File size: 1,469 Bytes
23590ba
 
17fd256
 
7bcff4e
17fd256
7bcff4e
17fd256
23590ba
17fd256
981b713
 
62ca4e5
 
981b713
 
17fd256
 
 
7bcff4e
 
 
 
17fd256
6432060
17fd256
 
fe652f1
17fd256
 
 
 
 
7bcff4e
 
3b9f7f2
 
ceda7cb
9225a67
7bcff4e
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
import os
import json
import numpy as np
from vosk import Model, KaldiRecognizer
from flask import Flask, request, jsonify

# Cấu hình Flask
app = Flask(__name__)

# Kiểm tra và load model Vosk
MODEL_PATH = "model/vosk-model"
if not os.path.exists(MODEL_PATH):
    raise Exception("❌ Model Vosk không tìm thấy!")
print("✅ Đang tải model Vosk...")
model = Model(MODEL_PATH)

# Tạo bộ nhận diện giọng nói
rec = KaldiRecognizer(model, 16000)

# API nhận dữ liệu âm thanh và trả kết quả nhận diện giọng nói
@app.route('/stt', methods=['POST'])
def handle_audio():
    audio_data = request.data  # Nhận dữ liệu âm thanh từ client
    print(f"📩 Nhận dữ liệu âm thanh: {len(audio_data)} bytes")

    # Chuyển đổi dữ liệu âm thanh thành numpy array
    audio_np = np.frombuffer(audio_data, dtype=np.int16)

    # Nhận diện giọng nói
    if rec.AcceptWaveform(audio_np.tobytes()):
        result = json.loads(rec.Result())
        text = result.get("text", "")
        print(f"📤 Kết quả nhận diện: {text}")
        return jsonify({"text": text})  # Gửi kết quả nhận diện về client
    else:
        # Nếu không có kết quả nhận diện hoặc dữ liệu chưa đủ để nhận diện
        return jsonify({"text": ""})  # Trả về chuỗi rỗng nếu không có kết quả

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)