- 新增 语音识别模块，集成 OpenAI 开源的 Whisper 和 Vosk

- 修复 质量评估模型的 Bug
- 修复 OCR 模块 recognizeAndDraw 方法的 Bug
- 修复 车牌识别在未检测到车牌时的报错问题
- 优化 OCR 表格识别功能，新增导出方式

examples/speech-examples/.gitignore

@@ -0,0 +1,7 @@
+.idea
+.idea/
+target
+log
+*.iml
+/.settings/
+/logging.file_IS_UNDEFINED/

examples/speech-examples/README.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+# OCR文字识别示例
+
+
+我来为你写一个 `speech-examples` 项目的 README.md 文件。
+
+## 🎤 语音识别示例
+
+本项目展示了如何使用 SmartJavaAI SDK 进行语音识别，支持 Whisper 和 Vosk 两种语音识别引擎。
+
+## 📁 项目结构
+
+```
+src
+├── main
+│   ├── java
+│   │   └── smartai/examples/speech/asr
+│   │       └── SpeechRecognizeDemo.java  # 语音识别示例
+│   └── resources
+│       ├── logback.xml                  # 日志配置文件
+│       ├── speech_zh.mp3                # 中文测试音频
+│       ├── lff_zh.mp3                   # 中文测试音频
+│       └── jfk_en.wav                   # 英文测试音频
+└── test
+```
+
+## 🚀 快速开始
+
+1. 克隆项目到本地：
+
+2. 导入项目至 IntelliJ IDEA。
+
+3. 根据需要修改模型路径（见各 demo 中注释）。
+
+4. 运行对应的 JUnit 测试类方法即可体验各项功能。
+
+---
+
+## 📄 文档
+
+有关完整使用说明，请查阅 SmartJavaAI 官方文档：
+[http://doc.smartjavaai.cn](http://doc.smartjavaai.cn)
+
+---

