一、前言

        因为一个项目有要求边缘设备语音检测的，所以尝试部署。

二、环境安装

        安装onnxruntime

        下载包，不能直接pip install，会报错，直接去官网下载

        传送门

        安装torch，在我另一篇博客有写：传送门

        剩下就缺啥装啥

        运行demo，成功！

        添加显示执行时间代码查看能不能实时检测

        音频时长18s，检测时间13s，可以用于实时检测。

三、实时检测

        语音识别和图像检测不同，视频可以以帧为单位，进行检测，每一帧都是一张图片；而语音没有帧这一概念，假设识别的时候如果以一帧为单位，能识别出啥呢？所以，可以拟定一个势必而逻辑，每隔5秒录制一段语音，然后进行识别，同时，开启下一段录制，因为识别时间是肯定小于录制时间的，所以能实时识别。这时候，可以用到threading库，为啥不用multiprocessing库呢，首先，录制语音，再识别，不断重复，这就频繁的文件读写了，不停对内存请求，对io接口的请求；而multiprocessing库是用于多核cpu进行计算的，语音录制对cpu占用肯定不大，所以用threading开销小的就行了。

import logging
import time
import wave
import pyaudio
import threading
from rapid_paraformer import RapidParaformer

class ASRService():
    def __init__(self, config_path):
        logging.info('Initializing ASR Service...')
        print("Initializing ASR Service...")
        self.paraformer = RapidParaformer(config_path)

    def infer(self, wav_path):
        stime = time.time()
        result = self.paraformer(wav_path)
        logging.info('ASR Result: %s. time used %.2f.' % (result, time.time() - stime))
        print('ASR Result: %s. time used %.2f.' % (result, time.time() - stime))
        return result[0]

def record_audio(filename, duration=5, rate=16000, channels=1):
    chunk = 1024
    format = pyaudio.paInt16
    p = pyaudio.PyAudio()

    stream = p.open(format=format,
                    channels=channels,
                    rate=rate,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=chunk)

    print("Recording...")
    frames = []

    for _ in range(0, int(rate / chunk * duration)):
        data = stream.read(chunk)
        frames.append(data)

    print("Finished recording.")

    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

    wf = wave.open(filename, 'wb')
    wf.setnchannels(channels)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(format))
    wf.setframerate(rate)
    wf.writeframes(b''.join(frames))
    wf.close()

def record_and_infer(service, duration, record_event, result_event, wav_path, result_holder):
    while True:
        # 录音
        record_audio(wav_path, duration)
        # 通知主线程录音完成
        record_event.set()
        # 等待主线程处理结果
        result_event.wait()
        result_event.clear()
        # 获取识别结果
        result = result_holder['result']
        print("Recognition Result: ", result)

def recognize_in_background(service, record_event, result_event, wav_path, result_holder):
    while True:
        # 等待录音完成
        record_event.wait()
        record_event.clear()
        # 识别音频
        result = service.infer(wav_path)
        result_holder['result'] = result
        # 通知录音线程识别完成
        result_event.set()

if __name__ == '__main__':
    config_path = 'resources/config.yaml'
    service = ASRService(config_path)

    duration = 5
    wav_path = 'recorded_audio.wav'

    record_event = threading.Event()
    result_event = threading.Event()
    result_holder = {'result': None}

    # 启动录音和识别线程
    record_thread = threading.Thread(target=record_and_infer, args=(service, duration, record_event, result_event, wav_path, result_holder))
    recognition_thread = threading.Thread(target=recognize_in_background, args=(service, record_event, result_event, wav_path, result_holder))

    record_thread.start()
    recognition_thread.start()

    record_thread.join()
    recognition_thread.join()

        发现没有pyaudio库，安装报错

        肯定依赖没有装好，安装开发件

sudo apt-get install portaudio19-dev

        然后重新安装，成功

        但是识别的时候识别不出麦克风

        查证，可知安装缺失的ALSA配置文件

sudo apt-get install alsa-base alsa-utils

        安装后，再运行，成功识别！

        完成！下一步就是联网，自然语言处理，分割。

参考开源：

极客湾【我们做了个能对话的AI派蒙，免费给大家玩！-哔哩哔哩】