当前位置: 首页 > news >正文

踩大坑:json格式存储wav二进制内容

需求描述:

需要将wav音频文件以二进制的形式读出,存放到 json 中,发送post请求到服务,服务解析json,得到二进制内容后放进ASR模型得出转录结果。

记一次坑:

# 将wav以二进制形式读出存放到json中
f = open("zh_test_16k.wav","rb+")
content = f.read()
request_dict['audio'] = str(content)
with open('request.json', 'w') as file:file.write(json.dumps(request_dict)) 
f.close()

通过 curl管道传输request.json中的内容
(网上的命令杂七杂八,记录正确命令为 -X
-d参数房放前面,url放后面,且url用引号)

curl -X POST -d @request64.json --header “Content-Type:application/json” ‘localhost:7000/foundry_module/executor?executor=api_executor&module=asr_uni’

# 从服务端得到数据
datas = self.rfile.read(int(self.headers['content-length'])) 
datas = json.loads(datas)
wav_content = datas["audio"].encode()

encode():str转为bytes
decode():bytes转为str

wav_content # type(wav_content)= bytes 
f = open("zh_test_16k.wav","rb+")
content = f.read()
# type(content)= bytes
if(wav_content==content):print("相等")

始终不能输出"相等",此时已经快调疯了

解决办法

先将二进制内容通过base64编码

# import foundry;
import base64;
import hashlib;
import jsonencoded = base64.b64encode(open('zh_test_16k.wav', 'rb').read());                     
#decoded = base64.b64decode(encoded)
request_dict = {}
f = open('zh_test_16k.wav','rb+')
sound_wav_rb = f.read()
request_dict['audio'] = str(encoded)
request_dict['audio_format'] = 0
request_dict['sample_rate'] = 0
request_dict['lang'] = 0
with open('request64.json', 'w') as file:file.write(json.dumps(request_dict)) 
f.close()

传输request64.json文件内容

curl -X POST -d @request64.json --header “Content-Type:application/json” ‘localhost:7000/foundry_module/executor?executor=api_executor&module=asr_uni’

字符串截取base64编码不包含’b’ 和引号的内容,再解码,最后放入模型

datas = self.rfile.read(int(self.headers['content-length']))
datas = json.loads(datas)
wav_content = datas["audio"][2:-1]
wav_content = base64.b64decode(wav_content)

踩坑原因

json存在编译格式的问题,会导致原二进制文件内容多加 ”/“,因此不与原wav文件的二进制内容一致

下次不要直接以二进制读的方式,将内容存到json中了!

相关文章:

踩大坑:json格式存储wav二进制内容

需求描述: 需要将wav音频文件以二进制的形式读出,存放到 json 中,发送post请求到服务,服务解析json,得到二进制内容后放进ASR模型得出转录结果。 记一次坑: # 将wav以二进制形式读出存放到json中 f ope…...

加入CSDN的一年,我收获了这些……

加入CSDN的一年,我收获了这些……加入CSDN的一年,我收获了这些……加入CSDN的一年,我收获了这些…… 🚀🚀时光如白驹过隙般,飞逝而过。一转眼,我就已经是一名大二的学生了,也已经在…...

【Python学习笔记】44.Python3 MongoDB和urllib

前言 本章介绍Python的MongoDB和urllib。 Python MongoDB MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一,使用的数据类型 BSON(类似 JSON)。 PyMongo Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动,这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。…...

LVS中的keepalived高可用

文章目录前言一、Keepalived简介二、keepalived工作原理三、配置文件四、实验1.某台Real Server down2.LVS本身down实验过程:五、代码详细演示整体过程调度器安装软件、设置测试keepalived对后端RS的健康检测backup服务主机设置前言 一、Keepalived简介 Keepalived是…...

【Vue3】组件数据懒加载

组件数据懒加载-基本使用 目标:通过useIntersectionObserver优化新鲜好物和人气推荐模块 电商类网站,尤其是首页,内容有好几屏,而如果一上来就加载所有屏的数据,并渲染所有屏的内容会导致首页加载很慢。 数据懒加载&a…...

基于 SmartX 分布式存储的 iSCSI 与两种 NVMe-oF 技术与性能对比

作者:深耕行业的 SmartX 金融团队本文重点SmartX 分布式块存储 ZBS 提供 2 种存算分离架构下的数据接入协议,分别是 iSCSI 和 NVMe-oF。其中,iSCSI 虽然具有很多优势,但不适合支持高性能的工作负载,这也是 SmartX 选择…...