examples/speech-examples/pom.xml

@@ -0,0 +1,214 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
+         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
+         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
+    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
+
+    <groupId>cn.smartjavaai</groupId>
+    <artifactId>examples-speech</artifactId>
+    <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
+
+    <properties>
+        <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
+        <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
+        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
+        <smartjavaai.version>1.0.23</smartjavaai.version>
+        <!--如果打包运行，需要替换成你的main-->
+        <exec.mainClass>smartai.examples.speech.asr.common.OcrRecognizeDemo</exec.mainClass>
+
+    </properties>
+
+    <dependencyManagement>
+        <dependencies>
+            <dependency>
+                <groupId>cn.smartjavaai</groupId>
+                <artifactId>smartjavaai-bom</artifactId>
+                <version>${smartjavaai.version}</version>
+                <type>pom</type>
+                <!-- 注意这里是import -->
+                <scope>import</scope>
+            </dependency>
+        </dependencies>
+    </dependencyManagement>
+
+
+    <dependencies>
+        <dependency>
+            <groupId>commons-cli</groupId>
+            <artifactId>commons-cli</artifactId>
+            <version>1.9.0</version>
+        </dependency>
+        <dependency>
+            <groupId>commons-io</groupId>
+            <artifactId>commons-io</artifactId>
+            <version>2.17.0</version>
+        </dependency>
+        <dependency>
+            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
+            <artifactId>log4j-slf4j2-impl</artifactId>
+            <version>2.24.1</version>
+        </dependency>
+        <dependency>
+            <groupId>org.testng</groupId>
+            <artifactId>testng</artifactId>
+            <version>7.10.2</version>
+            <scope>test</scope>
+        </dependency>
+
+
+        <dependency>
+            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
+            <artifactId>logback-classic</artifactId>
+            <version>1.2.3</version>
+        </dependency>
+        <dependency>
+            <groupId>org.slf4j</groupId>
+            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
+            <version>1.7.30</version>
+        </dependency>
+
+        <dependency>
+            <groupId>com.alibaba</groupId>
+            <artifactId>fastjson</artifactId>
+            <version>1.2.83</version>
+        </dependency>
+
+        <dependency>
+            <groupId>junit</groupId>
+            <artifactId>junit</artifactId>
+            <version>4.13.2</version>
+        </dependency>
+
+
+
+        <!--语音识别模块-->
+        <dependency>
+            <groupId>cn.smartjavaai</groupId>
+            <artifactId>smartjavaai-speech</artifactId>
+            <exclusions>
+                <exclusion>
+                    <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId>
+                    <artifactId>onnxruntime</artifactId>
+                </exclusion>
+                <exclusion>
+                    <groupId>org.openpnp</groupId>
+                    <artifactId>opencv</artifactId>
+                </exclusion>
+                <exclusion>
+                    <groupId>ai.djl.huggingface</groupId>
+                    <artifactId>tokenizers</artifactId>
+                </exclusion>
+                <exclusion>
+                    <groupId>ai.djl.ml.xgboost</groupId>
+                    <artifactId>xgboost</artifactId>
+                </exclusion>
+            </exclusions>
+        </dependency>
+
+        <!--ffmpeg库 引用所有平台库-->
+        <dependency>
+            <groupId>ws.schild</groupId>
+            <artifactId>jave-all-deps</artifactId>
+            <version>3.5.0</version>
+        </dependency>
+
+
+        <!-- windows平台 (保留对应平台的配置，可以减小包大小)-->
+<!--        <dependency>-->
+<!--            <groupId>ws.schild</groupId>-->
+<!--            <artifactId>jave-nativebin-win64</artifactId>-->
+<!--            <version>3.5.0</version>-->
+<!--        </dependency>-->
+
+
+
+        <!-- linux x86 平台 (保留对应平台的配置，可以减小包大小)-->
+<!--        <dependency>-->
+<!--            <groupId>ws.schild</groupId>-->
+<!--            <artifactId>jave-nativebin-linux64</artifactId>-->
+<!--            <version>3.5.0</version>-->
+<!--        </dependency>-->
+
+        <!-- linux arm64 平台 (保留对应平台的配置，可以减小包大小)-->
+<!--        <dependency>-->
+<!--            <groupId>ws.schild</groupId>-->
+<!--            <artifactId>jave-nativebin-linux-arm64</artifactId>-->
+<!--            <version>3.5.0</version>-->
+<!--        </dependency>-->
+
+        <!-- linux arm32 平台 (保留对应平台的配置，可以减小包大小)-->
+<!--        <dependency>-->
+<!--            <groupId>ws.schild</groupId>-->
+<!--            <artifactId>jave-nativebin-linux-arm32</artifactId>-->
+<!--            <version>3.5.0</version>-->
+<!--        </dependency>-->
+
+
+        <!-- macOS osx64 平台  (保留对应平台的配置，可以减小包大小)-->
+<!--        <dependency>-->
+<!--            <groupId>ws.schild</groupId>-->
+<!--            <artifactId>jave-nativebin-osx64</artifactId>-->
+<!--            <version>3.5.0</version>-->
+<!--        </dependency>-->
+
+        <!-- macOS M系列 平台  (保留对应平台的配置，可以减小包大小)-->
+<!--        <dependency>-->
+<!--            <groupId>ws.schild</groupId>-->
+<!--            <artifactId>jave-nativebin-osxm1</artifactId>-->
+<!--            <version>3.5.0</version>-->
+<!--        </dependency>-->
+
+
+
+
+
+
+
+    </dependencies>
+
+    <build>
+        <plugins>
+            <plugin>
+                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
+                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
+                <version>3.5.0</version>
+                <executions>
+                    <execution>
+                        <phase>package</phase>
+                        <goals><goal>shade</goal></goals>
+                        <configuration>
+                            <createDependencyReducedPom>false</createDependencyReducedPom>
+                            <transformers>
+                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
+                                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
+                                    <mainClass>${exec.mainClass}</mainClass>
+                                </transformer>
+                            </transformers>
+                        </configuration>
+                    </execution>
+                </executions>
+            </plugin>
+        </plugins>
+    </build>
+
+    <repositories>
+        <repository>
+            <id>aliyunmaven</id>
+            <name>阿里云公共仓库</name>
+            <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
+            <releases>
+                <enabled>true</enabled>
+            </releases>
+            <snapshots>
+                <enabled>false</enabled>
+            </snapshots>
+        </repository>
+    </repositories>
+
+
+
+
+
+
+
+</project>

examples/speech-examples/src/main/java/smartai/examples/speech/asr/SpeechRecognizeDemo.java

