在AI智能化时代，人工智能助手不仅提高了我们的工作效率，而且变得越来越人性化。我的AI助手在此基础上又增添了一个引人瞩目的新功能——语音识别。在本文中，我将详细讲解如何在.Net环境下实现这一功能，并且分享自己的开源项目，让更多的开发者可以学习并应用到自己的项目中去。

以下是相关的2篇文章，语音的加持可以让我们的AI助手能力倍增。

探索Avalonia与SemanticKernel打造全能AI本地助手

Semantic Kernel与Everything相结合：实现本地文件搜索新境界！让你的文件“无所遁形”！

首先，我们需要选择合适的库来实现这个功能

为了完成这个任务，我们将使用到两个主要库：**NAudio **和 Whisper.net。

NAudio 库介绍

NAudio是一款由 Mark Heath 编写的开源.NET音频库。它具备非常丰富的功能：

• 支持多API的音频播放，比如WaveOut、DirectSound、ASIO、WASAPI等；+ 读取多种标准文件格式，包括WAV、AIFF、MP3等；+ 在不同的音频格式间转换，修改通道数，改变位深度，重采样等；+ 使用计算机上安装的任何ACM或Media Foundation编解码器来编码音频；+ 创造MP3、AAC/MP4音频、WMA文件等；+ 采用32位浮点混音引擎进行音频流的混合和操作；+ 提供全面的MIDI事件模型支持；+ 可扩展的编程模型，易于自定义组件的添加。

详细功能和API使用可以在它的GitHub页面上找到：

https://github.com/naudio/NAudio 

Whisper .net 库介绍

Whisper.net是开源的Whisper .net绑定，利用了whisper.cpp的能力。它为.NET提供了OpenAI Whisper的功能，以便开发人员可以轻松实现语音到文本的转换。此库的GitHub地址为：

https://github.com/sandrohanea/whisper.net 

具体实施步骤

1、引入所需的nuget包

PM> Install-Package NAudio.Core PM> Install-Package Whisper.net PM> Install-Package Whisper.net.Runtime 

2、实现语音功能

首先，我们需要使用如下模型：

ggml-base-q5_1.bin 

进行依赖注入：

Locator.CurrentMutable.Register(() => WhisperFactory.FromPath("ggml-base-q5_1.bin")); Locator.CurrentMutable.Register(() => {     var whisperFactory = Locator.Current.GetService();     return whisperFactory.CreateBuilder()         .WithLanguage("auto") // 自动识别语言         .Build(); }); 

3、录音核心代码实现

我们使用NAudio进行录音，并创建以下类来控制录音过程：

public class AudioRecorder {     private WaveInEvent waveSource = null;     private WaveFileWriter waveFile = null;       public void StartRecording(string outputFilePath)     {         waveSource = new WaveInEvent();         waveSource.WaveFormat = new WaveFormat(16000, 1); // 设置录音的格式，这里为 CD 质量           waveSource.DataAvailable += new EventHandler(WaveSource_DataAvailable);         waveSource.RecordingStopped += new EventHandler(WaveSource_RecordingStopped);           waveFile = new WaveFileWriter(outputFilePath, waveSource.WaveFormat);           waveSource.StartRecording();     }       private void WaveSource_DataAvailable(object sender, WaveInEventArgs e)     {         if (waveFile != null)         {             waveFile.Write(e.Buffer, 0, e.BytesRecorded);             waveFile.Flush();         }     }       private void WaveSource_RecordingStopped(object sender, StoppedEventArgs e)     {         if (waveSource != null)         {             waveSource.Dispose();             waveSource = null;         }           if (waveFile != null)         {             waveFile.Dispose();             waveFile = null;         }     }       public void StopRecording()     {         waveSource.StopRecording();     } } 

该段代码定义了开始录音和结束录音的方法，同时处理录音数据的缓存和文件的写入。

4、语音识别和处理

录音结束后，我们需要进行一些延迟处理，以避免文件被占用的错误。使用Whisper.net库进行语音识别：

await Task.Delay(500); var audioStr = string.Empty; using (var fileStream = File.OpenRead(outputFilePath)) {     await foreach (var result in processor.ProcessAsync(fileStream))     {         audioStr += result.Text;     } } 

5、项目开源

经过上述步骤，我们已经可以利用语音来操作我们的AI助手了。我也把这个项目开源在GitHub上，地址是：

https://github.com/xuzeyu91/Avalonia-Assistant 

通过这个项目，我们不仅可以学习如何实现语音识别功能，还能与Semantic Kernel和AI智能小助手进行交互。

请记住，技术总是在不断发展和进步。今天，我们能够通过几行代码让一个程序“听懂”和“说话”，谁知道明天还会出现什么令人兴奋的新功能呢？加入我们，一起探索AI的奇妙世界！

文章来源： https://blog.csdn.net/sD7O95O/article/details/135709279
版权声明： 本文为博主原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA 知识共享协议，转载请附上原文出处链接和本声明。