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我的代码如下:func initRecognizer() { // Please select one model that is best suitable for you. // // You can also modify Model.swift to add new pre-trained models from // https://k2-fsa.github.io/sherpa/ncnn/pretrained_mo...

你的代码看起来是一个用于音频录制和语音识别的Swift实现,使用了AVAudioEngine进行音频输入,并且结合了Sherpa NCNN作为语音识别引擎。下面是一些对你代码的简要说明和建议:

代码结构

  1. initRecognizer():

    • 初始化语音识别器,包括特征提取配置、模型配置以及解码器配置。
    • 该函数通过调用 sherpaNcnnRecognizerConfig 设置不同的参数。
  2. initRecorder():

    • 使用 AVAudioEngine 来录制音频。
    • 为输入节点安装了一个tap,以便处理实时的音频流。
    • 在tap回调中,将输入的PCM缓冲区转换为指定格式并传递给识别器。

注意事项

  1. 样本率不匹配:

    • featConfig中设置的是16000,但在创建outputFormat时使用的是44100。如果你希望保持一致,请确保这两个值相同,或者根据实际需求调整。
  2. 错误处理:

    • 在转换过程中,当前仅有“TODO”注释标记了需要处理状态不等于 .haveData 的情况,你可能需要添加具体的错误处理逻辑,以避免潜在的问题。
  3. 性能优化:

    • 如果你遇到延迟或卡顿,可以考虑优化 bufferSize 或者减少每次调用中的计算量。
  4. 多线程安全性:

    • 确保对共享数据(如 self.lastSentence, self.sentences 等)的访问是线程安全的,特别是在多线程环境下运行时。
  5. 更新UI方法:

    • 你提到了一个名为 updateLabel() 的方法,这个方法应确保在主线程上调用以更新用户界面,因为 UI 更新必须在主线程进行。

如果你有任何具体问题或需要进一步讨论某一部分,请告诉我!


内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问

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