Anaconda 安装 Pytorch

下载Anaconda,最新版本的即可,默认安装,最好不要安装在C盘,否则后面C盘容量会很大。 安装Pytorch 打开 Anaconda Prompt ,先切换镜像源为国内清华镜像源,这样安装包的时候下载速度会快一些,也容易成功一些。 在 Anaconda Prompt 命令行依次输入以下四条命令切换到清华镜…...

从零开始使用MMSegmentation训练Segformer

从零开始使用MMSegmentation训练Segformer 写在前面:最新想要用最新的分割算法如:Segformer or SegNeXt 在自己的数据集上进行训练,但是有不是搞语义分割出身的,而且也没有系统的学过MMCV以及MMSegmentation。所以就折腾了很久&am…...

会利用信息差赚钱的人才是聪明人

毕业后找不到工作,穷到只剩下时间,大小做了20多份副业兼职,终于找到了可靠的渠道, 我是专科生,学历不好,专业拉胯。毕业后,我找了两三份工作。要么工资太低,只能交房租,…...

【机器学习】Adaboost

1.什么是Adaboost AdaBoost(adapt boost),自适应推进算法,属于Boosting方法的学习机制。是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。它的自适应在于:被前一个基本分类器误分类的样本的权值会…...

深度学习神经网络基础知识(二)权重衰减、暂退法(Dropout)

专栏:神经网络复现目录 深度学习神经网络基础知识(二) 本文讲述神经网络基础知识,具体细节讲述前向传播,反向传播和计算图,同时讲解神经网络优化方法:权重衰减,Dropout等方法,最后进行Kaggle实…...

[面试直通版]网络协议面试核心之HTTP,HTTPS,DNS-DNS安全

点击->计算机网络复习的文章集<-点击 目录 典型问题&#xff1a; 部分现象 DNS劫持 DNS欺骗 DDoS攻击 典型问题&#xff1a; 什么是DNS劫持&#xff0c;DNS欺骗&#xff0c;是什么原理如何防范DNS攻击&#xff1f; 部分现象 错误域名解析到纠错导航页面错误域名解析…...

【OJ】A+B=X

&#x1f4da;Description: 数列S中有n个整数&#xff0c;判断S中是否存在两个数A、B&#xff0c;使之和等于X。 ⏳Input: 第一行为T&#xff0c;输入包括T组测试数据。 每组数据第一行包括两个数字n和X&#xff0c;第二行有n个整数&#xff0c;表示数列S&#xff0c;(1&l…...

Python实现性能自动化测试,还可以如此简单

Python实现性能自动化测试&#xff0c;还可以如此简单 目录&#xff1a;导读 一、思考❓❔ 二、基础操作&#x1f528;&#x1f528; 三、综合案例演练&#x1f528;&#x1f528; 四、总结&#x1f4a1;&#x1f4a1; 写在最后 一、思考❓❔ 1.什么是性能自动化测试? 性…...

Leetcode力扣秋招刷题路-0080

从0开始的秋招刷题路&#xff0c;记录下所刷每道题的题解&#xff0c;帮助自己回顾总结 80. 删除有序数组中的重复项 II 给你一个有序数组 nums &#xff0c;请你 原地 删除重复出现的元素&#xff0c;使得出现次数超过两次的元素只出现两次 &#xff0c;返回删除后数组的新长…...

Java实现JDBC工具类DbUtils的抽取及程序实现数据库的增删改操作

封装DbUtils 工具类 不知道我们发现没有&#xff0c;不管是对数据库进行查询&#xff0c;还是标准的JDBC 步骤&#xff0c;其开端都是先实现JDBC 的加载注册&#xff0c;接着是获取数据库的连接&#xff0c;最后都是实现关闭连接&#xff0c;释放资源的操作。那我们何不直接把…...

