #刷新

            if(tempnum > tempnum2 + delayTime*15 and stat2==True):
                print("间隔%.2lfs后开始检测是否还是小声"%delayTime)
                if(stat2 and temp < mindb):
                    stat = False
                    #还是小声,则stat=True
                    print("小声!")
                else:
                    stat2 = False
                    print("大声!")


        print(str(temp)  +  "      " +  str(tempnum))
        tempnum = tem
<think>好的,我现在需要帮助用户实现基于FunASR和PyAudio的实时语音识别项目。首先,我得仔细理解用户的需求。用户想要通过麦克风实时录音,将语音实时转换成文字,整个过程在本地完成,不需要联网。这涉及到音频采集和语音识别两个主要部分。 根据用户提供的引用,特别是引用[2]和引用[3],用户可能已经了解了一些基础,但需要具体的实现步骤。我需要先确认FunASR和PyAudio的安装方法,因为环境配置是关键的第一步。用户可能遇到依赖问题,比如PyAudio的安装在某些系统上需要额外步骤,比如在Windows上可能需要安装PortAudio。 接下来,我需要考虑如何通过PyAudio捕获麦克风实时音频流。PyAudio提供了回调函数或连续读取的方式,这里可能需要选择适合实时处理的方式。音频流的参数设置也很重要,比如采样率、块大小等,这些需要和FunASR的要求匹配,否则可能导致识别错误。 然后是FunASR的集成。根据引用[4],FunASR提供了websocket客户端来处理音频,但用户需要的是实时处理,可能需要用到流式处理模式。需要查阅FunASR的文档,确认如何配置流式识别,以及如何处理连续的音频输入。可能需要初始化模型,设置正确的host和port,尤其是在本地运行时,可能需要启动本地的服务端。 另外,音频数据的格式转换也很关键。PyAudio捕获的音频数据通常是PCM格式,而FunASR可能需要特定的格式,比如WAV或者直接输入字节流。需要确保数据在传输前经过正确的预处理,比如添加WAV头或者调整采样率、位深等参数。 还需要考虑实时性和性能问题。如果音频处理速度跟不上实时输入,可能会导致延迟或数据丢失。可能需要调整块大小或优化处理逻辑,比如使用多线程或异步处理,将录音和识别放在不同的线程中运行。 测试环节也不可忽视。用户可能需要逐步验证每个部分是否正常工作,比如先测试麦克风是否能正确捕获音频,保存为文件后通过FunASR离线识别,再逐步过渡到实时流式识别。这样分步骤排查问题,可以更快定位错误来源。 最后,用户可能需要示例代码来整合所有部分。代码需要包括PyAudio的配置、音频捕获、数据预处理、FunASR客户端的初始化及识别结果的获取。同时,要处理可能的异常,比如麦克风权限问题、服务未启动等,确保程序健壮性。 总结来说,步骤大致分为环境安装、音频捕获、FunASR配置、数据格式处理、实时流处理和测试验证。需要确保每个环节的衔接正确,参数匹配,且处理实时数据时的效率足够。参考提供的引用资料,特别是引用[3]和引用[4]中的示例,可以帮助构建代码框架,调整参数以适应实时流的需求。</think>以下是通过FunASR和PyAudio实现本地麦克风实时语音转文字的分步解决方案: ### 一、环境准备 1. 安装依赖库 ```bash pip install funasr pyaudio ``` 注意:PyAudio安装可能需要额外系统依赖,Windows需先安装`PortAudio`[^3] ### 二、核心代码实现 ```python from funasr import AutoModel import pyaudio import numpy as np # 初始化模型 model = AutoModel(model="paraformer-zh-streaming", model_revision="v2.0.4") # 音频参数配置 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 16000 CHUNK = 3200 # 200ms数据量(16000*0.2=3200) # 初始化PyAudio p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) # 流式识别处理 def process_audio(): while True: data = stream.read(CHUNK) audio_data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16) result = model.generate(input=audio_data, is_final=False)[0]["text"] if len(result) > 0: print("识别结果:", result) if __name__ == "__main__": try: process_audio() except KeyboardInterrupt: stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() ``` ### 三、关键配置说明 1. **音频参数**: - 采样率必须设为$16000\text{Hz}$(FunASR标准输入要求) - 帧大小对应$200\text{ms}$音频数据 - 使用单声道采集(CHANNELS=1) 2. **模型选择**: - `paraformer-zh-streaming`专为流式识别优化[^4] - 模型自动下载到`~/.cache/modelscope/hub` ### 四、运行与测试 1. 执行代码后直接对麦克风说话 2. 观察控制台输出的实时识别结果 3. 按`Ctrl+C`结束程序 ### 五、常见问题处理 1. **识别延迟**: - 减小CHUNK值(需保持为$RATE/10$的整数倍) - 升级硬件性能 2. **识别精度低**: - 检查麦克风质量 - 添加VAD(语音活动检测)模块 ```python from funasr import AutoModel model_vad = AutoModel(model="fsmn-vad") ```
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