我是如何用 WebRTC + Whisper 实现语音识别?

随着 AI 的不断发展，越来越多的应用都开始引入 AI 来优化原本的 ⌈功能流程，用户体验⌋ 等，对于一名前端工程师来说，该如何融入到 AI 这个大环境中呢，如果你没有头绪，那不妨跟着本系列的步伐，我们一起去探探路~

上期我分享了 openAI 的语音识别模型 whisper 的使用体验，本期我们就来实践一下，在 web 端 来实现一个 语音识别 功能。

一、功能分析

首先我们可以先基于 web 端语音识别 这个功能点，提出两个问题

1. 语音如何采集。即在程序中，我们如何获取到我们说的话（音频数据）
2. 如何传输语音。如何将采集到的音频数据交给 whisper 进行识别

这两个问题其实也很简单，都有成熟的解决方案

对于 语音采集，在 web 端 我们可以用浏览器基于 WebRTC 技术提供的流媒体相关接口调用麦克风来完成

对于 语音传输，当然还是走传统的 http，架设一个服务端提供 语音识别 接口来供前端调用

二、技术选型

基于上述简要的分析，web 应用部分比较简单

• 构建工具：vite
• 框架：React
• 组件库：antd
• 语音采集：recordrtc, webm-to-wav-converter

由于 whisper 需要通过 python 调用，因此服务端基于 python 技术栈来做

• 服务器框架：uvicorn，fastapi
• 音频处理：librosa
• 字词转换：zhconv

三、实现过程

做好了相关技术栈的选定后，我们就开始着手搭建环境和编码

web 应用

为了测试 语音识别 这个功能，我们简单设计一下 UI

• 做一个 按钮 来控制 开始录音 和 结束录音
• 做一个 列表 来展示每次录音的 识别结果

OK，有了基本的设计，我们用 vite 的 react-ts 模板来初始化项目：

pnpm create vite whisper-demo-for-web --template react-ts

创建好项目之后，安装依赖，启动环境这些过程就不赘述了，我们直接进入编码阶段

首先来实现按钮部分，我们设计一个 RecordButtom 组件：

• 将 WebRTC 的调用以及 语音识别接口 的调用一并封装在内
• 提供一个 onResult 回调，用于返回识别结果

import React, { useState } from 'react';
import { Button, Spin } from 'antd';
import AudioRTC from "../sdk/AudioRTC";
import AudioAI from '../sdk/AudioAI';

// 定义识别结果
export type Result = {
    // 识别内容 or 错误信息
    text: string
    // 识别耗时
    transcribe_time?: number
}

type Props = {
    // 识别完成事件
    onResult?: (result: Result) => void;
}

// 状态枚举
enum Status {
    // 空闲
    IDLE = 'idle',
    // 记录中
    RECORDING = 'recording',
}

// 文本映射
const labelMapper = {
    [Status.IDLE]: '开始录音',
    [Status.RECORDING]: '停止录音',
}

// 过程转换映射
const processStatusMapper = {
    [Status.IDLE]: Status.RECORDING,
    [Status.RECORDING]: Status.IDLE,
}

// 初始化 AudioAI
const audioAI = new AudioAI(); 
// 初始化 AudioRTC
const audioRTC = new AudioRTC(); 

export default function RecordButton(props: Props) {
    const [status, setStatus] = useState(Status.IDLE);
    const [loading, setLoading] = useState(false);

    // 点击事件
    const onClick = async () => {
        if (status === Status.IDLE) {
            // 开始录制
            audioRTC.startRecording();
        }

        if (status === Status.RECORDING) {
            // 结束录制
            await audioRTC.stopRecording();
            // 获取 wav 格式的 blob
            const waveBlob = await audioRTC.getWaveBlob();

            try {
                setLoading(true);

                // 调用接口 - 语音识别
                const response = await audioAI.toText(waveBlob)

                props.onResult?.(response);
            } catch (error) {
                props.onResult?.({ text: `${error}` });
            } finally {
                setLoading(false)
            }
        }

        setStatus(processStatusMapper[status]);
    }

    return (
        <>
            <Button onClick={onClick}>{labelMapper[status]}</Button>
            {
                loading &&
                <Spin tip="识别中..." size="small">
                    <span className="content" />
                </Spin>
            }
        </>
    )
}

在按钮的实现过程中，我们又抽象了两个模块出来

• AudioAI 提供 AI 的处理能力，由于功能比较简单，只实现了一个 toText 方法，本质上是调用服务端接口，获取识别结果后返回

  // AudioAI.ts
  import { fetchAudioToText } from "./service";
  
  export default class AudioAI {
    async toText(audio: Blob) {
        const response = await fetchAudioToText(audio)
  
        return response.data
    }
  }

  // service.ts
  import axios from 'axios'
  
  const api = axios.create({
    baseURL: '/api',
  })
  
  export const fetchAudioToText = async (audio: Blob) => {
    const formData = new FormData()
  
    formData.append('audio', audio)
    formData.append('timestamp', String(+new Date()))
  
