解释代码defrecognize_real(self): threshold=float(self.threshold.get()) whileself.recognizing: self.data_deque.append(self.q.get()) iflen(self.data_deque)!=self.max_len:continue audio_data=None fordatainself.data_deque: ifaudio_dataisNone: audio_data=data else: audio_data=np.concatenate((audio_data,data)) name=self.predictor.recognition(audio_data,threshold,sample_rate=self.record_audio.sample_rate) ifname: self.result_label.config(text=f"【{name}】正在说话") else: self.result_label.config(text="")
时间: 2023-06-11 10:09:25 浏览: 57
这段代码是一个方法的实现,方法名为`recognize_real()`。这个方法的作用是从队列中获取音频数据,并将其合并成一个完整的音频文件,然后使用预测器进行语音识别,识别出说话者的姓名,并将结果显示在界面上。具体来说,这个方法会先获取阈值,然后进入一个无限循环,每次从队列中获取音频数据,并将其添加到一个数据队列`data_deque`中。如果`data_deque`中的数据长度不等于`max_len`,则跳过本次循环。然后利用`numpy`库将`data_deque`中的数据合并成一个完整的音频文件,然后调用`predictor`的`recognition`方法进行识别,并获取识别出的说话者姓名。最后将识别结果显示在界面上的`result_label`标签上。
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解释代码defrecognize(self): threshold=float(self.threshold.get()) record_seconds=int(self.record_seconds.get())
这段代码定义了一个方法,方法名为 `recognize`。该方法使用了两个属性 `threshold` 和 `record_seconds`,分别代表了阈值和录音时间。其中,`self` 表示该方法属于一个类,`get()` 方法用于获取该属性的值。`float()` 函数将字符串类型的阈值转换为浮点数类型,`int()` 函数将字符串类型的录音时间转换为整数类型。
解释代码self.predictor=PPVectorPredictor(configs=args.configs, threshold=float(self.threshold.get()), audio_db_path=args.audio_db_path, model_path=args.model_path, use_gpu=args.use_gpu)
这行代码中,首先创建了一个名为`PPVectorPredictor`的类的对象,其中传入了一些参数,包括`configs`,`threshold`,`audio_db_path`,`model_path`和`use_gpu`。这个类很可能是一个自定义的类,可能用于执行某些特定的预测任务。
接下来,将这个对象赋值给`self.predictor`,其中`self`表示当前类的实例对象,也就是说,这个`predictor`成员变量属于当前类的实例对象。这个`predictor`变量可能在后续的代码中用于执行一些预测任务。