@@ -0,0 +1,311 @@
+package smartai.examples.speech.asr;
+
+import ai.djl.util.JsonUtils;
+import cn.hutool.core.io.FileUtil;
+import cn.smartjavaai.common.entity.Language;
+import cn.smartjavaai.common.entity.R;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.config.AsrModelConfig;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.entity.AsrResult;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.entity.VoskParams;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.entity.WhisperParams;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.enums.AsrModelEnum;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.factory.SpeechRecognizerFactory;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.model.SpeechRecognizer;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.model.VoskRecognizer;
+import cn.smartjavaai.speech.asr.model.WhisperRecognizer;
+import io.github.givimad.whisperjni.WhisperFullParams;
+import io.github.givimad.whisperjni.WhisperGrammar;
+import io.github.givimad.whisperjni.WhisperSamplingStrategy;
+import io.github.givimad.whisperjni.WhisperState;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.apache.commons.io.FileUtils;
+import org.junit.Test;
+import org.vosk.Recognizer;
+
+import javax.sound.sampled.AudioSystem;
+import java.io.BufferedInputStream;
+import java.io.File;
+import java.io.FileInputStream;
+import java.io.InputStream;
+import java.nio.file.Paths;
+
+/**
+ *
+ * 语音识别demo
+ * @author dwj
+ * @date 2025/8/6
+ */
+@Slf4j
+public class SpeechRecognizeDemo {
+
+    /**
+     * 获取Whisper模型
+     * 模型下载网盘：通过网盘分享的文件：https://pan.baidu.com/s/1kiMF5MF641R7LTn1GpB2lQ?pwd=1234 提取码: 1234
+     * 更多模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/tree/main
+     * @return
+     */
+    public SpeechRecognizer getWhisperRecognizer() {
+        AsrModelConfig config = new AsrModelConfig();
+        config.setModelEnum(AsrModelEnum.WHISPER);
+        //模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/tree/main
+        config.setModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/speech/ggml-medium.bin");
+        return SpeechRecognizerFactory.getInstance().getModel(config);
+    }
+
+
+    /**
+     * Whisper 语音识别
+     * 多语言模型支持100种语言
+     * 注意事项：
+     * 1、不支持centos7
+     * 2、模型越大越准确
+     * 3、暂不支持GPU使用，如需GPU使用需要自行编译：https://github.com/ggml-org/whisper.cpp/tree/master?tab=readme-ov-file#nvidia-gpu-support
+     */
+    @Test
+    public void testWhisper() {
+        try {
+            SpeechRecognizer recognizer = getWhisperRecognizer();
+            WhisperParams params = new WhisperParams();
+            //语言：中文
+            params.setLanguage(Language.ZH);
+            R<AsrResult> result = recognizer.recognize("src/main/resources/speech_zh.mp3", params);
+            if (result.isSuccess()){
+                log.info("识别成功:{}", JsonUtils.toJson(result.getData()));
+            }else{
+                log.info("识别失败：{}", result.getMessage());
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Whisper 语音识别(使用个性化配置)
+     * 多语言模型支持100种语言
+     * 注意事项：
+     * 1、不支持centos7
+     * 2、模型越大越准确
+     * 3、暂不支持GPU使用，如需GPU使用需要自行编译：https://github.com/ggml-org/whisper.cpp/tree/master?tab=readme-ov-file#nvidia-gpu-support
