paddlespeech_server语音识别通过tcpflow抓包确定post请求参数

        在paddlespeech开源项目中(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech)，我们可以使用paddlespeech_server和paddlespeech_client来进行语音识别，paddlespeech_server作为服务端，paddlespeech_client作为客户端。

        使用方式如下：

paddlespeech_server start --config_file ./paddlespeech/server/conf/application.yaml

paddlespeech_client asr --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --input pr-12-2.wav

        那么假如现在我们使用paddlespeech_server作为服务端，然后我们自己使用编程语言，例如java、Python去调用paddlespeech_server，需要怎么做呢？

        其实paddlespeech_server就是提供了一个http接口，是一个post请求，现在要确定的就是这个接口的请求参数是什么，以及请求链接是什么，这样我们就可以使用编程语言去调用了。

        我最先想到的就是进行抓包，来确定paddlespeech_server和paddlespeech_client进行http调用时，传递了哪些参数？在网上一番搜索，确定了一款在linux中使用的抓包工具，就是tcpflow，它可以抓取http接口整个参数。

        centos安装tcpflow的方式: sudo yum install tcpflow

现在我们就可以开始动手肝了。

①我们把paddlespeech_server启动起来：

paddlespeech_server start --config_file ./paddlespeech/server/conf/application.yaml

        启动日志如下：

②使用tcpflow进行抓包监听

tcpflow -i lo -e http -c host 127.0.0.1 or 192.168.6.138 > log.log

 -i lo就是监听本地地址

-e http请求

-c host 抓取源头为127.0.0.1或者192.168.6.138的请求地址

> log.log就是将抓包的数据存入log.log文件，避免刷屏难找请求报文。

③paddlespeech_client进行请求

        一旦paddlespeech_client请求成功，第②步中的log.log文件就会抓取到报文

       请求完成后，我们在第二步的界面按住ctrl + c中断，然后查看log.log文件

        其部分截图如下：

 

         从以上图可以得知：

        paddlespeech_server暴露的url为:  http://127.0.0.1:8090/paddlespeech/asr

        post请求参数为:

{"audio": "", "audio_format": "wav", "sample_rate": 16000, "lang": "zh_cn"}

 其中audio参数猜测就是声音文件的base64编码。

        为了验证其audio的值为base64编码，我用python语言将一个wav声音文件得出base64编码，然后使用postman进行访问

         哈哈，访问成功了，验证了其我的猜测！！！

        后面使用python进行编码直接调用http://127.0.0.1:8090/paddlespeech/asr这个接口应该就很容易了。

        其Python完整代码如下：

# -*-coding:utf-8 -*-
import base64
import requests
import json

def toBase64(file):
    with open(file, 'rb') as fileObj:
        audio_data = fileObj.read()
        base64_data = base64.b64encode(audio_data)
        return base64_data.decode()

def audioRequest(audioBase64, requestUrl):
    headers = {
        "content-type": "application/json"
    }
    data = {
        "audio": audioBase64,
        "audio_format": "wav",
        "sample_rate": 16000,
        "lang": "zh_cn"
    }
    response = requests.post(requestUrl, data=json.dumps(data), headers=headers)
    print(response.text)
    print(response.status_code)

audioFilePath = "D:\\develop\\server\\nginx-1.13.9\\html\\videoVoice\\convert\\pr-12-2.wav"
audioRequestUrl = "http://vm4:8090/paddlespeech/asr"
audioBase64Str = toBase64(audioFilePath)
audioRequest(audioBase64Str, audioRequestUrl)