Fun-ASR-Realtime Python SDK

import os
import signal  # untuk penanganan event keyboard (tekan "Ctrl+C" untuk menghentikan perekaman)
import sys

import dashscope
import pyaudio
from dashscope.audio.asr import *

mic = None
stream = None

# Atur parameter perekaman
sample_rate = 16000  # laju sampel (Hz)
channels = 1  # saluran mono
dtype = 'int16'  # tipe data
format_pcm = 'pcm'  # format data audio
block_size = 3200  # jumlah frame per buffer

# Callback pengenalan ucapan real-time
class Callback(RecognitionCallback):
    def on_open(self) -> None:
        global mic
        global stream
        print('RecognitionCallback open.')
        mic = pyaudio.PyAudio()
        stream = mic.open(format=pyaudio.paInt16,
                          channels=1,
                          rate=16000,
                          input=True)

    def on_close(self) -> None:
        global mic
        global stream
        print('RecognitionCallback close.')
        stream.stop_stream()
        stream.close()
        mic.terminate()
        stream = None
        mic = None

    def on_complete(self) -> None:
        print('RecognitionCallback completed.')  # pengenalan selesai

    def on_error(self, message) -> None:
        print('RecognitionCallback task_id: ', message.request_id)
        print('RecognitionCallback error: ', message.message)
        # Hentikan dan tutup aliran audio jika sedang berjalan
        if 'stream' in globals() and stream.active:
            stream.stop()
            stream.close()
        # Keluar dari program secara paksa
        sys.exit(1)

    def on_event(self, result: RecognitionResult) -> None:
        sentence = result.get_sentence()
        if 'text' in sentence:
            print('RecognitionCallback text: ', sentence['text'])
            if RecognitionResult.is_sentence_end(sentence):
                print(
                    'RecognitionCallback sentence end, request_id:%s, usage:%s'
                    % (result.get_request_id(), result.get_usage(sentence)))

def signal_handler(sig, frame):
    print('Ctrl+C ditekan, hentikan pengenalan ...')
    # Hentikan pengenalan
    recognition.stop()
    print('Pengenalan dihentikan.')
    print(
        '[Metric] requestId: {}, first package delay ms: {}, last package delay ms: {}'
        .format(
            recognition.get_last_request_id(),
            recognition.get_first_package_delay(),
            recognition.get_last_package_delay(),
        ))
    # Keluar dari program secara paksa
    sys.exit(0)

# fungsi utama
if __name__ == '__main__':
    # Kunci API berbeda antara wilayah Singapura dan Beijing. Dapatkan Kunci API: https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/get-api-key
    # Jika Anda belum mengonfigurasi variabel lingkungan, ganti baris berikut dengan Kunci API Studio Model Anda: dashscope.api_key = "sk-xxx"
    dashscope.api_key = os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY')

    # Berikut adalah konfigurasi untuk wilayah Singapura. Saat memanggil, ganti "{WorkspaceId}" dengan ID ruang kerja Anda yang sebenarnya. Konfigurasi berbeda berdasarkan wilayah.
    dashscope.base_websocket_api_url='wss://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/inference'

    # Buat callback pengenalan
    callback = Callback()

    # Panggil layanan pengenalan dalam mode async, Anda dapat menyesuaikan parameter pengenalan seperti model, format,
    # sample_rate
    recognition = Recognition(
        model='fun-asr-realtime',
        format=format_pcm,
        # 'pcm'、'wav'、'opus'、'speex'、'aac'、'amr', Anda dapat memeriksa format yang didukung di dokumen
        sample_rate=sample_rate,
        # mendukung 8000, 16000
        semantic_punctuation_enabled=False,
        callback=callback)

    # Mulai pengenalan
    recognition.start()

    signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
    print("Tekan 'Ctrl+C' untuk menghentikan perekaman dan pengenalan...")
    # Buat pendengar keyboard hingga "Ctrl+C" ditekan

    while True:
        if stream:
            data = stream.read(3200, exception_on_overflow=False)
            recognition.send_audio_frame(data)
        else:
            break

    recognition.stop()