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:
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:
Simple Recorder.js demo with record, stop and pause You said:
Recordings
//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 fs = require('fs'); let Server = require('ws').Server; const wss = new Server({ port: 9001 }) let resTxt; wss.on('connection', ws => { console.log('server connected'); const transTxt = (resTxt) => { ws.send(resTxt); } 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)); // 将结果传给前端 transTxt(resTxt); }, function(err) { console.log(err); }); }) 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: