Comment mettre en œuvre un système de reconnaissance vocale en ligne à l'aide de WebSocket et JavaScript

Comment utiliser WebSocket et JavaScript pour mettre en œuvre un système de reconnaissance vocale en ligne

Introduction :
Avec le développement continu de la technologie, la technologie de reconnaissance vocale est devenue une partie importante du domaine de l'intelligence artificielle. Le système de reconnaissance vocale en ligne basé sur WebSocket et JavaScript présente les caractéristiques d'une faible latence, d'un temps réel et d'une multiplateforme, et est devenu une solution largement utilisée. Cet article expliquera comment utiliser WebSocket et JavaScript pour mettre en œuvre un système de reconnaissance vocale en ligne et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer cette technologie.

1. Introduction à WebSocket :
WebSocket est un protocole de communication full-duplex sur une seule connexion TCP, qui peut être utilisé pour la transmission de données en temps réel entre le client et le serveur. Par rapport au protocole HTTP, WebSocket présente les avantages d'une faible latence et de performances en temps réel, et peut résoudre les problèmes de retard élevé et de gaspillage de ressources causés par les longues interrogations HTTP. Il est très approprié pour les scénarios d'application avec des exigences de performances en temps réel élevées.

2. Aperçu de la technologie de reconnaissance vocale :
La technologie de reconnaissance vocale fait référence au processus par lequel les ordinateurs convertissent les informations vocales humaines en texte ou en commandes compréhensibles. Il s'agit d'une direction de recherche importante dans les domaines du traitement du langage naturel et de l'intelligence artificielle, et elle est largement utilisée dans les assistants intelligents, les systèmes d'interaction vocale, la transcription vocale et d'autres domaines. Il existe actuellement de nombreux moteurs de reconnaissance vocale open source, tels que l'API Web Speech de Google et CMU Sphinx. Nous pouvons mettre en œuvre des systèmes de reconnaissance vocale en ligne basés sur ces moteurs.

3. Étapes de mise en œuvre du système de reconnaissance vocale en ligne :

1. Créer une connexion WebSocket :
   Dans le code JavaScript, vous pouvez utiliser l'API WebSocket pour établir une connexion WebSocket avec le serveur. Les exemples de codes spécifiques sont les suivants :

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

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2. Initialisez le moteur de reconnaissance vocale :
   Choisissez un moteur de reconnaissance vocale approprié en fonction des besoins réels et initialisez le moteur. Ici, nous prenons l'API Web Speech de Google comme exemple. L'exemple de code spécifique est le suivant :

   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

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3. Traitement des résultats de la reconnaissance vocale :
   Dans la fonction de rappel d'événement onmessage de WebSocket, traitez les résultats de reconnaissance renvoyés par le moteur de reconnaissance vocale. Des exemples de codes spécifiques sont les suivants :

   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
   };

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4. Démarrer la reconnaissance vocale :
   Démarrez le processus de reconnaissance vocale via la méthode reconnaissance.start et envoyez des données audio via WebSocket pour une reconnaissance en temps réel. Des exemples de codes spécifiques sont les suivants :

   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();

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5. Traitement côté serveur :
   Côté serveur, après avoir reçu les données audio envoyées par le client, il peut utiliser le moteur de reconnaissance vocale correspondant pour effectuer la reconnaissance et renvoyer le résultat de la reconnaissance à le client. Ici, nous prenons le framework Flask de Python comme exemple. Les exemples de code spécifiques sont les suivants :

   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)

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Résumé :
Cet article présente comment utiliser WebSocket et JavaScript pour implémenter un système de reconnaissance vocale en ligne et fournit des exemples de code spécifiques. En utilisant WebSocket pour établir une connexion de communication en temps réel avec le serveur et en appelant un moteur de reconnaissance vocale approprié pour la reconnaissance en temps réel, nous pouvons facilement mettre en œuvre un système de reconnaissance vocale en ligne en temps réel à faible latence. J'espère que cet article sera utile aux lecteurs pour comprendre et appliquer cette technologie.

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