Step By Step
1.获取您的真实AK信息
2.开通智能语音交互服务
3.创建智能语音交互项目
（1）在全部项目中创建项目
（2）录入项目名称等信息（因为本次只测试一句话识别，项目类型选第二个）
（3）这里建议直接选第二个即可（感觉推荐的模型不太行）
（4）根据业务需求选择合适的模型这里以普通话为例（选择完确认使用）
这里需要注意下，模型的采样率（如果模型是16K，音频文件也得是16K）
4.通过SDK调用一句话识别服务
调用前请先准备号本地的音频文件
java SDK code
package com.alibaba.nls.client;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import com.alibaba.nls.client.protocol.InputFormatEnum;
import com.alibaba.nls.client.protocol.NlsClient;
import com.alibaba.nls.client.protocol.SampleRateEnum;
import com.alibaba.nls.client.protocol.asr.SpeechRecognizer;
import com.alibaba.nls.client.protocol.asr.SpeechRecognizerListener;
import com.alibaba.nls.client.protocol.asr.SpeechRecognizerResponse;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
* 此示例演示了
* ASR一句话识别API调用
* 通过本地文件模拟实时流发送
* 识别耗时计算
* (仅作演示，需用户根据实际情况实现)
*/
public class SpeechRecognizerDemo {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SpeechRecognizerDemo.class);
private String appKey;
NlsClient client;
public SpeechRecognizerDemo(String appKey, String token, String url) {
this.appKey = appKey;
//TODO 重要提示 创建NlsClient实例,应用全局创建一个即可,生命周期可和整个应用保持一致,默认服务地址为阿里云线上服务地址
if(url.isEmpty()) {
client = new NlsClient(token);
}else {
client = new NlsClient(url, token);
}
}
// 传入自定义参数
private static SpeechRecognizerListener getRecognizerListener(int myOrder, String userParam) {
SpeechRecognizerListener listener = new SpeechRecognizerListener() {
//识别出中间结果.服务端识别出一个字或词时会返回此消息.仅当setEnableIntermediateResult(true)时,才会有此类消息返回
@Override
public void onRecognitionResultChanged(SpeechRecognizerResponse response) {
//事件名称 RecognitionResultChanged、 状态码(20000000 表示识别成功)、语音识别文本
System.out.println("name: " + response.getName() + ", status: " + response.getStatus() + ", result: " + response.getRecognizedText());
}
//识别完毕
@Override
public void onRecognitionCompleted(SpeechRecognizerResponse response) {
//事件名称 RecognitionCompleted, 状态码 20000000 表示识别成功, getRecognizedText是识别结果文本
System.out.println("name: " + response.getName() + ", status: " + response.getStatus() + ", result: " + response.getRecognizedText());
}
@Override
public void onStarted(SpeechRecognizerResponse response) {
System.out.println("myOrder: " + myOrder + "; myParam: " + userParam + "; task_id: " + response.getTaskId());
}
@Override
public void onFail(SpeechRecognizerResponse response) {
// TODO 重要提示： task_id很重要，是调用方和服务端通信的唯一ID标识，当遇到问题时，需要提供此task_id以便排查
System.out.println("task_id: " + response.getTaskId() + ", status: " + response.getStatus() + ", status_text: " + response.getStatusText());
}
};
return listener;
}
/// 根据二进制数据大小计算对应的同等语音长度
/// sampleRate 仅支持8000或16000
public static int getSleepDelta(int dataSize, int sampleRate) {
// 仅支持16位采样
int sampleBytes = 16;
// 仅支持单通道
int soundChannel = 1;
return (dataSize * 10 * 8000) / (160 * sampleRate);
}
public void process(String filepath, int sampleRate) {
SpeechRecognizer recognizer = null;
try {
// 传递用户自定义参数
String myParam = "user-param";
int myOrder = 1234;
SpeechRecognizerListener listener = getRecognizerListener(myOrder, myParam);
recognizer = new SpeechRecognizer(client, listener);
recognizer.setAppKey(appKey);
//设置音频编码格式 TODO 如果是opus文件，请设置为 InputFormatEnum.OPUS
recognizer.setFormat(InputFormatEnum.PCM);
//设置音频采样率
if(sampleRate == 16000) {
recognizer.setSampleRate(SampleRateEnum.SAMPLE_RATE_16K);
} else if(sampleRate == 8000) {
recognizer.setSampleRate(SampleRateEnum.SAMPLE_RATE_8K);
}
//设置是否返回中间识别结果
recognizer.setEnableIntermediateResult(true);
//此方法将以上参数设置序列化为json发送给服务端,并等待服务端确认
long now = System.currentTimeMillis();
recognizer.start();
logger.info("ASR start latency : " + (System.currentTimeMillis() - now) + " ms");
File file = new File(filepath);
FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
byte[] b = new byte[3200];
int len;
while ((len = fis.read(b)) > 0) {
logger.info("send data pack length: " + len);
recognizer.send(b, len);
// TODO 重要提示：这里是用读取本地文件的形式模拟实时获取语音流并发送的，因为read很快，所以这里需要sleep
// TODO 如果是真正的实时获取语音，则无需sleep, 如果是8k采样率语音，第二个参数改为8000
// 8000采样率情况下，3200byte字节建议 sleep 200ms，16000采样率情况下，3200byte字节建议 sleep 100ms
int deltaSleep = getSleepDelta(len, sampleRate);
Thread.sleep(deltaSleep);
}
//通知服务端语音数据发送完毕,等待服务端处理完成
now = System.currentTimeMillis();
// TODO 计算实际延迟: stop返回之后一般即是识别结果返回时间
logger.info("ASR wait for complete");
recognizer.stop();
logger.info("ASR stop latency : " + (System.currentTimeMillis() - now) + " ms");
fis.close();
} catch (Exception e) {
System.err.println(e.getMessage());
} finally {
//关闭连接
if (null != recognizer) {
recognizer.close();
}
}
}
public void shutdown() {
client.shutdown();
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
String appKey = "填写你的appkey";
String token = "填写你的token";
String url = ""; // 默认即可，默认值：wss://nls-gateway.cn-shanghai.aliyuncs.com/ws/v1
if (args.length == 2) {
appKey = args[0];
token = args[1];
} else if (args.length == 3) {
appKey = args[0];
token = args[1];
url = args[2];
} else {
System.err.println("run error, need params(url is optional): " + "<app-key> <token> [url]");
System.exit(-1);
}
SpeechRecognizerDemo demo = new SpeechRecognizerDemo(appKey, token, url);
// TODO 重要提示： 这里用一个本地文件来模拟发送实时流数据，实际使用时，用户可以从某处实时采集或接收语音流并发送到ASR服务端
demo.process("C:\\Users\\cnc\\Desktop\\1.wav", 16000);
//demo.process("./nls-sample.opus", 16000);
demo.shutdown();
}
}
5.运行结果
