DebJane
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语音识别—前端录音传给后台语音识别

实现前端录音，将音频blob传给服务器，然后在服务器端使用百度AI语音识别将结果返回给前端

上一篇文章是将百度AI语音识别Nodejs SDK版的进行了一遍演示加识别结果返回给前端显示，这里是完整的进行前端录音，然后将压缩后的音频对象Blob传给服务器，在服务端使用百度AI语音识别，最后将识别结果返回给前端进行显示。

本篇调用的是第三方库Recorder.js，如何调用该库捕获HTML5中的WAV音频并将其上传到服务器或者本地下载，可以查看这篇博客，不过它讲解的是上传到PHP服务端，这里我改成了基于Node搭建的Websocket服务器。
这是本篇博客的语音识别结果：
在这里插入图片描述

百度语音识别

查看文档知道了我想要的信息，如果想要实现实时语音识别、长时间段的语音、唤醒词功能、语义解析功能，需要使用Android、IOS SDK或者Linux C++ SDK版本，而我使用的Nodejs SDK是不支持的。

1、规格参数要求

  • 语音时长上线为60s，超出讲返回错误

  • 原始录音文件为pcm、wav或者amr格式，不区分大小写，推荐使用pcm

  • 录音采样率为16000，声道为单通道

  • 支持普通话、英文、粤语、四川话

  • 项目结构

    调用百度AI平台语音识别的Nodejs SDK，查看文档快速入门，可以查看如何调用。

    首先将nodejs-sdk下载下来，下载后将目录里的speech文件夹拷贝到你的项目文件夹中，其中assets是存放录音音频的地方，然后进入node文件夹下的位置进行安装依赖包：

    npm install

    我的项目文件夹目录如下：

    audio_asr_baidu
├─ package-lock.json
└─ speech
       ├─ .gitignore
       ├─ assets
       │    ├─ 16k_test.pcm
       │    └─ recorder.wav
       ├─ cpp
       │    ├─ .gitignore
       │    ├─ README.md
       │    ├─ build.sh
       │    └─ main.cpp
       └─ node
              ├─ .gitignore
              ├─ README.md
              ├─ index.html
              ├─ main.js
              ├─ node_modules
              ├─ package-lock.json
              ├─ package.json
              └─ style.css

    然后在node文件夹里的index.html是我的客户端文件，main.js是我的服务端文件。

搭建Websocket服务器

在main.js文件里搭建websocket服务器，首先安装相关依赖模块：

npm i ws -S

然后搭建：

let Server = require('ws').Server;
const wss = new Server({
    port: 9001
})
// 连接服务器
wss.on('connection', ws => {
    console.log('server connected');

    })
    ws.on('error', error => {
        console.log('Error:' + error);

    })
    ws.on('close', () => {
        console.log('Websocket is closed');
    })
})
// 断开连接
wss.on('disconnection', ws => {
    ws.on('message', msg => {
        console.log('server recived msg:' + msg);
    })
})

然后在index.html中：

let ws = new WebSocket('ws://localhost:9001');
ws.onopen = e => {
	console.log('Connection to server opened');
}

启动服务：

node main.js

就可以在控制台看见这样的打印信息：

// 客户端的打印信息：
Connection to server opened

// 服务端的打印信息：
server connected

前端录音

客户端实现录音之后，将压缩后的音频对象Blob传给服务器：


<html>

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Simple Recorder.js demo with record, stop and pausetitle>
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css">
head>

<body>
    <div id="controls">
        <button id="recordButton">Recordbutton>
        <button id="stopButton" disabled>Stopbutton>
    div>
    <p id="out-txt">You said:p>
    <h3>Recordingsh3>
    <ol id="recordingsList">ol>
    <script src="https://cdn.rawgit.com/mattdiamond/Recorderjs/08e7abd9/dist/recorder.js">script>


//连接服务器
let ws = new WebSocket('ws://localhost:9001');
ws.onopen = e => {
    console.log('Connection to server opened');

