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ChatGPT Java: インテリジェントな音声認識および文字起こし機能を実装する方法、具体的なコード例が必要です
<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; } }概要: ###この記事では、Java を使用してインテリジェントな音声認識および文字起こし機能を実装する方法を紹介します。まず関連する依存関係をインポートし、次に Java-WebSocket を使用して WebSocket サーバーを作成し、そこに基本的な WebSocket 接続処理ロジックを実装しました。次に、Google Cloud Speech-to-Text API を使用して音声認識機能を実装し、WebSocket 接続を通じて音声データを受信して文字起こしします。最後に、読者がインテリジェントな音声認識および文字起こし機能の実装をよりよく理解し、実践できるように、具体的なコード例を示します。この記事が読者のお役に立てば幸いです。 ###
以上がChatGPT Java: インテリジェントな音声認識および文字起こし機能を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。