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speech2key开源项目:将语音转换为键盘击键

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81KB | 更新于2025-09-07 | 80 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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标题“speech2key-开源”表明我们正在讨论一个开源项目,其功能是将语音命令转换为键盘的击键。在深入探讨这个项目之前,让我们先了解几个基本概念。 首先,SAPI 是指“语音应用程序编程接口”(Speech Application Programming Interface),它是一个由微软提供的工具和编程接口,允许开发者将语音识别和文本到语音功能集成到他们的应用程序中。SAPI 通常用于Windows操作系统,可以支持命令和控制,或者完成口述输入等语音识别任务。 开源(Open Source)一词,则是指一种软件开发模式,它允许源代码对所有用户公开,允许其他开发者阅读、修改和分发软件的源代码。开源软件通常由全球范围内的志愿者社区共同开发和维护,有助于软件更快地发展和创新,同时降低成本并提高软件的可靠性。 回到“speech2key”这个项目,描述提到它可以将SAPI语音命令转换为击键。这意味着项目的主要功能是通过识别用户的语音命令,然后将这些命令映射为计算机键盘上的具体按键操作。例如,用户可能说“保存文件”,而speech2key可以将这个语音命令转换为相应的Ctrl+S按键组合,从而实现保存文件的动作。 从提供的文件名称列表中,我们可以推测该项目至少包含以下几个组件和特性: 1. firefox.xml:这可能是一个与 Firefox 浏览器集成相关的配置文件,表明 speech2key 可能支持在 Firefox 中使用语音命令来控制某些功能。 2. speech2key.ico:这是一个图标文件,用于表示 speech2key 项目的图形界面或快捷方式。 3. LICENSE:该文件包含了软件的许可协议,说明了用户可以如何使用该开源软件,以及它所遵循的开源许可条款(如 GPL、BSD 或 MIT 许可证等)。 4. testactivatewindow.cpp:这应该是一个 C++ 源代码文件,它包含了测试激活窗口功能的代码。 5. speech2key.h 和 stdafx.h:这些是头文件,包含了程序的声明和预编译头文件。这表明speech2key可能是一个用 C++ 编写的项目。 6. README:这是一个文档文件,通常包含项目安装、配置和使用方法的说明,以及作者、版本和其他相关信息。 7. activatewindow.cpp:这是一个 C++ 源代码文件,可能包含了激活或操作窗口功能的代码。 8. speech2key.rc 和 sendinput.h:rc文件可能包含了资源文件,例如对话框、菜单、图标等的定义,而sendinput.h则可能包含对Windows API函数SendInput的声明,该函数用于模拟键盘输入。 基于以上文件和项目描述,我们可以进一步推测,speech2key项目可能具有以下特点: - 支持语音命令与键盘击键之间的映射转换。 - 具有与主流浏览器集成的能力,例如 Firefox。 - 提供了编程接口(API),允许开发者根据需要自定义命令与击键之间的映射关系。 - 可能包括了测试代码和示例,帮助用户和开发者更好地理解软件功能和使用方法。 - 项目的使用和分发遵守开源许可协议。 在实际应用中,speech2key可以用于多种场景,如辅助技术、多任务处理的效率提升、或者在不适合使用传统输入设备的情况下(例如手部受伤或需要保持无菌环境的操作),提供一种替代的交互方式。 最后,由于这是一个开源项目,它可能拥有一个活跃的社区,用户和开发者可以参与其中,贡献代码,报告问题,或者请求新功能,从而使得该项目随着时间的推移而不断改进和演进。

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解决方案: 选择合适的语音识别技术:aelos机器人支持多种语音识别技术,例如Google Cloud Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech Services等。你可以根据自己的需求和预算选择合适的技术。 配置语音识别模型:根据选择的语音识别技术,需要配置相应的模型和参数。例如,Google Cloud Speech-to-Text需要配置语言、模型类型、 sampling rate等参数。 实现语音识别接口:使用选择的语音识别技术,实现语音识别接口。例如,使用Google Cloud Speech-to-Text的RESTful API,实现语音识别接口。 实现机器人执行指令:根据语音识别结果,实现机器人执行相应的指令。例如,使用aelos机器人的API,实现机器人执行指令。 测试和优化:测试语音识别模型和机器人执行指令,优化模型和参数,以提高语音识别准确率和机器人执行指令的速度。 核心代码: import speech_recognition as sr # 创建语音识别对象 r = sr.Recognizer() # 配置语音识别模型 r.energy_threshold = 300 r.pause_threshold = 0.8 # 实现语音识别接口 def recognize_speech(audio): try: text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN') return text except sr.UnknownValueError: return None # 实现机器人执行指令 def execute_command(text): # 例如,使用aelos机器人的API,实现机器人执行指令 # ... pass # 测试语音识别模型和机器人执行指令 audio = sr.AudioFile('test.wav') text = recognize_speech(audio) if text: execute_command(text)(给我保姆级教程,细化到在哪个软件上操作我都要)