+     */
+    @Test
+    public void testWhisperWithCustomConfig() {
+        try {
+            SpeechRecognizer recognizer = getWhisperRecognizer();
+            WhisperParams params = new WhisperParams();
+            //语言：中文
+            params.setLanguage(Language.ZH);
+            /**
+             * 解码搜索策略类型：
+             * GREEDY - 贪婪解码，逐步选择概率最高的结果；
+             * BEAN_SEARCH - Beam 搜索，保留多个候选路径以提高准确性。
+             */
+            WhisperFullParams fullParams = new WhisperFullParams(WhisperSamplingStrategy.BEAN_SEARCH);
+            //语言
+            fullParams.language = Language.ZH.getCode();
+            //线程数，设为 0 表示使用最大核心数。
+            fullParams.nThreads = 0;
+            //解码器使用的历史文本作为提示的最大 token 数。
+            fullParams.nMaxTextCtx = 16384;
+            //解码起始偏移（毫秒）
+            fullParams.offsetMs = 0;
+            //解码持续时长（毫秒），超过此长度的音频将被截断
+            fullParams.durationMs = 0;
+            //是否翻译为英文
+            fullParams.translate = false;
+            // 初始提示，用于提供上下文或样例，帮助模型更准确地理解语音内容
+            fullParams.initialPrompt = "简体中文";
+            //禁用上下文链接，不使用前一段解码结果作为上下文
+            fullParams.noContext = true;
+            //是否强制仅输出一个段落（适用于短语音）
+            fullParams.singleSegment = false;
+            //是否打印特殊标记
+            fullParams.printSpecial = false;
+            //是否直接从 whisper.cpp 中打印结果（不推荐，建议使用回调方式替代）
+            fullParams.printRealtime = false;
+            //抑制非语音 token输出
+            fullParams.suppressNonSpeechTokens = false;
+            //更多参数请查看官网：https://github.com/GiviMAD/whisper-jni/blob/33854520b1f0b3697106a7932a2fd64e8191bca9/src/main/java/io/github/givimad/whisperjni/WhisperFullParams.java
+            params.setParams(fullParams);
+            //建议上传 WAV 格式音频。其他格式将自动转换为 WAV，可能影响处理速度
+            R<AsrResult> result = recognizer.recognize("src/main/resources/speech_zh.mp3", params);
+            if (result.isSuccess()){
+                log.info("识别成功:{}", JsonUtils.toJson(result.getData()));
+            }else{
+                log.info("识别失败：{}", result.getMessage());
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Whisper 语音识别(使用Grammar语法规则)
+     * 多语言模型支持100种语言
+     * 注意事项：
+     * 1、不支持centos7
+     * 2、模型越大越准确
+     * 3、暂不支持GPU使用，如需GPU使用需要自行编译：https://github.com/ggml-org/whisper.cpp/tree/master?tab=readme-ov-file#nvidia-gpu-support
+     */
+    @Test
+    public void testWhisperWithGrammar() {
+        try {
+            WhisperRecognizer whisperRecognizer = (WhisperRecognizer)getWhisperRecognizer();
+            //语法规则
+            String grammarText = "root ::= \" And so, my fellow American, ask not what your country can do for you, ask what you can do for your country.\"";
+            try (WhisperGrammar grammar = whisperRecognizer.parseGrammar(grammarText)){
+                WhisperParams params = new WhisperParams();
+                WhisperFullParams fullParams = new WhisperFullParams(WhisperSamplingStrategy.BEAN_SEARCH);
+                //语言：英文
+                fullParams.language = Language.EN.getCode();
+                fullParams.grammar = grammar;
+                params.setParams(fullParams);
+                //建议上传 WAV 格式音频。其他格式将自动转换为 WAV，可能影响处理速度
