ChatGPT Java: 지능형 음성 인식 및 전사 기능을 구현하는 방법, 구체적인 코드 예제가 필요합니다
소개:
인공 지능 기술의 지속적인 발전으로 지능형 음성 인식 및 전사가 점점 더 관심을 받는 연구 분야가 되었습니다. 지능형 음성 인식 및 전사 기능의 실현은 음성 비서, 음성 입력 방법, 지능형 고객 서비스 및 기타 분야에서 널리 사용될 수 있으며 사용자에게 편리한 음성 상호 작용 경험을 제공합니다. 이 기사에서는 Java를 사용하여 지능형 음성 인식 및 전사 기능을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
종속성 가져오기
먼저 관련 종속성을 가져와야 합니다. Java 프로젝트의 pom.xml 파일에 다음 종속성을 추가합니다.
<dependencies> <dependency> <groupId>org.eclipse.jetty.websocket</groupId> <artifactId>javax.websocket-api</artifactId> <version>1.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.java-websocket</groupId> <artifactId>Java-WebSocket</artifactId> <version>1.5.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.cloud</groupId> <artifactId>google-cloud-speech</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> </dependencies>
import org.java_websocket.WebSocket; import org.java_websocket.handshake.ClientHandshake; import org.java_websocket.server.WebSocketServer; import java.net.InetSocketAddress; public class SpeechRecognitionServer extends WebSocketServer { public SpeechRecognitionServer(InetSocketAddress address) { super(address); } @Override public void onOpen(WebSocket conn, ClientHandshake handshake) { // 连接建立时的处理逻辑 } @Override public void onClose(WebSocket conn, int code, String reason, boolean remote) { // 连接关闭时的处理逻辑 } @Override public void onMessage(WebSocket conn, String message) { // 接收到消息时的处理逻辑 } @Override public void onError(WebSocket conn, Exception ex) { // 异常处理逻辑 } }
import com.google.cloud.speech.v1.*; import com.google.protobuf.ByteString; import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import java.nio.file.Paths; import java.util.List; public class SpeechRecognitionServer extends WebSocketServer { private SpeechClient speechClient; public SpeechRecognitionServer(InetSocketAddress address) { super(address); try { // 创建SpeechClient实例 this.speechClient = SpeechClient.create(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } public void startRecognition(byte[] audioData) { // 构建RecognitionConfig对象 RecognitionConfig config = RecognitionConfig.newBuilder() .setEncoding(RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16) .setSampleRateHertz(16000) .setLanguageCode("en-US") .build(); // 构建RecognitionAudio对象 RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder() .setContent(ByteString.copyFrom(audioData)) .build(); // 发送语音数据并获取识别结果 RecognizeResponse response = speechClient.recognize(config, audio); List<SpeechRecognitionResult> results = response.getResultsList(); for (SpeechRecognitionResult result : results) { System.out.println(result.getAlternatives(0).getTranscript()); } } }
import org.java_websocket.WebSocket; import org.java_websocket.handshake.ClientHandshake; import org.java_websocket.server.WebSocketServer; import java.net.InetSocketAddress; public class SpeechRecognitionServer extends WebSocketServer { private SpeechClient speechClient; public SpeechRecognitionServer(InetSocketAddress address) { super(address); try { // 创建SpeechClient实例 this.speechClient = SpeechClient.create(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } @Override public void onOpen(WebSocket conn, ClientHandshake handshake) { // 连接建立时的处理逻辑 } @Override public void onClose(WebSocket conn, int code, String reason, boolean remote) { // 连接关闭时的处理逻辑 try { // 关闭SpeechClient实例 speechClient.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } @Override public void onMessage(WebSocket conn, String message) { // 接收到消息时的处理逻辑 byte[] audioData = decodeAudioData(message); startRecognition(audioData); } @Override public void onError(WebSocket conn, Exception ex) { // 异常处理逻辑 } private void startRecognition(byte[] audioData) { // 构建RecognitionConfig对象 RecognitionConfig config = RecognitionConfig.newBuilder() .setEncoding(RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16) .setSampleRateHertz(16000) .setLanguageCode("en-US") .build(); // 构建RecognitionAudio对象 RecognitionAudio audio = RecognitionAudio.newBuilder() .setContent(ByteString.copyFrom(audioData)) .build(); // 发送语音数据并获取识别结果 RecognizeResponse response = speechClient.recognize(config, audio); List<SpeechRecognitionResult> results = response.getResultsList(); for (SpeechRecognitionResult result : results) { System.out.println(result.getAlternatives(0).getTranscript()); } } private byte[] decodeAudioData(String message) { // 解码音频数据 // TODO: 解码逻辑 return null; } }
요약:
이 글에서는 Java를 사용하여 지능형 음성 인식 및 음역 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. 먼저 관련 종속성을 가져온 다음 Java-WebSocket을 사용하여 WebSocket 서버를 만들고 여기에 기본 WebSocket 연결 처리 논리를 구현했습니다. 다음으로 Google Cloud Speech-to-Text API를 사용하여 음성 인식 기능을 구현하고 WebSocket 연결을 통해 오디오 데이터를 수신하여 텍스트로 변환합니다. 마지막으로 독자가 지능형 음성 인식 및 전사 기능 구현을 더 잘 이해하고 실습할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 이 글이 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 ChatGPT Java: 지능형 음성 인식 및 전사 기능을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!