语音革命：打造您的个人AI助手，悄悄分享我的开源语音识别全攻略！

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。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，将详细讲解如何在.Net环境下实现这一功能，并且分享开源项目，让更多的开发者可以学习并应用到自己的项目中去。

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>(() => WhisperFactory.FromPath("ggml-base-q5_1.bin"));
Locator.CurrentMutable.Register(() =>
{
    var whisperFactory = Locator.Current.GetService<WhisperFactory>();
    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<WaveInEventArgs>(WaveSource_DataAvailable);
        waveSource.RecordingStopped += new EventHandler<StoppedEventArgs>(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！