При работе с pyaudio возникла следующая ошибка OSError: [Errno -9988] Stream closed

Question

При работе с pyaudio возникла следующая ошибка OSError: [Errno -9988] Stream closed

Павел Тетюев Ученик (94), на голосовании 1 неделю назад

При работе с pyaudio возникла следующая ошибка OSError: [Errno -9988] Stream closed, помогите разобраться. Вот весь мой код.
`q = queue.Queue()

model = vosk.Model('model_small')

device = sd.default.device

samplerate = int(sd.query_devices(device[0], 'input')['default_samplerate'])

def callback(indata, frames, time, status):

q.put(bytes(indata))
def recognize(data, vectorizer, clf): # получаем вектор полученного текста # сравниваем с вариантами, получая наиболее подходящий ответ
text_vector=vectorizer.transform([data]).toarray()[0]
answer = clf.predict([text_vector])[0]

получение имени функции из ответа из data_set
func_name = answer.split()[0]

озвучка ответа из модели data_set
vois_pyttsx3.speaker(answer.replace(func_name, ''))

запуск функции из skills
exec(func_name + '()')
def maun(): # Создание экземпляра объекта Porcupine с указанием пути к модели активационной фразы porcupine = pvporcupine.create( access_key=words.accessKey, keyword_paths=[words.KEYWORD_PATH], model_path=words.modelPath )

Получение параметров аудиопотока
pa = pyaudio.PyAudio()

Определение параметров аудиопотока
stream = pa.open (
rate=porcupine.sample_rate,
channels=1,
format=pyaudio.paInt16,
input=True,
frames_per_buffer=porcupine.frame_length
)

while True:
pcm= stream.read (porcupine.frame_length
pcm=struct.unpack_from(«h»*porcupine.frame_length, pcm)

# Проверка, входит ли входное аудио в активационную фразу
keyword_index = porcupine.process(pcm)

# Если активационная фраза распознана, произвести нужные действия
if keyword_index >= 0:
print(«Действие, связанное с активационной фразой»)
vois_pyttsx3.speaker('да сэр')
main(pa, stream)
pa.terminate()
def main(pa, stream): vectorizer = CountVectorizer()

vectors = vectorizer.fit _transform(list(words.data_set.keys()))

clf = LogisticRegression()
clf.fit (vectors, list(words.data_set.values()))

del words.data_set

recognizer = vosk.KaldiRecognizer(model, 16000)

print(«Recording...»)
frames = []

for i in range(0, int(16000 / 8000 * 5)): # Запись на 5 секунд
data = stream.read (8000)
frames.append(data)

print(«Recording finished.»)
stream.stop_stream()
stream.close()
pa.terminate()

data = b''.join(frames)
if recognizer.AcceptWaveform(data):
data = json.loads(recognizer.Result())['text']
recognize(data, vectorizer, clf)
if name == 'main': maun() `
Изначально хотел распознавать активационную фразу в функции maun, а в функции main записывать голос отрывками по пять секунд с дальнейшей обработкой. и первую команду все работает хорошо, но потом нет

Answer 1

 import queue 
import sounddevice as sd 
import vosk 
import pyaudio 
import struct 
import pyttsx3 
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
import json 
 
q = queue.Queue() 
model = vosk.Model('model_small') 
device = sd.default.device 
samplerate = int(sd.query_devices(device[0], 'input')['default_samplerate']) 
 
def callback(indata, frames, time, status): 
    q.put(bytes(indata)) 
 
def recognize(data, vectorizer, clf): 
    text_vector = vectorizer.transform([data]).toarray()[0] 
    answer = clf.predict([text_vector])[0] 
    func_name = answer.split()[0] 
    pyttsx3.speak(answer.replace(func_name, '')) 
    exec(func_name + '()') 
 
def maun(): 
    porcupine = pvporcupine.create(access_key=words.accessKey, keyword_paths=[words.KEYWORD_PATH], model_path=words.modelPath) 
    pa = pyaudio.PyAudio() 
    stream = pa.open( 
        rate=porcupine.sample_rate, 
        channels=1, 
        format=pyaudio.paInt16, 
        input=True, 
        frames_per_buffer=porcupine.frame_length 
    ) 
    while True: 
        pcm = stream.read(porcupine.frame_length) 
        pcm = struct.unpack_from('h'*porcupine.frame_length, pcm) 
        keyword_index = porcupine.process(pcm) 
        if keyword_index >= 0: 
            print("Действие, связанное с распознанным ключевым словом") 
            pyttsx3.speak('Yes, sir') 
            main(pa, stream) 
            pa.terminate() 
 
def main(pa, stream): 
    vectorizer = CountVectorizer() 
    vectors = vectorizer.fit_transform(list(words.data_set.keys())) 
    clf = LogisticRegression() 
    clf.fit(vectors, list(words.data_set.values())) 
    del words.data_set 
    recognizer = vosk.KaldiRecognizer(model, 16000) 
    print("Запись...") 
    frames = [] 
    for i in range(0, int(16000 / 8000 * 5)): 
        data = stream.read(8000) 
        frames.append(data) 
    print("Запись закончена.") 
    stream.stop_stream() 
    stream.close() 
    pa.terminate() 
    data = b''.join(frames) 
    if recognizer.AcceptWaveform(data): 
        data = json.loads(recognizer.Result())['text'] 
        recognize(data, vectorizer, clf) 
    if name == 'main': 
        maun()