ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan pengecaman pertuturan pintar dan fungsi transkripsi

ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan fungsi pengecaman pertuturan dan transliterasi pintar, contoh kod khusus diperlukan

Pengenalan: #🎜🎜 kecerdasan Dengan perkembangan berterusan teknologi pintar, pengecaman pertuturan pintar dan transkripsi telah menjadi bidang penyelidikan yang semakin popular. Realisasi fungsi pengecaman pertuturan dan transkripsi pintar boleh digunakan secara meluas dalam pembantu suara, kaedah input suara, perkhidmatan pelanggan pintar dan bidang lain, memberikan pengguna pengalaman interaksi suara yang mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Java untuk melaksanakan pengecaman pertuturan pintar dan fungsi transkripsi serta menyediakan contoh kod khusus.

1. Import dependencies

   Pertama, kita perlu mengimport dependencies yang berkaitan. Tambahkan kebergantungan berikut dalam fail pom.xml projek Java anda:
   

   <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>

Cipta Pelayan WebSocket
2. Dalam Java, kita boleh menggunakan perpustakaan Java-WebSocket untuk mencipta WebSocket pelayan. Buat kelas yang dipanggil WebSocketServer dan warisi daripada kelas WebSocketServer dalam perpustakaan Java-WebSocket. Laksanakan kaedah onOpen, onClose, onMessage dan onError dalam kelas WebSocketServer dan buat sambungan WebSocket.
   

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
    }
}

Buat perkhidmatan pengecaman pertuturan
3. Seterusnya, kita perlu menggunakan Google Cloud Speech-to-Text API untuk melaksanakan fungsi pengecaman pertuturan. Tambahkan kaedah startRecognition dalam kelas SpeechRecognitionServer. Melalui kaedah ini, kami boleh menghantar data audio ke API Google Cloud Speech-to-Text dan mendapatkan hasil pengecaman.
   

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());
        }
    }
}

Lakukan transkripsi pertuturan
4. Akhir sekali, kami perlu memproses data audio yang diterima dalam kaedah onMessage dan memanggil kaedah StartRecognition untuk transkripsi pertuturan. Pada masa yang sama, kita juga perlu menutup instance SpeechClient dalam kaedah onClose.
   

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;
    }
}

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Java untuk melaksanakan fungsi pengecaman pertuturan dan transliterasi pintar. Kami mula-mula mengimport kebergantungan yang berkaitan, kemudian mencipta pelayan WebSocket menggunakan Java-WebSocket dan melaksanakan logik pemprosesan sambungan WebSocket asas di dalamnya. Seterusnya, kami menggunakan API Google Cloud Speech-to-Text untuk melaksanakan fungsi pengecaman pertuturan dan menerima data audio melalui sambungan WebSocket untuk transkripsi. Akhir sekali, kami menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca lebih memahami dan mempraktikkan pelaksanaan fungsi pengecaman pertuturan dan transkripsi pintar. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca.

Atas ialah kandungan terperinci ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan pengecaman pertuturan pintar dan fungsi transkripsi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!