微信小程序：nodejs+百度语音识别开发实践

今天，终于成功使用nodejs研究出百度语音识别了。目前使用小程序最新录音管理api测试，小程序录音只支持aac，mp3格式，并且保持的是临时地址。而百度语音识别目前只支持pcm，wav，amr格式。因此服务端需要先存储好录音文件并经过一次音频转换。具体步骤如下：

1、安装ffmpeg插件。我使用的windows系统，具体安装方法看这里，该博主文章讲的非常详细，按照步骤走即可。这个插件是使用fluent-ffmpeg依赖的前提条件

2、使用express生成器生成项目开发接口。需要提前安装好几个个依赖：
npm install fluent-ffmpeg –save-dev//mp3转wav依赖
npm install multiparty –save-dev//获取multipart/form-data上传文件依赖
npm install baidu-aip-sdk –save-dev//百度AI依赖

上文提及的申请应用生成的appid和appkey和secretkey仍然需要，具体代码如下：

routes文件夹下创建AiSpeechRecognition.js：：

var express=require('express');
var router=express.Router();
var fs=require('fs');
var Multiparty =require('multiparty');
var ffmpeg=require('fluent-ffmpeg');//创建一个ffmpeg命令
var AipSpeechServer=require('baidu-aip-sdk').speech;

//设置appid/appkey/appsecret
var APP_ID = "申请的应用appid";
var API_KEY = "申请的应用appkey";
var SECRET_KEY = "申请的应用secretkey";

// 新建一个对象，建议只保存一个对象调用服务接口
var client =new AipSpeechServer(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY);
router.post('/recognition', function(req, res, next){
  //生成multiparty对象，并配置上传目标路径
  var form =new Multiparty.Form({ uploadDir: './public/audio'});
  //上传完成后处理
  form.parse(req, function(err, fields, files){
    var filesTemp=JSON.stringify(files, null, 2);
    if(err){
      //console.log('parse error: '+err);
      res.json({
        ret: -1,
        data:{},
        msg: '未知错误'
      });
    }else{
      //console.log('parse files: '+filesTemp);
      var inputFile=files.file[0];
      var uploadedPath=inputFile.path;
      var command=ffmpeg();
      command.addInput(uploadedPath)
      //.saveToFile('./public/audio/222.wav')//保存编码文件到文件夹 --保存成wav是可以的，但是pcm报错
      .saveToFile('./public/audio/16k.wav')
      .on('error', function(err){
        console.log(err)
      })
      .on('end', function(){
        //调用百度语音合成接口
        var voice = fs.readFileSync('./public/audio/16k.wav');
        var voiceBuffer=new Buffer(voice);
        client.recognize(voiceBuffer, 'wav', 16000).then(function(result){
          //console.log(result);
          var data=[];
          if(result.err_no===0){
            data=result.result;
          }
          res.json({
            ret: result.err_no,
            data: {
              data: data
            },
            msg: result.err_msg
          });
        }, function(err){
          console.log(err);
        });
        //语音识别 end

        //删除上传的临时音频文件
        fs.unlink(uploadedPath, function(err){
          if(err){
            console.log(uploadedPath+'文件删除失败');
            console.log(err);
          }else{
            console.log(uploadedPath+'文件删除成功');
          }
        });
        //删除mp3转成wav格式的音频
        fs.unlink('./public/audio/16k.wav', function(err){
          if(err){
            console.log('16k.wav文件删除失败');
            console.log(err);
          }else{
            console.log('16k.wav文件删除成功');
          }
        });
      });
    }
  });
});

module.exports=router;

项目根目录app.js配置好访问接口：

var recognition=require('./routes/AiSpeechRecognition.js');
app.use('/baiduAI2', recognition);

目前做的测试接口用，很多逻辑没有代码片都没有整合，直接写在一个接口上，如果是要拿到实际生产线，请自行封装下。然后执行npm start运行后端项目。

前端代码：
BDSpeechRecognition.js：：

const recorderManager = wx.getRecorderManager();
Page({
  data: {
    result: '',//语音识别结果
    recording: false//是否正在录音
  },
  //开始录制语音
  startRecord(e){
    this.setData({recording: true});
    recorderManager.start({
      duration: 60000,//百度最多支持60s语音
      sampleRate: 16000,
      //encodeBitRate: 48000,
      numberOfChannels: 1,//必须指定录音通道数
      format: 'mp3'
    });
    recorderManager.onStart(() => {
      //console.log('recorder start')
    });
  },
  //停止录音
  stopRecord(e) {
    let that=this;
    this.setData({ recording: false });
    recorderManager.stop();//停止录音
    recorderManager.onStop((res)=>{
      const { tempFilePath } = res;
      //uploadfile start
      wx.uploadFile({
        url: 'http://你的ip:3000/baiduAI2/recognition',
        filePath: tempFilePath,
        name: 'file',
        success(res){
          //console.log(res);
          let data=typeof res.data==='string'? JSON.parse(res.data) : res.data;
          if(data.ret==0){
            //console.log(data.data.data[0])
            that.setData({
              result: data.data.data[0]
            });
          }else{
            that.setData({
              result: '我不知道你在说什么'
            });
          }
        },
        fail(err){
          console.log(err);
        }
      });
    })
  }
})

BDSpeechRecognition.wxml：：

<view class="title">语音识别view>
<view class="test" bindtap="startRecord" wx:if="{{!recording}}">开始录音view>
<view class="test" bindtap="stopRecord" wx:if="{{recording}}">停止录音view>

<view class="result" wx:if="{{result}}">
<view class="title">语音识别结果：view>
{{result}}
view>

BDSpeechRecognition.wxss：：

page{
  background-color: #eee;
}
.title{
  width: 100%;
  height: 120rpx;
  line-height: 120rpx;
  font-size: 48rpx;
  color: #333;
  text-indent:  20rpx;
}
.test{
  width: 100%;
  height: 90rpx;
  line-height: 90rpx;
  font-size: 32rpx;
  color: #00f;
  border: solid 1px #999;
  border-left: 0;
  border-right: 0;
  background-color: #fff;
  text-indent:  20rpx;
}

最后执行调试测试，演示结果如下：

最后，我把后端测试代码整合到了码云上了。

目前发现使用ffmpeg命令将mp3音频转换为pcm文件是成功的，但是我用fflunt-ffmpeg转换失败，所以只能采用转为wav音频由百度内部自行在转换一次。会比较耗时，还没有解决方案。