PS:仅供了解参考,如需进一步了解请继续研究。
我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作,demo使用的是C#控制台应用程序。
前面的套路还是一样的:
- 注册百度账号api,创建自己的应用;
- 创建vs控制台应用程序,引入动态链接库;
- 编写代码调试,效果图查看;
-
- 语音识别
- 语音合成
- 实时语音识别
- 音频文件转写
- 语音模型训练
- 总结。
1、创建百度AI语音技术应用
在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击“语音识别”服务,选择“创建应用”,填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了“语音识别”服务。
具体不废话,不知道的小伙伴可以移步看这里:C# 10分钟完成百度人脸识别——入门篇。
创建完成后会生成APPID、APP Key、Secret Key,这些是关键内容,后面要用。
2、创建VS控制台应用程序,引入动态链接库
首先我们创建一个VS控制台应用程序,这里就不详细说明。
然后引入百度Baidu.AI动态链接库,步骤如下,小编使用2017,所以直接在NuGet中搜索Baidu.AI安装即可。
安装语音识别 C# SDK
C# SDK 现已开源! https://github.com/Baidu-AIP/dotnet-sdk
** 支持平台:.Net Framework 3.5 4.0 4.5, .Net Core 2.0 **
方法一:使用Nuget管理依赖 (推荐)
在NuGet中搜索 Baidu.AI
,安装最新版即可。
packet地址 https://www.nuget.org/packages/Baidu.AI/
方法二:下载安装
语音识别 C# SDK目录结构
代码语言:javascript复制Baidu.Aip
├── net35
│ ├── AipSdk.dll // 百度AI服务 windows 动态库
│ ├── AipSdk.xml // 注释文件
│ └── Newtonsoft.Json.dll // 第三方依赖
├── net40
├── net45
└── netstandard2.0
├── AipSdk.deps.json
└── AipSdk.dll
如果需要在 Unity 平台使用,可引用工程源码自行编译。
安装
1.在官方网站下载C# SDK压缩工具包。
2.解压后,将 AipSdk.dll
和 Newtonsoft.Json.dll
中添加为引用。
3、编写代码调试,效果图查看
创建一个空文件夹,命名为Image,存一个音频文件,做调试,后面语音合成的文件也在这里。
在Program.cs中编写代码,代码编写如下,可以直接拷贝进行调试。
我们这里只讲述语音识别和语音合成,其他的内容可以在官网进行编写:https://ai.baidu.com/docs#/ASR-Online-Csharp-SDK/top
语音识别:
代码语言:javascript复制using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace Voice
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 设置APPID/AK/SK
var APP_ID = "16938141";
var API_KEY = "8y2pB5HLrLD5Zu7aaQV3ce0g";
var SECRET_KEY = "5tDp3opvpIdEnlXBTOWn9W0O7CdhRNYu";
//语音识别
var client = new Baidu.Aip.Speech.Asr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
client.Timeout = 60000; // 修改超时时间
var data = File.ReadAllBytes("E:\Work Demo\语音技术\Voice\Voice\Image\16k.wav");
// 可选参数
var options = new Dictionary<string, object>
{
{"dev_pid", 1536} //语音模型1536代表普通话,其他请查看官方文档
};
client.Timeout = 120000; // 若语音较长,建议设置更大的超时时间. ms
var result = client.Recognize(data, "wav", 16000, options);
Console.Write(result);
////语音合成
//var _ttsClient = new Baidu.Aip.Speech.Tts(API_KEY, SECRET_KEY);
//_ttsClient.Timeout = 60000; // 修改超时时间
//// 可选参数
//var option = new Dictionary<string, object>()
// {
// {"spd", 5}, // 语速
// {"vol", 7}, // 音量
// {"per", 4} // 发音人,4:情感度丫丫童声
// };
//var result = _ttsClient.Synthesis("今天天气不错,适合嗮太阳", option);
//if (result.ErrorCode == 0) // 或 result.Success
//{
// File.WriteAllBytes("E:\Work Demo\语音技术\Voice\Voice\Image\aaa.mp3", result.Data);
//}
}
}
}
我们查看一下识别出来的语音是什么
这个就是我准备的语音,识别成功。
格式支持:pcm(不压缩)、wav(不压缩,pcm编码)、amr(压缩格式)。推荐pcm 采样率 :16000 固定值。编码:16bit 位深的单声道。
百度服务端会将非pcm格式,转为pcm格式,因此使用wav、amr会有额外的转换耗时。
- 16k 采样率pcm文件样例下载
- 16k 采样率wav文件样例下载
- 16k 采样率amr文件样例下载
音频文件格式转换请参见文档【语音识别小工具音频文件转码】
更多内容详见官网:https://ai.baidu.com/docs#/ASR-API/top
语音合成:
合成文本长度必须小于1024字节,如果本文长度较长,可以采用多次请求的方式。文本长度不可超过限制
详见官网:https://ai.baidu.com/docs#/TTS-Online-Csharp-SDK/top
代码语言:javascript复制using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace Voice
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 设置APPID/AK/SK
var APP_ID = "16938141";
var API_KEY = "8y2pB5HLrLD5Zu7aaQV3ce0g";
var SECRET_KEY = "5tDp3opvpIdEnlXBTOWn9W0O7CdhRNYu";
////语音识别
//var client = new Baidu.Aip.Speech.Asr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
//client.Timeout = 60000; // 修改超时时间
//var data = File.ReadAllBytes("E:\Work Demo\语音技术\Voice\Voice\Image\16k.wav");
//// 可选参数
//var options = new Dictionary<string, object>
// {
// {"dev_pid", 1536} //语音模型1536代表普通话,其他请查看官方文档
// };
//client.Timeout = 120000; // 若语音较长,建议设置更大的超时时间. ms
//var result = client.Recognize(data, "wav", 16000, options);
//Console.Write(result);
//语音合成
var _ttsClient = new Baidu.Aip.Speech.Tts(API_KEY, SECRET_KEY);
_ttsClient.Timeout = 60000; // 修改超时时间
// 可选参数
var option = new Dictionary<string, object>()
{
{"spd", 5}, // 语速
{"vol", 7}, // 音量
{"per", 4} // 发音人,4:情感度丫丫童声
};
var result = _ttsClient.Synthesis("听说关注博主不迷路", option);
if (result.ErrorCode == 0) // 或 result.Success
{
File.WriteAllBytes("E:\Work Demo\语音技术\Voice\Voice\Image\aaa.mp3", result.Data);
}
}
}
}
运行后查看效果,如下:
这样就合成成功了。
4、总结
简单的入门就到这里,后面的实时语音识别、音频文件转写、建立模型进行语音训练就需要靠大家了。
转载请注明出处,谢谢!
原文地址:https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/11301882.html
拜拜,下次再见咯!