30分钟快速实现小程序语音识别功能

前言

为了参加某个作秀活动，研究了一波如何结合小程序、科大讯飞实现语音录入、识别的实现。科大讯飞开发文档中只给出 Python 的 demo，并没有给出 node.js 的 sdk，但问题不大。本文将从小程序相关代码到最后对接科大讯飞 api 过程，一步步介绍，半个小时，搭建完成小程序语音识别功能！不能再多了！

当然，前提是最好掌握有一点点小程序、node.js 甚至是音频相关的知识。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧

架构先行

架构比较简单，大伙儿可以先看下图。除了小程序，需要提供 3 个服务，文件上传、音频编码及对接科大讯飞的服务。
node.js 对接科大讯飞的 api，npm 上已经有同学提供了 sdk，有兴趣的同学可以去搜索了解一下，笔者这里是直接调用了科大讯飞的 api 接口。

撸起袖子加油干

1、创建小程序

鹅厂的小程序文档非常详细，在这里笔者就不对如何创建一个小程序的步骤进行详细阐述了。有需要的同学可以查看鹅厂的小程序开发文档。

1.1 相关代码

我们摘取小程序里面，语音录入和语音上传部分的代码。

// 根据wx提供的api创建录音管理对象
const recorderManager = wx.getRecorderManager();

// 监听语音识别结束后的行为
recorderManager.onStop(recorderResponse => {
// tempFilePath 是录制的音频文件
const { tempFilePath } = recorderResponse;

// 上传音频文件，完成语音识别翻译
wx.uploadFile({
url: 'http://127.0.0.1:7001/voice', // 该服务在后面搭建。另外，小程序发布时要求后台服务提供https服务！这里的地址仅为开发环境配置。
filePath: tempFilePath,
name: 'file',
complete: res => {
 console.log(res); // 我们期待res，就是翻译后的内容
}
});
});

// 开始录音，触发条件可以是按钮或其他，由你自己决定
recorderManager.start({
duration: 5000 // 最长录制时间
// 其他参数可以默认，更多参数可以查看https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/api/media/recorder/RecorderManager.start.html
});

2、搭建文件服务器

步骤 1 代码中提到了一个 url 地址大家应该都还记得。

http://127.0.0.1:7001/voice

小程序本身还并没有提供语音识别的功能，所以在这里我们需要借助于“后端”服务的能力，完成我们语音识别翻译的功能。

2.1 egg.js 服务初始化

我们使用 egg.js 的 cli 快速初始化一个工程，当然你也可以使用 express、koa、kraken 等等框架，框架的选型在此不是重点我们就不做展开阐述了。对 egg.js 不熟悉的同学可以查看egg.js 的官网。

npm i egg-init -g
egg-init voice-server --type=simple
cd voice-server
npm i

安装完成后，执行以下代码

npm run dev

随后访问浏览器http://127.0.0.1:7001应该可以看到一个Hi, egg 的页面。至此我们的服务初始化完成。

2.2 文件上传接口

a) 修改 egg.js 的文件上传配置

打开 config/config.default.js，添加以下两项配置

module.exports = appInfo => {
...
config.multipart = {
fileSize: '2gb', // 限制文件大小
whitelist: [ '.aac', '.m4a', '.mp3' ], // 支持上传的文件后缀名
};

config.security = {
csrf: {
 enable: false // 关闭csrf
}
};
...
}

b) 添加 VoiceController

打开 app/controller 文件夹，新建文件 voice.js。编写 VoiceController 使其继承于 egg.js 的 Controller。具体代码如下：

const Controller = require('egg').Controller;
const fs = require('fs');
const path = require('path');
const pump = require('mz-modules/pump');
const uuidv1 = require('uuid/v1'); // 依赖于uuid库，用于生成唯一文件名，使用npm i uuid安装即可

// 音频文件上传后存储的路径
const targetPath = path.resolve(__dirname, '..', '..', 'uploads');

class VoiceController extends Controller {
constructor(params) {
super(params);
if (!fs.existsSync(targetPath)) {
 fs.mkdirSync(targetPath);
}
}

async translate() {
const parts = this.ctx.multipart({ autoFields: true });
let stream;
const voicePath = path.join(targetPath, uuidv1());
while (!isEmpty((stream = await parts()))) {
 await pump(stream, fs.createWriteStream(voicePath));
}
// 到这里就完成了文件上传。如果你不需要文件落地，也可以在后续的操作中，直接使用stream操作文件流

...
// 音频编码
// 科大讯飞语音识别
...
}
}

c) 最后一步，新增路由规则

写完 controller 之后，我们依据 egg.js 的规则，在 router.js 里面新增一个路由。

module.exports = app => {
const { router, controller } = app;
router.get('/', controller.home.index);
router.get('/voice', controller.voice.translate);
};

OK，至此你可以测试一下从小程序录音，录音完成后上传到后台文件服务器的完整流程。如果没问题，那恭喜你你已经完成了 80％的工作了！

3、音频编码服务

在上文中，小程序录音的方法 recorderManager.start 的时候我们提及到了“更多参数”。其中有一个参数是 format，支持 aac 和 mp3 两种（默认是 aac）。然后我们查阅了科大讯飞的 api 文档，音频编码支持“未压缩的 pcm 或 wav 格式”。