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有下述代码,想要实现的功能是实现多人通过麦克风说话能够识别出不同的识别人,并将其标识出来(例如SPK-1、SPK-2等),但是通过代码中的方法进行操作时,即当我运行代码mic_client.py后通过麦克风说话,发现不管是几个人说话,最终的结果都没有识别出不同的说话人,请问文档中的代码如何修改?可有什么方法能够实现实时语音识别说话人,并分离?例如"连续声纹识别"、"模型预热"等方法,请根据文档代码为基础,实现上述功能,并写出完整的代码、步骤以及最终可能呈现的结果!若是有多种方法能实现,请完整的写出每一种实现方法: 以下是在 Windows 服务器上部署 FunASR 实现实时双人语音识别分离的完整方案,包含环境配置、安装步骤、完整代码和效果演示: ### 一、安装步骤与依赖 #### 2. 创建Python环境 ```bash # 安装miniconda # 创建虚拟环境 conda create -n funasr python=3.10 -y conda activate funasr ``` #### 3. 安装Python依赖 ```bash # 安装PyTorch (CUDA 12.1兼容版本) pip install torch==2.1.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 安装FunASR及其他依赖 pip install "funasr[modelscope]" --upgrade pip install pyaudio websockets soundfile ``` --- ### 二、部署方案架构 ``` 麦克风输入 → PyAudio采集 → WebSocket传输 → FunASR服务端 → 说话人分离 → 结果返回 ``` --- ### 三、完整实现代码 #### 1. 服务端代码 (`funasr_server.py`) ```python from funasr import AutoModel import numpy as np import websockets import asyncio import json import time import traceback # 添加错误追踪 print("开始加载模型...") try: # 加载模型 - 使用在线模型避免路径问题 model = AutoModel( model="iic/speech_paraformer-large-vad-punc-spk_asr_nat-zh-cn", vad_threshold=0.3, punc=True, device="cuda", diar_config={ "enable": True, "max_speakers": 2, "linkage_threshold": 0.75 }, disable_update=True ) print("✅ 模型加载成功") except Exception as e: print(f"❌ 模型加载失败: {str(e)}") raise SystemExit("无法加载模型,请检查配置") async def recognize_speech(websocket): """处理实时音频流并进行识别""" audio_buffer = [] last_process_time = time.time() chunk_count = 0 print(f"新客户端连接: {websocket.remote_address}") try: async for message in websocket: chunk_count += 1 current_time = time.time() # 接收16kHz 16bit mono PCM音频 audio_int16 = np.frombuffer(message, dtype=np.int16) # 关键修复:转换为模型需要的float32格式 audio_chunk = audio_int16.astype(np.float32) / 32768.0 # 归一化到[-1.0, 1.0] audio_buffer.append(audio_chunk) # 每1秒处理一次音频或达到10个块 if len(audio_buffer) >= 10 or current_time - last_process_time >= 1.0: full_audio = np.concatenate(audio_buffer) print(f"处理音频: {len(full_audio)}采样点 ({len(audio_buffer)}个块)") print(f"音频数据类型: {full_audio.dtype}, 范围: [{np.min(full_audio):.4f}, {np.max(full_audio):.4f}]") try: results = model.generate( input=full_audio, is_final=False, batch_size_token=5000 ) # 发送识别结果 if results and 'text' in results[0]: response = { "speaker": results[0].get("speaker", "UNKNOWN"), "text": results[0]["text"], "start_time": results[0].get("start", 0), "end_time": results[0].get("end", 0) } await websocket.send(json.dumps(response)) print(f"发送结果: {response['text']}") else: print("未检测到有效语音") except Exception as e: print(f"处理错误: {str(e)}") traceback.print_exc() # 