    return api.post('/audioToText', formData)
  }

• AudioRTC 封装调用流媒体的操作，提供开始录制，结束录制，获取音频流等相关 API

  // AudioRTC.ts
  import RecordRTC from 'recordrtc';
  import { getWaveBlob } from 'webm-to-wav-converter'
  
  export default class AudioRTC {
      stream!: MediaStream;
  
      recorder!: RecordRTC
  
      /**
       * 开始录制
       */
      async startRecording() {
          if (!this.recorder) {
              this.stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })
  
              this.recorder = new RecordRTC(this.stream, {
                  type: 'audio'
              })
          }
  
          this.recorder.startRecording()
      }
  
      /**
       * 结束录制
       * @returns 
       */
      stopRecording(): Promise<Blob> {
          if (!this.recorder) {
              return Promise.reject('Recorder is not initialized')
          }
  
          return new Promise((resolve) => {
              this.recorder.stopRecording(() => {
                  const blob = this.recorder.getBlob()
  
                  resolve(blob)
              })
          })
      }
  
      /**
       * 获取 blob
       * @returns 
       */
      getWaveBlob() {
          const blob = this.recorder.getBlob()
  
          return getWaveBlob(blob, false);
      }
  }

OK，按钮部分的编码至此结束，接下来就是列表部分的实现，由于比较简单，我们就直接写在 根组件 中，大致逻辑就是

• 存储一个 识别结果 列表
• 注册一个 onResult 事件，在收到识别结果时将其推入列表
• 渲染列表，列表项中展示序号，识别耗时及内容等信息

  import { useState } from 'react'
  import './App.css'
  import RecordButton, { Result } from './components/RecordButton'
  import { Divider, List, Typography } from 'antd'
  
  function App() {
    const [list, setList] = useState<Result[]>([])
  
    const onResult = (result: Result) => {
        setList((prev) => [...prev, result])
    }
  
    return (
        <div className="App">
            <RecordButton onResult={onResult} />
  
            <Divider orientation="left">识别记录</Divider>
            <List
                bordered
                dataSource={list}
                renderItem={(item, index) => (
                    <List.Item style={{ justifyContent: 'flex-start' }}>
                        {/* 序号 */}
                        <span>[{index + 1}]</span>
                        {/* 耗时 */}
                        <Typography.Text mark style={{ margin: '0 6px' }}>
                            识别耗时：{item.transcribe_time}s
                        </Typography.Text>
                        {/* 内容 */}
                        <span style={{ margin: '0 6px' }}>{item.text}</span>
                    </List.Item>
                )}
            />
            
        </div>
    )
  }
  
  export default App

以上就是 web 应用 的主要实现逻辑，接下来我们看下实际效果：

现在我们已经完成了一个简单页面，接下来就到了 服务端 的部分了

服务端

我们用 python 的 FastAPI 来快速实现一个 /audioToText 接口，这个接口具体需要做哪些工作呢？我们来分析一下

• 参数部分，接收一个 audio 参数，类型是文件流；接收一个 timestamp 参数，是前端通过 FormData 传递的时间戳
• 功能部分，从文件流中读取到音频数据，交给 whisper 去识别，然后将识别出的文本中的繁体字转为简体字，同时我们再分别记录一下这两步的耗时，提供一个参考指标

繁体转简体也有现成的库zhconv，所以这个接口的实现就很简单了，只需要把我们的业务流程组装起来即可

接下来我们开始编码：

# main.py
import time
import uvicorn
import io
import librosa
import zhconv

from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFile
from whisper_client import WhisperClient

app = FastAPI()

whisper = WhisperClient("medium")

@app.post('/audioToText')
def create_audio_to_text(
    timestamp: str = Form(),
    audio: UploadFile = File(...)
):
    # 读取字节流
    bt = audio.file.read()
    # 转为 BinaryIO
    memory_file = io.BytesIO(bt)
    # 获取音频数据
    data, sample_rate = librosa.load(memory_file, sr=None)

    resample_data = librosa.resample(data, orig_sr=sample_rate, target_sr=16000)

    transcribe_start_time = time.time()
    # 语音识别
    text = whisper.transcribe(resample_data)
    transcribe_end_time = time.time()

    convert_start_time = time.time()
    # 繁体转简体
    text = zhconv.convert(text, 'zh-hans')
    convert_end_time = time.time()

    return {
        'status': 'ok',
        'text': text,
        'transcribe_time': transcribe_end_time - transcribe_start_time,
        'convert_time': convert_end_time - convert_start_time
    }

uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=9090)

编码完成后，在终端启动一下服务来测试一下效果：

python main.py

三、效果演示

这里分别录入了两句话，都正确识别了：

耗时方面则和机器的性能有关，在我们使用的这台测试机上 识别耗时 平均 3s 左右，体验稍差，这也说明进步空间。

结语

本期我们使用 WebRTC + Whisper 实现了一个简单 语音识别 功能，但实际应用中，语音识别 往往会结合 语音唤醒，降噪 等需求一起考虑，所以我们目前仅仅是完成了第一步

其实对于前端同学来说，python 几乎没有什么学习成本，结合 python 丰富的生态，快速开发一个 web 系统还是很轻松的，下期我们再继续分享~

原文：点击链接

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