语音革命:打造您的个人AI助手,悄悄分享我的开源语音识别全攻略!

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作者
猴君
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在AI智能化时代,人工智能助手不仅提高了我们的工作效率,而且变得越来越人性化。我的AI助手在此基础上又增添了一个引人瞩目的新功能——语音识别。在本文中,我将详细讲解如何在.Net环境下实现这一功能,并且分享自己的开源项目,让更多的开发者可以学习并应用到自己的项目中去。

以下是相关的2篇文章,语音的加持可以让我们的AI助手能力倍增。

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首先,我们需要选择合适的库来实现这个功能

为了完成这个任务,我们将使用到两个主要库:**NAudio **和 Whisper.net

NAudio 库介绍

NAudio是一款由 Mark Heath 编写的开源.NET音频库。它具备非常丰富的功能:

  • 支持多API的音频播放,比如WaveOut、DirectSound、ASIO、WASAPI等;+ 读取多种标准文件格式,包括WAV、AIFF、MP3等;+ 在不同的音频格式间转换,修改通道数,改变位深度,重采样等;+ 使用计算机上安装的任何ACM或Media Foundation编解码器来编码音频;+ 创造MP3、AAC/MP4音频、WMA文件等;+ 采用32位浮点混音引擎进行音频流的混合和操作;+ 提供全面的MIDI事件模型支持;+ 可扩展的编程模型,易于自定义组件的添加。

详细功能和API使用可以在它的GitHub页面上找到:

https://github.com/naudio/NAudio 
Whisper .net 库介绍

Whisper.net是开源的Whisper .net绑定,利用了whisper.cpp的能力。它为.NET提供了OpenAI Whisper的功能,以便开发人员可以轻松实现语音到文本的转换。此库的GitHub地址为:

https://github.com/sandrohanea/whisper.net 

具体实施步骤

1、引入所需的nuget包

PM> Install-Package NAudio.Core PM> Install-Package Whisper.net PM> Install-Package Whisper.net.Runtime 

2、实现语音功能

首先,我们需要使用如下模型:

ggml-base-q5_1.bin 

进行依赖注入:

Locator.CurrentMutable.Register<WhisperFactory>(() => WhisperFactory.FromPath("ggml-base-q5_1.bin")); Locator.CurrentMutable.Register(() => {     var whisperFactory = Locator.Current.GetService<WhisperFactory>();     return whisperFactory.CreateBuilder()         .WithLanguage("auto") // 自动识别语言         .Build(); }); 

3、录音核心代码实现

我们使用NAudio进行录音,并创建以下类来控制录音过程:

public class AudioRecorder {     private WaveInEvent waveSource = null;     private WaveFileWriter waveFile = null;       public void StartRecording(string outputFilePath)     {         waveSource = new WaveInEvent();         waveSource.WaveFormat = new WaveFormat(16000, 1); // 设置录音的格式,这里为 CD 质量           waveSource.DataAvailable += new EventHandler<WaveInEventArgs>(WaveSource_DataAvailable);         waveSource.RecordingStopped += new EventHandler<StoppedEventArgs>(WaveSource_RecordingStopped);           waveFile = new WaveFileWriter(outputFilePath, waveSource.WaveFormat);           waveSource.StartRecording();     }       private void WaveSource_DataAvailable(object sender, WaveInEventArgs e)     {         if (waveFile != null)         {             waveFile.Write(e.Buffer, 0, e.BytesRecorded);             waveFile.Flush();         }     }       private void WaveSource_RecordingStopped(object sender, StoppedEventArgs e)     {         if (waveSource != null)         {             waveSource.Dispose();             waveSource = null;         }           if (waveFile != null)         {             waveFile.Dispose();             waveFile = null;         }     }       public void StopRecording()     {         waveSource.StopRecording();     } } 

该段代码定义了开始录音和结束录音的方法,同时处理录音数据的缓存和文件的写入。

4、语音识别和处理

录音结束后,我们需要进行一些延迟处理,以避免文件被占用的错误。使用Whisper.net库进行语音识别:

await Task.Delay(500); var audioStr = string.Empty; using (var fileStream = File.OpenRead(outputFilePath)) {     await foreach (var result in processor.ProcessAsync(fileStream))     {         audioStr += result.Text;     } } 
5、项目开源

经过上述步骤,我们已经可以利用语音来操作我们的AI助手了。我也把这个项目开源在GitHub上,地址是:

https://github.com/xuzeyu91/Avalonia-Assistant 

通过这个项目,我们不仅可以学习如何实现语音识别功能,还能与Semantic Kernel和AI智能小助手进行交互。

请记住,技术总是在不断发展和进步。今天,我们能够通过几行代码让一个程序“听懂”和“说话”,谁知道明天还会出现什么令人兴奋的新功能呢?加入我们,一起探索AI的奇妙世界!

文章来源: https://blog.csdn.net/sD7O95O/article/details/135709279
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