打印完整错误堆栈 # 重置缓冲区和计时器 audio_buffer = [] last_process_time = current_time print(f"已处理 {chunk_count} 个音频块") except websockets.exceptions.ConnectionClosed: print(f"客户端断开连接: {websocket.remote_address}") except Exception as e: print(f"处理异常: {str(e)}") traceback.print_exc() async def main(): """启动WebSocket服务器""" server = await websockets.serve( recognize_speech, "0.0.0.0", 8765, ping_timeout=None ) print("FunASR服务已启动,监听端口 8765...") await server.wait_closed() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` #### 2. 客户端代码 (`mic_client.py`) ```python import pyaudio import websockets import asyncio import json import sys # 音频参数 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 16000 CHUNK = 1600 # 100ms音频数据 async def recv_results(websocket): """单独处理结果接收""" try: while True: response = await websocket.recv() try: result = json.loads(response) print(f"[Speaker {result.get('speaker', 'UNKNOWN')}] {result.get('text', '')}") except json.JSONDecodeError: print(f"收到非JSON响应: {response[:50]}...") except websockets.exceptions.ConnectionClosed: print("服务端连接已关闭") async def stream_microphone(): """采集麦克风音频并发送到服务器""" p = pyaudio.PyAudio() # 打开麦克风流 stream = p.open( format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK ) print("麦克风已启动,按下Ctrl+C停止...") try: async with websockets.connect("ws://127.0.0.1:8765") as websocket: # 创建独立任务处理结果接收 recv_task = asyncio.create_task(recv_results(websocket)) try: while True: # 读取音频数据 data = stream.read(CHUNK, exception_on_overflow=False) # 发送音频数据 await websocket.send(data) # 添加短暂延迟避免CPU占用过高 await asyncio.sleep(0.01) except KeyboardInterrupt: print("停止采集") recv_task.cancel() finally: stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() print("音频设备已释放") if __name__ == "__main__": try: asyncio.run(stream_microphone()) except KeyboardInterrupt: sys.exit(0) ``` --- ### 四、部署与运行 #### 1. 启动服务端 ```bash conda activate funasr_env python funasr_server.py ``` **输出:** ``` INFO:__main__:FunASR服务已启动,监听端口 8765... ``` #### 2. 启动客户端(在另一终端) ```bash # 修改your-server-ip为实际IP python mic_client.py ``` **输出:** ``` 麦克风已启动,按下Ctrl+C停止... ``` #### 3. 测试效果 当两人通过麦克风对话时: ``` [Speaker UNKNOWN] 我们今天的会议议程有三项 [Speaker UNKNOWN] 首先讨论项目进度 [Speaker UNKNOWN] 后端开发已经完成80% [Speaker UNKNOWN] 前端还需要两周时间 ``` ### 五、高级优化建议 1. **声纹预注册**(提升区分准确率): ```python # 在服务端启动前添加 spk1_emb = model.speaker_embed("speaker1_sample.wav") model.add_hotword(name="张三", voiceprint=spk1_emb) spk2_emb = model.speaker_embed("speaker2_sample.wav") model.add_hotword(name="李四", voiceprint=spk2_emb) ``` 2. **性能调优参数**: ```python model = AutoModel( quantize=True, # 量化模型减小显存 batch_size_token=8000, # 增大批处理 vad_silence_duration=200 # 静默检测时长(ms) ) ```

陳二二
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