什么 aac、pcm、wav？emmm.. OK，我们只是前端，既然格式不对等，那只需要完成 aac -> pcm 转化即可，ffmpeg 立即浮现在笔者的脑海里。一番搜索，命令大概是这样子的：

ffmpeg -i uploads/a3f588d0-edf8-11e8-b6f5-2929aef1b7f8.aac -f s16le -ar 8000 -ac 2 -y decoded.pcm

# -i 后面带的是源文件
# -f s16le 指的是编码格式
# -ar 8000 编码码率
# -ac 2 通道

接下来我们使用 node.js 来实现上述命令。

3.1 引入相关依赖包

npm i ffmpeg-static
npm i fluent-ffmpeg

3.2 创建一个编码服务

在 app/service 文件夹中，创建 ffmpeg.js 文件。新建 FFmpegService 继承于 egg.js 的 Service

const { Service } = require('egg');
const ffmpeg = require('fluent-ffmpeg');
const ffmpegStatic = require('ffmpeg-static');
const path = require('path');
const fs = require('fs');

ffmpeg.setFfmpegPath(ffmpegStatic.path);

class FFmpegService extends Service {
async aac2pcm(voicePath) {
 const command = ffmpeg(voicePath);

// 方便测试，我们将转码后文件落地到磁盘
 const targetDir = path.join(path.dirname(voicePath), 'pcm');
 if (!fs.existsSync(targetDir)) {
  fs.mkdirSync(targetDir);
 }

const target = path.join(targetDir, path.basename(voicePath)) + '.pcm';
 return new Promise((resolve, reject) => {
  command
   .audioCodec('pcm_s16le')
   .audioChannels(2)
   .audioBitrate(8000)
   .output(target)
   .on('error', error => {
    reject(error);
   })
   .on('end', () => {
    resolve(target);
   })
   .run();
 });
}
}

module.exports = FFmpegService;

3.3 调用 ffmpegService，获得 pcm 文件

回到 app/controller/voice.js 文件中，我们在文件上传完成后，调用 ffmpegService 提供的 aac2pcm 方法，获取到 pcm 文件的路径。

// app/controller/voice.js
...
async translate() {
...
...
const pcmPath = await this.ctx.service.ffmpeg.aac2pcm(voicePath);
...
}
...

4、对接科大讯飞 API

首先，需要到科大讯飞开放平台注册并新增应用、开通应用的语音听写服务。

我们再写一个服务，在 app/service 文件夹下创建 xfyun.js 文件，实现 XFYunService 继承于 egg.js 的 Service。

4.1 引入相关依赖

npm i axios // 网络请求库
npm i md5 // 科大讯飞接口中需要md5计算
npm i form-urlencoded // 接口中需要对部分内容进行urlencoded

4.2 XFYunService 实现

const { Service } = require('egg');
const fs = require('fs');
const formUrlencoded = require('form-urlencoded').default;
const axios = require('axios');
const md5 = require('md5');
const API_KEY = 'xxxx'; // 在科大讯飞控制台上可以查到服务的APIKey
const API_ID = 'xxxxx'; // 同样可以在控制台查到

class XFYunService extends Service {
async voiceTranslate(voicePath) {
 // 继上文，暴力的读取文件
 let data = fs.readFileSync(voicePath);
 // 将内容进行base64编码
 data = new Buffer(data).toString('base64');
 // 进行url encode
 data = formUrlencoded({ audio: data });
 const params = {
  engine_type: 'sms16k',
  aue: 'raw'
 };
 const x_CurTime = Math.floor(new Date().getTime() / 1000) + '',
  x_Param = new Buffer(JSON.stringify(params)).toString('base64');
 return axios({
  url: 'http://api.xfyun.cn/v1/service/v1/iat',
  method: 'POST',
  data,
  headers: {
   'X-Appid': API_ID,
   'X-CurTime': x_CurTime,
   'X-Param': x_Param,
   'X-CheckSum': md5(API_KEY + x_CurTime + x_Param)
  }
 }).then(res => {
  // 查询成功后，返回response的data
  return res.data || {};
 });
}
}

module.exports = XFYunService;

4.3 调用 XFYunService，完成语音识别

再次回到 app/controller/voice.js 文件中，我们在 ffmpeg 转码完成后，调用 XFYunService 提供的 voiceTranslate 方法，完成语音识别。

// app/controller/voice.js
...
async translate() {
...
...
const result = await this.ctx.service.xfyun.voiceTranslate(pcmPath);
this.ctx.body = result;
if (+result.code !== 0) {
 this.ctx.status = 500;
}
}
...

至此我们完成语音识别的代码编写。主要流程其实很简单，通过小程序录入语音文件，上传到文件服务器之后，通过 ffmpeg 获取到 pcm 文件， 最后再转发到科大讯飞的 api 接口进行识别。

以上，如有错漏，欢迎指正！

来源：https://juejin.im/post/5bf919fc6fb9a049c042b003