autojs之语音转写

简介: 使用情景手机实现语音识别

使用情景


手机实现语音识别


效果展示

微信图片_20220624130601.jpg


原理


使用讯飞webpai调用讯飞的语音转写服务


难点


上传语音文件


你将学到以下知识


  1. 给讯飞发送语音文件
  2. 分片序号的生成
  3. 计算签名
  4. HmacSHA1加密
  5. 10位时间戳, 不要科学记数法
  6. 另类的文件上传方式


代码讲解


  1. 导入java类
importClass(java.io.UnsupportedEncodingException);
importClass(java.security.InvalidKeyException);
importClass(java.security.MessageDigest);
importClass(java.security.NoSuchAlgorithmException);
importClass(java.security.SignatureException);
importClass(javax.crypto.Mac);
importClass(javax.crypto.spec.SecretKeySpec);


  1. 初始化所有的参数, APPIDSECRET_KEY请改为自己的.
const APPID = "XXX";
const SECRET_KEY = "XXX";
let filepath = "/sdcard/1.mp3";
let lfasr_host = "http://raasr.xfyun.cn/api";
// # 请求的接口名
let api_prepare = "/prepare";
let api_upload = "/upload";
let api_merge = "/merge";
let api_get_progress = "/getProgress";
let api_get_result = "/getResult";


  1. 预处理
const taskId = prepare();


  1. 文件分片上传
upload();


  1. 合并文件
merge();


  1. 查询处理进度
for (var i = 0; i < 10; i++) {
  let r = getProgress();
  if (r) {
    break;
  } else {
    log("服务器正常按照排队识别语音, 请稍后");
  }
  sleep(5000);
}


  1. 获取结果
let result = getResult();
log(result);


签名计算过程


function HmacSHA1Encrypt(encryptText, encryptKey) {
  let rawHmac;
  encryptText = java.lang.String(encryptText);
  encryptKey = java.lang.String(encryptKey);
  let data = encryptKey.getBytes("UTF-8");
  let secretKey = new SecretKeySpec(data, "HmacSHA1");
  let mac = Mac.getInstance("HmacSHA1");
  mac.init(secretKey);
  let text = encryptText.getBytes("UTF-8");
  rawHmac = mac.doFinal(text);
  let oauth = android.util.Base64.encodeToString(rawHmac, 2);
  return oauth;
}


名人名言


思路是最重要的, 其他的百度, bing, stackoverflow, github, 安卓文档, autojs文档, 最后才是群里问问
--- 牙叔教程


声明


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相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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