安装pyaudio:首先,确保已经安装了pyaudio库,该库负责处理音频输入,确保录音的稳定性和质量。安装过程中可能需要处理不同操作系统特有的依赖和设置。设置录音设备:使用Python代码找出并设置录音设备,确保麦克风的正确连接。通过运行特定的代码,可以获取到可用的设备ID。引入vosk进行语音识别:安装vosk:vosk...
实现过程首先,利用Python的pyaudio库 进行麦克风音频的录制。这个库负责音频输入的处理,确保录音的稳定性和质量。接着,引入vosk ,一个强大的语音识别工具,用于将录制的音频转化为文字。您可以从VOSK Models下载相应的模型,按照文档说明进行操作。为了提高文本的可读性,我们还可以选择性地使用recasepunc ...
首先,访问阿里 Modelscope(魔搭) 模型库主页,选择“语音识别”类别,找到离线非实时语音识别模型。点击“模型文件”,选择模型版本后下载模型至本地。接着,使用 Python 调用模型进行语言识别处理。需安装必要的 Python 模块以支持语音识别任务。使用 Python 调用语音识别大模型时,有两种方法,其中还涉及...
使用I2S接口或其他音频处理库来读取麦克风采集的音频数据。对音频数据进行编码和压缩,以便通过通信协议(如WebSocket)实时上传到服务器。服务器端处理:在服务器上,使用Python后端解码接收到的音频数据。调用语音识别(ASR)服务,将解码后的音频转换为文字。根据需要将识别结果返回给ESP32-S3开发板,或通过...
3. 编写Python程序: 使用Mind+或其他Python编程工具,编写Python程序。 程序中需要集成百度AI的语音识别功能,通过unihiker库和schedule库等实现语音指令的识别和执行。 例如,当识别到“开灯”指令时,程序控制LED灯亮起;识别到“关灯”指令时,程序控制LED灯熄灭;识别到“开风扇”指令时,程序控制风扇...