modelscope-funasr如何把安卓手机打电话的音频流传到服务端？

要将安卓手机打电话的音频流传到ModelScope-FunASR服务端，您可以按照以下步骤操作。此过程涉及音频流的捕获、传输以及服务端的接收与处理。

1. 准备工作

在开始之前，请确保以下条件已满足： - 安卓设备：支持音频流捕获和网络传输。 - 服务端环境：已正确安装并配置ModelScope-FunASR。 - 网络连接：安卓设备和服务端之间需要稳定的网络连接（Wi-Fi或移动数据）。 - 权限配置：安卓应用需要获取麦克风和网络访问权限。

2. 安卓端音频流捕获

在安卓设备上，您需要通过代码捕获电话通话的音频流。以下是关键步骤：

2.1 音频捕获

使用安卓的AudioRecord类捕获音频流。示例代码如下：

int sampleRate = 16000; // 设置采样率为16kHz
int channelConfig = AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO; // 单声道
int audioFormat = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT; // 16位PCM格式

AudioRecord audioRecord = new AudioRecord(
    MediaRecorder.AudioSource.VOICE_COMMUNICATION, // 使用通话音频源
    sampleRate,
    channelConfig,
    audioFormat,
    AudioRecord.getMinBufferSize(sampleRate, channelConfig, audioFormat)
);

audioRecord.startRecording();
byte[] buffer = new byte[1024]; // 缓冲区大小
while (isRecording) {
    int bytesRead = audioRecord.read(buffer, 0, buffer.length);
    // 将捕获的音频数据发送到服务端
    sendToServer(buffer, bytesRead);
}
audioRecord.stop();
audioRecord.release();

2.2 实时传输

捕获的音频数据需要实时传输到服务端。可以使用以下方法： - WebSocket：适合低延迟的实时音频流传输。 - HTTP POST：适合分块上传音频数据。

示例代码（使用HTTP POST）：

private void sendToServer(byte[] data, int length) {
    OkHttpClient client = new OkHttpClient();
    RequestBody body = RequestBody.create(data, MediaType.get("application/octet-stream"));
    Request request = new Request.Builder()
        .url("http://<服务端IP>:<端口>/upload")
        .post(body)
        .build();
    client.newCall(request).execute();
}

3. 服务端接收与处理

服务端需要接收安卓设备发送的音频流，并将其传递给ModelScope-FunASR进行处理。

3.1 接收音频流

使用Python的Flask框架接收音频流。示例代码如下：

from flask import Flask, request
import numpy as np

app = Flask(__name__)

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_audio():
    audio_data = request.data
    # 将接收到的音频数据保存为文件或直接处理
    with open('received_audio.pcm', 'ab') as f:
        f.write(audio_data)
    return "Audio received", 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

3.2 调用FunASR处理音频

接收到音频后，调用ModelScope-FunASR进行语音识别。示例代码如下：

from funasr import AutoModel

model = AutoModel(model="paraformer-zh", model_revision="v2.0.4")

# 读取接收到的音频文件
audio_path = "received_audio.pcm"
result = model.generate(input=audio_path)

print("识别结果:", result)

4. 注意事项

• 音频格式：确保安卓端捕获的音频格式与FunASR支持的格式一致（如16kHz采样率、单声道、16位PCM）。
• 延迟优化：如果对实时性要求较高，建议使用WebSocket或其他低延迟协议。
• 权限问题：安卓设备需要明确声明并获取RECORD_AUDIO和INTERNET权限。
• 服务端性能：确保服务端具备足够的计算资源以处理实时音频流。

通过以上步骤，您可以成功将安卓手机打电话的音频流传送到ModelScope-FunASR服务端，并完成语音识别任务。