}
URL = window.URL || window.webkitURL;

var gumStream; //stream from getUserMedia()
var rec; //Recorder.js object
var input; //MediaStreamAudioSourceNode 


var AudioContext = window.AudioContext || window.webkitAudioContext;
var audioContext

var recordButton = document.getElementById("recordButton");
var stopButton = document.getElementById("stopButton");


recordButton.addEventListener("click", startRecording);
stopButton.addEventListener("click", stopRecording);
// 录音
function startRecording() {
    console.log("recordButton clicked");

    var constraints = {
        audio: true,
        video: false
    }

    recordButton.disabled = true;
    stopButton.disabled = false;

    // 获取录音权限 然后开始录音
    navigator.mediaDevices.getUserMedia(constraints).then(function(stream) {
        console.log("getUserMedia() success, stream created, initializing Recorder.js ...");
        audioContext = new AudioContext();

        gumStream = stream;

        input = audioContext.createMediaStreamSource(stream);

        rec = new Recorder(input, {
            numChannels: 1 // 单声道
        })

        //开始录音
        rec.record()

        console.log("Recording started");

    }).catch(function(err) {
        recordButton.disabled = false;
        stopButton.disabled = true;
    });
}

// 停止录音
function stopRecording() {
    console.log("stopButton clicked");

    stopButton.disabled = true;
    recordButton.disabled = false;

    rec.stop();

    gumStream.getAudioTracks()[0].stop();

    // 创建一个blob对象让它以wav格式下载
    rec.exportWAV(createDownloadLink);
}
// 接收服务端发的消息
ws.onmessage = e => {
        console.log(e.data);
        setTimeout(() => {
            document.getElementById("out-txt").innerHTML += e.data
        }, 3000);
    }
    // 创建下载链接
function createDownloadLink(blob) {
    console.log(blob);
    ws.send(blob);
    var url = URL.createObjectURL(blob);
    var au = document.createElement('audio');
    var li = document.createElement('li');
    var link = document.createElement('a');

    var filename = new Date().toISOString();
    au.controls = true;
    au.src = url;
    link.href = url;
    link.download = filename + ".wav";
    link.innerHTML = "Save to disk";
    li.appendChild(au);
    li.appendChild(document.createTextNode(filename + ".wav "))
    li.appendChild(link);
}

这样，在该页面会创建下载连接，并以录音日期为文件名，可以选择下载，同时也会将音频对象传到服务器。

语音识别

因为前端通过音频流文件上传到后台后，不再是保存为wav格式的音频，而是处理流的形式转为二进制数组，直接调用百度语音识别SDK方法，即可返回识别结果，不必编码后发给后端，后端然后再解码。


let AipSpeech = require("baidu-aip-sdk").speech;
let Server = require('ws').Server;
const wss = new Server({
    port: 9001
})

let resTxt;
wss.on('connection', ws => {
    console.log('server connected');
    ws.on('message', data => {
        console.log('server recived audio blob');
        // 务必替换百度云控制台中新建百度语音应用的 Api Key 和 Secret Key
        let client = new AipSpeech(0, 'Api Key', 'Secret Key');
        let voiceBase64 = new Buffer(data);
        client.recognize(voiceBase64, 'wav', 16000).then(function(result) {
            console.log('语音识别本地音频文件结果: ' + JSON.stringify(result));
            resTxt = JSON.parse(JSON.stringify(result));
        }, function(err) {
            console.log(err);
        });
    })
	// 将结果传给前端
	ws.send(resTxt);
    ws.on('error', error => {
        console.log('Error:' + error);
    })
    ws.on('close', () => {
        console.log('Websocket is closed');
    })
})
wss.on('disconnection', ws => {
    ws.on('message', msg => {
        console.log('server recived msg:' + msg);
    })
})

这是前端说话录音传给后台语音识别的结果，将结果使用websocket传给前端，显示在标签内就可以了：
在这里插入图片描述

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    今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi
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