+                R<AsrResult> result = whisperRecognizer.recognize("src/main/resources/jfk_en.wav", params);
+                if (result.isSuccess()){
+                    log.info("识别成功:{}", JsonUtils.toJson(result.getData()));
+                }else{
+                    log.info("识别失败：{}", result.getMessage());
+                }
+            } catch (Exception e) {
+                throw new RuntimeException(e);
+            }
+
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+
+    /**
+     * 获取Vosk模型（中文）
+     * 模型下载网盘：通过网盘分享的文件：https://pan.baidu.com/s/1kiMF5MF641R7LTn1GpB2lQ?pwd=1234 提取码: 1234
+     * 更多模型下载地址：https://alphacephei.com/vosk/models
+     * @return
+     */
+    public SpeechRecognizer geVoskRecognizer() {
+        AsrModelConfig config = new AsrModelConfig();
+        config.setModelEnum(AsrModelEnum.VOSK);
+        /**
+         * 每个模型只支持一种语言，请下载对应语音的模型，模型下载地址：https://alphacephei.com/vosk/models
+         * 将模型解压后，将模型目录位置填写到此处
+         */
+        config.setModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/speech/vosk-model-cn-0.22");
+        /**
+         * macos m系列芯片需要手动下载依赖库，并指定位置，其他平台不需要
+         * 下载地址：https://pan.baidu.com/s/1LZ_EX1XdTTp_f5ruud82MA?pwd=1234 提取码: 1234
+         */
+//        config.setLibPath(Paths.get("/Users/xxx/Downloads/vosk-arrch64-dylib-main/libvosk.dylib"));
+        return SpeechRecognizerFactory.getInstance().getModel(config);
+    }
+
+    /**
+     * 获取Vosk模型（英文）
+     * 模型下载网盘：通过网盘分享的文件：https://pan.baidu.com/s/1kiMF5MF641R7LTn1GpB2lQ?pwd=1234 提取码: 1234
+     * 更多模型下载地址：https://alphacephei.com/vosk/models
+     * @return
+     */
+    public SpeechRecognizer geEnVoskRecognizer() {
+        AsrModelConfig config = new AsrModelConfig();
+        config.setModelEnum(AsrModelEnum.VOSK);
+        /**
+         * 每个模型只支持一种语言，请下载对应语音的模型，模型下载地址：https://alphacephei.com/vosk/models
+         * 将模型解压后，将模型目录位置填写到此处
+         */
+        config.setModelPath("/Users/xxx/Documents/develop/model/speech/vosk-model-small-en-us-0.15");
+//        config.setLibPath(Paths.get("/Users/xxx/Downloads/vosk-arrch64-dylib-main/libvosk.dylib"));
+        return SpeechRecognizerFactory.getInstance().getModel(config);
+    }
+
+
+    /**
+     * Vosk 语音识别
+     * 支持 20 多种语言和方言——英语、印度英语、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、中文、俄语、土耳其语、越南语、意大利语、荷兰语、加泰罗尼亚语、阿拉伯语、希腊语、波斯语、菲律宾语、乌克兰语、哈萨克语、瑞典语、日语、世界语、印地语、捷克语、波兰语等
+     * 注意事项:
+     * 1、每个模型只支持一种语言，请下载对应语言的模型
+     * 2、如果音频中存在多种语言，不推荐使用vosk，可以使用Whisper
+     * 3、模型越大越准确
+     * 4、暂不支持GPU使用，如需GPU使用需要自行编译：https://alphacephei.com/vosk/install
+     */
+    @Test
+    public void testVosk() {
+        try {
+            SpeechRecognizer recognizer = geVoskRecognizer();
+            //建议上传 WAV 格式音频。其他格式将自动转换为 WAV，可能影响处理速度
+            R<AsrResult> result = recognizer.recognize("src/main/resources/lff_zh.mp3");
+            if (result.isSuccess()){
+                log.info("识别成功:{}", JsonUtils.toJson(result.getData()));
+            }else{
+                log.info("识别失败：{}", result.getMessage());
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Vosk 语音识别(使用Grammar语法规则)
+     * 支持 20 多种语言和方言——英语、印度英语、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、中文、俄语、土耳其语、越南语、意大利语、荷兰语、加泰罗尼亚语、阿拉伯语、希腊语、波斯语、菲律宾语、乌克兰语、哈萨克语、瑞典语、日语、世界语、印地语、捷克语、波兰语等
