WebSocket と JavaScript を使用してオンライン音声認識システムを実装する方法

WebSocket と JavaScript を使用してオンライン音声認識システムを実装する方法

はじめに:
科学技術の継続的な発展により、音声認識テクノロジーは人工知能の分野の重要な部分。 WebSocket と JavaScript をベースとしたオンライン音声認識システムは、低遅延、リアルタイム、クロスプラットフォームという特徴があり、広く使用されるソリューションとなっています。この記事では、WebSocket と JavaScript を使用してオンライン音声認識システムを実装する方法を紹介し、読者がこのテクノロジーをよりよく理解して適用できるように、具体的なコード例を示します。

1. WebSocket の概要:
WebSocket は、単一の TCP 接続での全二重通信用のプロトコルであり、クライアントとサーバー間のリアルタイム データ送信に使用できます。 HTTP プロトコルと比較して、WebSocket は低遅延とリアルタイム パフォーマンスという利点があり、HTTP ロング ポーリングによって引き起こされる高遅延とリソースの浪費の問題を解決できるため、高いリアルタイム要件を持つアプリケーション シナリオに非常に適しています。

2. 音声認識技術の概要:
音声認識技術とは、コンピューターが人間の音声情報を理解可能なテキストまたはコマンドに変換するプロセスを指します。これは、自然言語処理と人工知能の分野における重要な研究方向であり、インテリジェントアシスタント、音声対話システム、音声転写などの分野で広く使用されています。現在、Google の Web Speech API や CMU Sphinx など、オープンソースの音声認識エンジンが数多く存在しており、これらのエンジンをベースにしたオンライン音声認識システムを実装することができます。

3. オンライン音声認識システムの実装手順:

1. WebSocket 接続の作成:
   JavaScript コードでは、WebSocket API を使用して WebSocket 接続を確立できます。サーバー 。具体的なコード例は次のとおりです。

   var socket = new WebSocket("ws://localhost:8080"); // 这里的地址需要根据实际情况做修改

2. 音声認識エンジンを初期化します。
   実際のニーズに応じて適切な音声認識エンジンを選択し、エンジンを初期化します。ここでは、Google の Web Speech API を例に挙げます。具体的なコード例は次のとおりです:

   var recognition = new webkitSpeechRecognition();
   recognition.continuous = true; // 设置为连续识别模式
   recognition.interimResults = true; // 允许返回中间结果
   recognition.lang = 'zh-CN'; // 设置识别语言为中文

3. 音声認識結果の処理:
   WebSocket の onmessage イベント コールバック関数で、処理します。音声認識 エンジンによって返される認識結果。具体的なコード例は次のとおりです。

   socket.onmessage = function(event) {
     var transcript = event.data; // 获取识别结果
     console.log("识别结果：" + transcript);
     // 在这里可以根据实际需求进行具体的操作，如显示在页面上或者发送到后端进行进一步处理
   };

4. 音声認識の開始:
   recognition.start メソッドを通じて音声認識プロセスを開始し、リアルタイム認識のために WebSocket を通じて音声データを送信します。 。具体的なコード例は次のとおりです。

   recognition.onstart = function() {
     console.log("开始语音识别");
   };
   
   recognition.onresult = function(event) {
     var interim_transcript = '';
     for (var i = event.resultIndex; i < event.results.length; ++i) {
    if (event.results[i].isFinal) {
      var final_transcript = event.results[i][0].transcript;
      socket.send(final_transcript); // 发送识别结果到服务器
    } else {
      interim_transcript += event.results[i][0].transcript;
    }
     }
   };
   recognition.start();

5. サーバー側の処理:
   サーバー側では、クライアントから送信された音声データを受信した後、対応する音声認識エンジンを使用して、認識に使用し、認識結果をクライアントに返します。ここでは、Python の Flask フレームワークを例として取り上げます。具体的なコード例は次のとおりです:

   from flask import Flask, request
   
   app = Flask(__name__)
   
   @app.route('/', methods=['POST'])
   def transcribe():
    audio_data = request.data
    # 使用语音识别引擎对音频数据进行识别
    transcript = speech_recognition_engine(audio_data)
    return transcript
   
   if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

概要:
この記事では、WebSocket と JavaScript を使用してオンライン スピーチを実装する方法を紹介します。認識システムについて説明し、具体的なコード例を示します。 WebSocket を使用してサーバーとのリアルタイム通信接続を確立し、リアルタイム認識用の適切な音声認識エンジンを呼び出すことで、低遅延のリアルタイム オンライン音声認識システムを簡単に実装できます。この記事が読者のこのテクノロジーの理解と応用に役立つことを願っています。

以上がWebSocket と JavaScript を使用してオンライン音声認識システム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。