Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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使用FreeSWITCH接受用户手机呼叫，通过UniMRCP Server集成讯飞开放平台（xfyun）插件将用户语音进行语音识别（ASR），并根据自定义业务逻辑调用语音合成（TTS），构建简单的端到端语音呼叫中心。
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| 2026-07-24 | 349 |
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# mrcp-plugin-with-freeswitch >github非每天登录，如有问题，请联系 [email protected]，空闲时间回复，谢谢！ 这是我的第一个Github工程，特别感谢 [Cotin网站](https://cotin.tech) 《构建简单的智能客服系统》[（一）](https://cotin.tech/AI/FreeswitchSetting/)、 [（二）](https://cotin.tech/AI/UniMRCPASR/) 、[（三）](https://cotin.tech/AI/UniMRCPTTS/) 对于构建过程的帮助，您在阅读本教程前，可以先行阅读这三篇文章，本教程基于此调整了构建顺序，给出更多的操作细节，错误处理以及其它构建描述。 ## 主要目的 使用FreeSWITCH接受用户手机呼叫，通过UniMRCP Server集成讯飞开放平台（xfyun）插件将用户语音进行语音识别（ASR），并根据自定义业务逻辑调用语音合成（TTS），构建简单的端到端语音呼叫中心。 #### 总体结构如下图所示：  ## 构建步骤 ### 第一步 安装编译FreeSWITCH 本次示例的FreeSWITCH在MacOS High Sierra 10.13.4系统版本中进行源码编译安装，未使用软件包安装，具体安装步骤可见 [官网安装介绍](https://freeswitch.org/confluence/display/FREESWITCH/macOS+macFI+Installation) ，其他平台如Linux（Ubuntu、CentOS）应均能安装成功。 以下给出源码编译安装的步骤： 1.下载 [FreeSWITCH源码](https://freeswitch.org/stash/scm/fs/freeswitch.git)： ```shell cd /usr/local/src git clone -b v1.6 https://freeswitch.org/stash/scm/fs/freeswitch.git freeswitch ``` 2.安装依赖库 ```shell brew install autoconf brew install automake brew install libtool brew install pkg-config brew install speexdsp brew install speex brew install libldns-dev brew install OpenSSL brew install pcre brew install pkgconfig sqlite3 brew install lua brew install opus brew install libsndfile ``` >注：其他系统平台请自行确认依赖库内容，可能的搜索结果：[Ubuntu/CentOS FreeSWITCH 安装依赖](https://blog.csdn.net/u012121105/article/details/74238595)。 在ubuntu下：[libtool not found](https://blog.csdn.net/aphero/article/details/78309817)。 3.编译安装 ```shell cd freeswitch/ # 先执行 bootstrap.sh，生成configure文件 ./bootstrap.sh ./configure --prefix=/usr/local/freeswitch make make install make cd-sounds-install make cd-moh-install ``` 4.运行 ```shell cd /usr/local/freeswitch/bin ./freeswitch ``` 即可启动应用。 >注：安装过程中可能出现的问题 [configure中的错误](https://blog.csdn.net/singleroot/article/details/52298620)。 FreeSWITCH默认配置1000-1019（20个）用户，默认密码1234，您可以提前跳转到“第四步 测试与验证” 的验证步骤，登录并拨打5000，可以听到默认IVR的示例语音菜单指引。 ### 第二步 配置编译UniMRCP Server 本次示例的UniMRCP Server在CentOS 7中进行源码编译安装，感谢由Github用户cotinyang提供的已经写好的集成讯飞SDK的UniMRCP Server源码。 1.下载 [UniMRCP Server Plugin Demo 源码](https://github.com/cotinyang/MRCP-Plugin-Demo)： ```shell cd /opt git clone https://github.com/cotinyang/MRCP-Plugin-Demo.git MRCP-Plugin-Demo ``` 2.编译准备环境 ```shell cd MRCP-Plugin-Demo/unimrcp-deps-1.5.0 ## 编译可能出现错误, 注释掉：107 ~ 109, getopt的set，其中存在不识别的option ## 编译生成apr, apr-util, target path: ./libs ./build-dep-libs.sh ``` >注：1.过程中需要输入两次y，并确认；2.另外，我们为该Demo工程Fork了一个自己维护的工程，地址为https://github.com/wangkaisine/MRCP-Plugin-Demo 您也可以使用这个地址的源码。 3.编译安装unimrcp ```shell cd unimrcp-1.5.0 ./bootstrap ## 如果不能自动检测apr，apr-util,请在configure中增加 option：--with-apr=/path/apr --with-apr-util=/path/apr-util/ ## apr， apr-util由./build-dep-libs.sh 生成 ./configure make make install ``` 即可在/usr/local/中看到安装好的unimrcp。 4.测试运行 ```shell cd /usr/local/unimrcp/bin ./unimrcpserver -o 3 ``` 可以使用client进行验证 ```shell cd /usr/local/unimrcp/bin ./unimrcpclient >help usage: - run [app_name] [profile_name] (run demo application) app_name is one of 'synth', 'recog', 'bypass', 'discover' profile_name is one of 'uni2', 'uni1', ... examples: run synth run recog run synth uni1 run recog uni1 - loglevel [level] (set loglevel, one of 0,1...7) - quit, exit ``` 输入help回车，给出了使用方法，输入run recog运行语音识别测试，run synth进行语音合成测试。 ### 第三步 集成讯飞开放平台SDK 1.讯飞开发平台SDK下载 由于从讯飞开放平台下载的SDK包和用户以及用户创建的应用相关联，因此需要将third-party/xfyun中的文件和文件夹全部删除，重新下载解压属于自己的SDK，目录与源代码基本一致。 您需要注册并登录 [讯飞开放平台](https://www.xfyun.cn/) ，进入控制台页面，并创建应用； 在“我的应用”界面获得你的APPID，并为该应用“添加新服务”，选择需要的“语音听写”和”在线语音合成“服务（本示例需要）； 点击右侧“SDK下载”，在跳转页面中确认“选择应用”已经选中了您创建的应用，“选择您需要的AI能力”选中上述两项服务，并点击“SDK下载”等待SDK生成与完成下载。 将下载的zip包，解压并替换MRCP-Plugin-Demo/unimrcp-1.5.0/plugins/third-party/xfyun/下的所有文件及文件夹。 > 注：创建应用页面中的应用平台选择“Linux”。 2.plugin编写与编译 本步骤将告诉您如何编写unimrcp的插件代码，即现在MRCP-Plugin-Demo/unimrcp-1.5.0/plugins文件夹下xfyun_recog、xfyun_xynth文件夹下的文件及其相关配置是如何得到的，如果
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Read on GitHubWould you bet a product on this? Bounded 0–100 and slow moving.
matched fp:a89ceda1ae1c8392, topic:tts, topic:asr