30分钟快速实现小程序语音识别功能

近期，小程序中的语音识别功能成为了研究的热点。本文将详细介绍如何在小程序上实现语音识别功能，并结合科大讯飞的服务进行实现。

在具体实现之前，让我们先了解一下整体的架构。除了小程序本身，我们还需要搭建三个服务：文件上传、音频编码以及对接科大讯飞的服务。整体架构相对简单，主要依赖于node.js对接科大讯飞的API。

我们需要创建小程序并编写相关代码。在微信小程序中，我们可以使用录音管理对象来监听语音识别结束后的行为。当录音结束后，我们可以通过上传文件接口将录制的音频文件上传到服务器，然后由服务器完成语音识别的翻译。在代码中，我们需要注意录音的时长以及文件的上传路径。

接下来，我们需要搭建文件服务器。由于小程序本身并不提供语音识别功能，我们需要借助后端服务来完成这项任务。在这里，我们可以使用egg.js框架来初始化一个简单的服务。安装完成后，我们可以通过访问本地服务器来测试服务的运行情况。

关于具体的实现过程，我们可以分为以下几个步骤：

1. 创建小程序并编写相关代码，包括录音、上传文件等功能的实现。

2. 搭建文件服务器，用于接收上传的音频文件并处理相关的请求。

3. 借助科大讯飞的服务完成语音识别的功能。我们可以通过node.js调用科大讯飞的API接口来实现语音识别的功能。在这个过程中，我们需要将录制的音频文件上传到科大讯飞的服务器，并获取识别结果。

在整个过程中，我们需要注意一些细节问题。例如，在上传文件时，我们需要保证服务器的地址是正确的，并且小程序发布时要求后台服务提供https服务。我们还需要注意录音的时长以及文件的格式等问题。

文件上传接口：语音功能的后端设置

为了支持小程序的语音上传功能，我们需要在服务器端进行相应的配置和代码编写。以下是详细的步骤：

a. 修改文件上传配置

打开 `config/config.default.js` 文件，我们需要添加两项配置：文件大小和允许上传的文件后缀名。具体代码如下：

```javascript

module.exports = appInfo => {

...

config.multipart = {

fileSizeLimit: '2gb', // 限制用户上传的文件大小

fileTypesAllowed: [ '.aac', '.m4a', '.mp3' ], // 仅允许上传的音频文件格式

};

config.security = {

csrf: {

disable: true, // 禁用csrf，以便文件上传

}

};

...

}

```

b. 创建VoiceController

在 `app/controller` 文件夹下新建 `voice.js` 文件。我们需要编写一个 `VoiceController`，它继承自 egg.js 的 Controller。以下是关键代码：

```javascript

const Controller = require('egg').Controller;

const fs = require('fs');

const path = require('path');

const { pipeline } = require('stream'); // 使用stream来处理文件上传

const uuidv1 = require('uuid'); // 生成唯一文件名

const targetPath = path.resolve(__dirname, '../../uploads'); // 音频文件存储路径

class VoiceController extends Controller {

constructor(params) {

super(params);

if (!fs.existsSync(targetPath)) {

fs.mkdirSync(targetPath); // 如果目录不存在则创建

}

}

与重构：将音频文件转换为PCM格式

我们经常会遇到需要将音频文件转换为特定格式的需求，比如将AAC格式转换为PCM格式。这个过程通常可以通过命令行工具ffmpeg实现。今天，我们将深入如何使用node.js来执行这一操作。

让我们回顾一下命令行中的ffmpeg命令。通常，它看起来是这样的：

```bash

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

```

`-i` 后面是源文件的路径。

`-f s16le` 指定输出文件的编码格式。

`-ar 8000` 设置编码的码率。

`-ac 2` 设置通道数。

接下来，我们将使用node.js来实现同样的功能。需要安装两个依赖包：`ffmpeg-static`和`fluent-ffmpeg`。可以通过npm进行安装：

```bash

npm i ffmpeg-static

npm i fluent-ffmpeg

```

然后，创建一个编码服务。在app/service文件夹中，创建`ffmpeg.js`文件，并定义`FFmpegService`类，继承自egg.js的Service。

在`FFmpegService`类中，我们实现了一个`aac2pcm`方法，用于将AAC文件转换为PCM格式。为了方便测试，转换后的文件将保存在磁盘上。

接下来，回到`app/controller/voice.js`文件中，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。这样，我们就可以在node.js应用中顺利地执行音频格式的转换了。

为了对接其他服务，比如语音听写服务，我们需要在应用中新增相应的设置和开通流程。为此，我们再创建一个服务文件`xfyun.js`，在其中实现`XFYunService`类，继承自egg.js的Service。这个服务将负责与外部语音服务进行交互，处理语音相关的业务逻辑。

引入所需依赖库

在开始使用科大讯飞的语音识别服务之前，我们需要引入几个必要的依赖库。通过npm安装axios网络请求库、md5用于计算接口需要的md5值以及form-urlencoded用于进行URL编码。这些库将在后续的代码实现中发挥重要作用。

实现XFYunService

在Node.js项目中，我们创建一个名为XFYunService的服务类，继承自egg框架的Service类。该类中定义了一个名为voiceTranslate的异步方法，用于实现语音识别功能。

我们通过fs模块读取指定路径下的语音文件内容，并将其进行base64编码。然后，使用formUrlencoded函数对音频数据进行URL编码。接下来，我们构造了请求参数，包括引擎类型和音频编码方式等。生成当前时间戳和参数字符串的base64编码，用于后续请求头中的X-CurTime和X-Param字段。

然后，我们使用axios库发送POST请求到科大讯飞的API接口。请求头中包含了Appid、CurTime、Param和CheckSum等字段，其中CheckSum是通过API_KEY、CurTime和Param计算得出的md5值。请求数据为URL编码后的音频数据。

调用XFYunService完成语音识别

在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。在translate方法中，我们调用该方法并将pcmPath作为参数传入。根据返回的结果，我们设置响应内容和状态码。

通过以上步骤，我们完成了语音识别的代码编写。主要流程是小程序录制语音文件并上传到文件服务器，然后通过ffmpeg获取到pcm文件，再转发到科大讯飞的API接口进行识别。本文的内容对大家的学习或工作具有一定的参考学习价值，如有疑问欢迎留言交流。感谢大家支持狼蚁SEO。我们也要注意代码中的错误和漏洞，并及时进行修复和改正。