提示：这里可以添加技术概要
这里只实现一个方面,每个android会议设备都可通过语音发送参会者姓名,自动转换成文字添加到人员名单.
语音采集和发送,是通路.
识别是核心.目前的模型和模块都是针对通用语言的,在这里不合适,我只要适合的名字,并且容易添加新的名字.
最后能接受自主调节.
听得懂指令. 看似需要AI支持了,难搞.
. https://alphacephei.com/vosk/lm
这是vosk的调整,明显还不支持中文
https://github.com/Uberi/speech_recognition/blob/master/reference/pocketsphinx.rst#installing-other-languages
这是pocketsphinx在speechrecognition中的表示,看似可以调整,但是难度有点太大了.
如同vosp中说的端到端,复杂程度大,但是通用性好.可是我只想加个词典,居然这么难的吗.
`提示： pocketsphinx 5.0.3
这里 pypy:https://pypi.org/project/SpeechRecognition/
原理就用里面的离线库 spinx
准备中文库
这里的中文库从:
https://jaist.dl.sourceforge.net/project/cmusphinx/Acoustic%20and%20Language%20Models/Mandarin/cmusphinx-zh-cn-5.2.tar.gz?viasf=1
来源
https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/Mandarin/
它可以搭配 /SpeechRecognition/ 中的sphinx使用,然而 pocketsphinx却不行.
然后借鉴这里https://blog.csdn.net/Zbreakzhong/article/details/109127837
对中文单词进行编码
将cmusphinx-zh-cn-5.2.tar.解压后放入
,\Lib\site-packages\speech_recognition\pocketsphinx-data\zh-CN
仿照 en-US,为个别文件和文件夹命名.
然后就可以更改根目录下dic文件
演示
段*栓 d uan4 h ong2 sh uan1
石*阳 sh ix2 x iang4 ii ang2
张*嘉 zh ang1 s ai4 j ia1
准备好后
import speech_recognition as sr
# 创建Recognizer对象
r = sr.Recognizer()
# 从音频文件中识别语音
def recognize_speech_from_file(file_path):
with sr.AudioFile(file_path) as source:
audio = r.record(source) # 读取音频文件
try:
text = r.recognize_sphinx(audio, language='zh-CN') # 使用Google语音识别引擎识别语音
return text
except sr.UnknownValueError:
print("无法识别音频")
except sr.RequestError as e:
print("无法连接到Google语音识别服务：{0}".format(e))
# 从麦克风实时录制并识别语音
def recognize_speech_from_microphone():
with sr.Microphone() as source:
print("请开始说话...")
audio = r.listen(source) # 实时录制音频
try:
text = r.recognize_sphinx(audio, language='zh-CN') # 使用Google语音识别引擎识别语音
return text
except sr.UnknownValueError:
print("无法识别音频")
except sr.RequestError as e:
print("无法连接到Google语音识别服务：{0}".format(e))
# 调用函数进行语音识别
file_text = recognize_speech_from_file('audio.wav')
print("音频文件识别结果：", file_text)
mic_text = recognize_speech_from_microphone()
print("麦克风实时识别结果：", mic_text)
使用pypinyin,由于一开始想,也许可以听得懂拼音.只是字错.所以想用听来的字,转成拼音, 比对字典文字的拼音. 写了一上午后发现,拼音是听不懂的. 错误率的一半以上…但是这部分代码,可以借给生成 spinx的单词注音用.
目前来看 y, ii, w,uu, shi 是shix,需要一些这样的调节,其他都是一样的.另外取消了多音字的处理.
from pypinyin import pinyin, lazy_pinyin, Style
def name2py(name,duoyin=True):
return pinyin(name, heteronym=duoyin,style=Style.TONE3)
#names内容一行一个人名,转换成, dic的注音版
def getnames():
with open("names.txt", 'r',encoding ='utf-8') as nf:
lines=[ln.strip() for ln in nf.readlines()]
return lines
pinyin('中乐', heteronym=True,style=Style.TONE3)
nms=getnames()
pys=list(map(name2py,nms))
#test=[['gao1', 'gao4'], ['lei2', 'lei4']]
#tar=[['gao1'],['lei2']]
#r=find1py(tar,test)
def find1py(onepy,oneitem):
if len(onepy)!=len(oneitem):
return False
for (i,j) in zip(onepy,oneitem):
if i[0][-1].isdigit():
i=i[0][:-1]
print(j)
print("i in "+i)
if ','.join(j).find(i)==-1:
return False
return True
def godo(name,pys=pys,nms=nms):
target = name2py(name,duoyin=False)
for i,item in enumerate(pys):
print(item)
if find1py(target,item):
return nms[i]
return None
def writedic():
with open('zh.dic.txt','w') as wf:
for i in nms[:30]:
final=pinyin(i, heteronym=False,style=Style.INITIALS)
rt=name2py(i,False)
toget=i+" "
for init ,r in zip(final,rt):
r=r[0].replace("zhi","zhix").replace("chi","chix").replace("shi","shix")
r= r.replace(init[0],'')
r=r.replace('w','uu ').replace('y','ii ')
toget+=fr"{init[0]} {r} "
print (toget[:-1])
#r=godo("含风",pys,nms)
writedic()
忙音和部分语音会出现串位不知道为啥,有时候说一个人会出来两个
还有就是网络接口的调节, 接受语音提供反馈,vosp自身有这个功能. 目前用的没有.
词汇在10个以上时已经不知道怎么识别了。所以看了一下其它。
https://cloud.tencent.com/document/product/1093/38416
这是腾讯在方案，关于热词的接口，最多20个。
这是一个深度学习的方案sherpa-ncnn
https://blog.csdn.net/lstef/article/details/139680825
我现在需要知道怎么搭建和训练模型。还需要一大堆语音数据去训练。
提示：这里可以添加总结
虽然已经结束了初步测试,但是还有性能和调优和网络化服务的需求.