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做網(wǎng)站怎么優(yōu)化seo搜索引擎優(yōu)化方案

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為了實現(xiàn)持續(xù)監(jiān)聽麥克風(fēng)并在檢測到聲音時進(jìn)行轉(zhuǎn)錄,我們可以將流的監(jiān)聽時間設(shè)置為無限長。通過使用一個音量門限來檢測是否有聲音,然后進(jìn)行轉(zhuǎn)錄。

安裝依賴

確保安裝必要的庫:

pip install torch torchaudio openai-whisper sounddevice numpy

代碼實現(xiàn)

import torch
import whisper
import sounddevice as sd
import numpy as np# 加載預(yù)訓(xùn)練的 Whisper 模型
model = whisper.load_model("base")# 設(shè)置模型為評估模式
model.eval()# 定義流式解碼函數(shù)
def stream_decode(audio_buffer, sample_rate=16000):audio_tensor = torch.tensor(audio_buffer).float()result = model.transcribe(audio_tensor, fp16=False)return result['text']# 音頻緩沖區(qū)和其他參數(shù)
buffer_size = 16000  # 每個音頻塊的大小(1秒)
audio_buffer = np.zeros(buffer_size * 10, dtype=np.float32)  # 預(yù)留10秒緩沖區(qū)
buffer_offset = 0
silence_threshold = 0.01  # 聲音門限# 麥克風(fēng)回調(diào)函數(shù)
def callback(indata, frames, time, status):global audio_buffer, buffer_offsetif status:print(status, flush=True)# 計算當(dāng)前音頻塊的音量volume_norm = np.linalg.norm(indata) * 10if volume_norm > silence_threshold:# 將新音頻數(shù)據(jù)復(fù)制到緩沖區(qū)audio_buffer[buffer_offset:buffer_offset+frames] = indata[:, 0]buffer_offset += frames# 當(dāng)緩沖區(qū)達(dá)到或超過設(shè)定的大小時進(jìn)行處理if buffer_offset >= buffer_size:text = stream_decode(audio_buffer[:buffer_size])print(f"Transcription: {text}", flush=True)# 移動緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)audio_buffer = np.roll(audio_buffer, -buffer_size)buffer_offset -= buffer_sizeelse:# 如果檢測到的音量低于門限,將緩沖區(qū)位置重置buffer_offset = 0# 啟動麥克風(fēng)流
def start_streaming():stream = sd.InputStream(callback=callback, channels=1, samplerate=16000, blocksize=buffer_size)with stream:print("Listening...")while True:sd.sleep(1000)  # 繼續(xù)監(jiān)聽# 開始流式解碼
start_streaming()

代碼說明

  1. 依賴加載

    • torchtorchaudio 用于音頻處理和模型推理。
    • whisper 是 OpenAI 的 Whisper 模型的庫,用于加載和使用預(yù)訓(xùn)練模型。
    • sounddevice 用于從麥克風(fēng)捕獲實時音頻。
    • numpy 用于音頻數(shù)據(jù)處理。
  2. 流式解碼函數(shù) stream_decode

    • 接受音頻緩沖區(qū)并使用 Whisper 模型進(jìn)行解碼。
    • 返回解碼后的文本。
  3. 音頻緩沖區(qū)和參數(shù)設(shè)置

    • buffer_size 定義每個音頻塊的大小,這里設(shè)置為1秒(16000個樣本)。
    • audio_buffer 是一個大小為10秒的預(yù)留緩沖區(qū)。
    • buffer_offset 用于跟蹤當(dāng)前緩沖區(qū)的位置。
    • silence_threshold 是音量門限,用于檢測有無聲音。
  4. 麥克風(fēng)回調(diào)函數(shù) callback

    • 從麥克風(fēng)捕獲音頻數(shù)據(jù)并將其存儲到緩沖區(qū)中。
    • 計算當(dāng)前音頻塊的音量,如果音量超過門限,則將音頻數(shù)據(jù)添加到緩沖區(qū),并進(jìn)行解碼處理。
    • 解碼后打印轉(zhuǎn)錄結(jié)果,并移動緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)以準(zhǔn)備處理下一個音頻塊。
    • 如果音量低于門限,將緩沖區(qū)位置重置。
  5. 啟動麥克風(fēng)流 start_streaming

    • 使用 sounddevice.InputStream 創(chuàng)建一個音頻流,并在回調(diào)函數(shù)中處理音頻數(shù)據(jù)。
    • 啟動流并持續(xù)運行,通過 while True 循環(huán)保持監(jiān)聽狀態(tài)。

這個示例代碼展示了如何實現(xiàn)持續(xù)監(jiān)聽麥克風(fēng),并在檢測到聲音時進(jìn)行實時轉(zhuǎn)錄。你可以根據(jù)實際需求進(jìn)一步優(yōu)化音量門限和緩沖區(qū)處理邏輯,以提高性能和準(zhǔn)確性。

http://www.risenshineclean.com/news/54407.html

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