ChatGPT Java : Comment implémenter des fonctions intelligentes de reconnaissance vocale et de transcription

ChatGPT Java : Comment mettre en œuvre des fonctions intelligentes de reconnaissance et de transcription vocales, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Introduction :
Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, la reconnaissance et la transcription intelligentes de la parole sont devenues un domaine de recherche de plus en plus concerné . La réalisation de fonctions intelligentes de reconnaissance vocale et de transcription peut être largement utilisée dans les assistants vocaux, les méthodes de saisie vocale, le service client intelligent et d'autres domaines, offrant aux utilisateurs une expérience d'interaction vocale pratique. Cet article présentera comment utiliser Java pour implémenter des fonctions intelligentes de reconnaissance vocale et de transcription, et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Importer les dépendances
   Tout d'abord, nous devons importer les dépendances pertinentes. Ajoutez les dépendances suivantes dans le fichier pom.xml de votre projet Java :

   <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>

2. Créer un serveur WebSocket
   En Java, nous pouvons utiliser la bibliothèque Java-WebSocket pour créer un serveur WebSocket. Créez une classe appelée WebSocketServer et héritez de la classe WebSocketServer dans la bibliothèque Java-WebSocket. Implémentez les méthodes onOpen, onClose, onMessage et onError dans la classe WebSocketServer et créez une connexion 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
    }
}

3. Créer un service de reconnaissance vocale
   Ensuite, nous devons utiliser l'API Google Cloud Speech-to-Text pour implémenter la fonction de reconnaissance vocale. Ajoutez une méthode startRecognition dans la classe SpeechRecognitionServer. Grâce à cette méthode, nous pouvons envoyer les données audio à l'API Google Cloud Speech-to-Text et obtenir les résultats de la reconnaissance.

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());
        }
    }
}

4. Effectuer une transcription vocale
   Enfin, nous devons traiter les données audio reçues dans la méthode onMessage et appeler la méthode startRecognition pour la transcription vocale. Dans le même temps, nous devons également fermer l'instance SpeechClient dans la méthode 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;
    }
}

Résumé :
Cet article explique comment utiliser Java pour implémenter des fonctions intelligentes de reconnaissance vocale et de translittération. Nous avons d'abord importé les dépendances pertinentes, puis créé un serveur WebSocket à l'aide de Java-WebSocket et y avons implémenté la logique de traitement de connexion WebSocket de base. Ensuite, nous utilisons l'API Google Cloud Speech-to-Text pour implémenter la fonction de reconnaissance vocale et recevoir des données audio via la connexion WebSocket pour la transcription. Enfin, nous fournissons des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre et pratiquer la mise en œuvre de fonctions intelligentes de reconnaissance vocale et de transcription. J'espère que cet article pourra être utile aux lecteurs.

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