【docker】拉取镜像环境报错解决#ERROR: Get https://registry-1.docker.io/v2/

&#x1f341;博主简介   &#x1f3c5;云计算领域优质创作者   &#x1f3c5;华为云开发者社区专家博主   &#x1f3c5;阿里云开发者社区专家博主 &#x1f48a;交流社区&#xff1a;运维交流社区 欢迎大家的加入&#xff01; 文章目录问题报错原因解决方法问题 ERROR…...

java中NumberFormat 、DecimalFormat的介绍及使用,java数字格式化,BigDecimal数字格式化

文章目录前言一、NumberFormat1、概述2、实例化方法3、货币格式化4、百分比格式化5、NumberFormat的坑5.1、不同的格式化对象处理相同数值返回结果不同问题源码分析&#xff1a;二、DecimalFormat1、概述2、常用方法3、字符及含义0与#的区别分组分隔符的使用“%” 将数字乘以10…...

2023什么是分销商城系统?营销,核心功能

大家好&#xff0c;我是你们熟悉而又陌生的好朋友梦龙&#xff0c;一个创业期的年轻人 分销商城是指由网络营销运营商提供的&#xff0c;用于协助供给商搭建、管理及运作其网络销售渠道&#xff0c;协助分销商获取货源渠道的平台。简单来说&#xff0c;就是企业应用无线裂变分…...

天翼数字生活C++客户端实习

面试C客户端实习的岗位&#xff0c;相对不难 面试官&#xff1a;实习主要做的是国产操作系统下的应用&#xff0c;主要做的是视频监控、安防相关的工具&#xff0c;具体就是一个叫做 天翼云眼的软件&#xff0c;目前在windows下和电视下都有对应的应用&#xff0c;就是现在想在…...

java调用dll出现unsatisfiedLinkError以及JNA和JNI的区别

UnsatisfiedLinkError 在对接硬件设备中&#xff0c;我们会遇到使用 java 调用 dll文件 的情况&#xff0c;此时大概率出现UnsatisfiedLinkError链接错误&#xff0c;原因可能有如下几种 类名错误包名错误方法名参数错误使用 JNI 协议调用&#xff0c;结果 dll 未实现 JNI 协…...

ESP32读取DHT11温湿度数据

芯片&#xff1a;ESP32 环境&#xff1a;Arduino 一、安装DHT11传感器库 红框的库&#xff0c;别安装错了 二、代码 注意&#xff0c;DATA口要连接在D15上 #include "DHT.h" // 包含DHT库#define DHTPIN 15 // 定义DHT11数据引脚连接到ESP32的GPIO15 #define D…...

生成 Git SSH 证书

&#x1f511; 1. ​​生成 SSH 密钥对​​ 在终端&#xff08;Windows 使用 Git Bash&#xff0c;Mac/Linux 使用 Terminal&#xff09;执行命令&#xff1a; ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" ​​参数说明​​&#xff1a; -t rsa&#x…...

《C++ 模板》

目录 函数模板 类模板 非类型模板参数 模板特化 函数模板特化 类模板的特化 模板&#xff0c;就像一个模具&#xff0c;里面可以将不同类型的材料做成一个形状&#xff0c;其分为函数模板和类模板。 函数模板 函数模板可以简化函数重载的代码。格式&#xff1a;templa…...

PAN/FPN

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...

华为OD机考-机房布局

import java.util.*;public class DemoTest5 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseSystem.out.println(solve(in.nextLine()));}}priv…...

CRMEB 中 PHP 短信扩展开发:涵盖一号通、阿里云、腾讯云、创蓝

目前已有一号通短信、阿里云短信、腾讯云短信扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\sms\Sms.php 默认驱动类型为&#xff1a;一号通 namespace crmeb\services\sms;use crmeb\basic\BaseManager; use crmeb\services\AccessTokenServeService; use crmeb\services\sms\…...

Go语言多线程问题

打印零与奇偶数&#xff08;leetcode 1116&#xff09; 方法1&#xff1a;使用互斥锁和条件变量 package mainimport ("fmt""sync" )type ZeroEvenOdd struct {n intzeroMutex sync.MutexevenMutex sync.MutexoddMutex sync.Mutexcurrent int…...

BLEU评分:机器翻译质量评估的黄金标准

BLEU评分&#xff1a;机器翻译质量评估的黄金标准 1. 引言 在自然语言处理(NLP)领域&#xff0c;衡量一个机器翻译模型的性能至关重要。BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 作为一种自动化评估指标&#xff0c;自2002年由IBM的Kishore Papineni等人提出以来&#xff0c;…...

人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent

安全大模型训练计划&#xff1a;基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标&#xff1a;为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集&#xff0c;涵盖安全相关任务&#xff08;如有害内容检测、隐私保护、道德推理等&#xff09;。 1.1 数据收集 描…...