+     * 注意事项:
+     * 1、每个模型只支持一种语言，请下载对应语言的模型
+     * 2、如果音频中存在多种语言，不推荐使用vosk，可以使用Whisper
+     * 3、模型越大越准确
+     * 4、暂不支持GPU使用，如需GPU使用需要自行编译：https://alphacephei.com/vosk/install
+     */
+    @Test
+    public void testVoskWithGrammar() {
+        try {
+            //获取英文模型
+            SpeechRecognizer recognizer = geEnVoskRecognizer();
+            VoskParams voskParams = new VoskParams();
+            //英文
+            voskParams.setLanguage(Language.EN);
+            voskParams.setGrammar("[\"one two three four five six seven eight nine zero oh\"]");
+            //建议上传 WAV 格式音频。其他格式将自动转换为 WAV，可能影响处理速度
+            R<AsrResult> result = recognizer.recognize("src/main/resources/test_en.wav",voskParams);
+            if (result.isSuccess()){
+                log.info("识别成功:{}", JsonUtils.toJson(result.getData()));
+            }else{
+                log.info("识别失败：{}", result.getMessage());
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Vosk 语音识别(使用Vosk内部识别器)
+     * 支持 20 多种语言和方言——英语、印度英语、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、中文、俄语、土耳其语、越南语、意大利语、荷兰语、加泰罗尼亚语、阿拉伯语、希腊语、波斯语、菲律宾语、乌克兰语、哈萨克语、瑞典语、日语、世界语、印地语、捷克语、波兰语等
+     * 注意事项:
+     * 1、每个模型只支持一种语言，请下载对应语言的模型
+     * 2、如果音频中存在多种语言，不推荐使用vosk，可以使用Whisper
+     * 3、模型越大越准确
+     * 4、暂不支持GPU使用，如需GPU使用需要自行编译：https://alphacephei.com/vosk/install
+     */
+    @Test
+    public void testVoskAdvanced() {
+        try {
+            VoskRecognizer recognizer = (VoskRecognizer)geVoskRecognizer();
+            //使用vosk内部接口，需要指定识别音频的采样率
+            Recognizer voskRecognizer = recognizer.createAdvancedRecognizer(16000);
+            voskRecognizer.setWords(true);
+            voskRecognizer.setPartialWords(true);
+            // 使用vosk内部接口，只支持wav格式
+            String audioPath = "src/main/resources/lff_zh.wav";
+            InputStream ais = AudioSystem.getAudioInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream(audioPath)));
+            int nbytes;
+            byte[] b = new byte[4096];
+            while ((nbytes = ais.read(b)) >= 0) {
+                if (voskRecognizer.acceptWaveForm(b, nbytes)) {
+                    log.info(voskRecognizer.getResult());
+                } else {
+                    log.info(voskRecognizer.getPartialResult());
+                }
+            }
+            log.info(voskRecognizer.getFinalResult());
+        } catch (Exception e) {
+            e.printStackTrace();
+        }
+    }
+
+
+}

examples/speech-examples/src/main/resources/META-INF/MANIFEST.MF

@@ -0,0 +1,3 @@
+Manifest-Version: 1.0
+Main-Class: smartai.examples.face.SeetaFace6LinuxDemo
+

examples/speech-examples/src/main/resources/logback.xml

@@ -0,0 +1,14 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<!-- 步骤2: 配置文件 (src/main/resources/logback.xml) -->
+<configuration scan="true" scanPeriod="30 seconds">
+    <!-- 控制台日志输出 -->
+    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
+        <encoder>
+            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %highlight(%-5level) %cyan(%logger{36}) - %msg%n</pattern>
+        </encoder>
+    </appender>
+
+    <root level="DEBUG">
+        <appender-ref ref="CONSOLE" />
+    </root>
+</configuration>