AR 眼镜实时翻译/同声传译-技术方案调研

目录

1 目前方案

2 方案调研

2.1 国内方案调研

2.1.1 国内方案调研——讯飞

2.1.2 国内方案调研——阿里云百炼

2.1.3 国内方案调研——豆包

2.1.4 国内方案调研——小结

2.2 国际方案调研

2.2.1 国际方案调研——微软

2.2.2 国际方案调研——谷歌

2.2.3 国际方案调研——小结

2.3 方案调研小结

3 微软方案验证

3.1 关键流程业务

3.2 实时翻译技术实现

3.2.1 实时翻译初始化

3.2.2 获取 AR 眼镜音频输入

3.2.3 MicrosoftTranslateManager 处理音频以及文本输出

3.2.4 SimultaneousTask 处理文本返回

3.2.5 实时翻译结束

3.3 实时翻译效果小结


1 目前方案

        技术方案:Speech+ASR/STT+Translate,区分国内/国际。

  • 国内:ASR/STT使用讯飞,Translate使用公司后台接口(后台内部使用Google Translate);

  • 国际:ASR/STT使用谷歌/微软,Translate使用公司后台接口(后台内部使用Google Translate);

2 方案调研

        技术方案:Speech+Translate,不区分国内/国际。

2.1 国内方案调研

2.1.1 国内方案调研——讯飞

  1. 目前只支持中文-英文的互译,国际多语言场景需求暂不满足;

  2. 目前暂不支持源语言的自动识别,默认中英文模式(中文英文均可识别);

    ——parameter.ist.language_type 语言过滤筛选,取值如下:

    1:中英文模式,中文英文均可识别(默认)

    2:中文模式,可识别出简单英文

    3:英文模式,只识别出英文

    4:纯中文模式,只识别出中文

    注意:中文引擎支持该参数,其他语言不支持。

  3. 同声传译 API 文档:https://www.xfyun.cn/doc/nlp/simultaneous-interpretation/API.html;——讯飞STT(语音识别-语音听写)、TTS(语音合成-在线语音合成)都要单独付费开通,STT开通了普通话和英语,TTS开通了普通话,TTS可以试用英语等语言,TTS效果不佳可能是使用免费的播报导致

2.1.2 国内方案调研——阿里云百炼

  1. gummy-realtime-v1 模型,目前只能在中国大陆使用,国际多语言场景需求暂不满足;

  2. 语音翻译——实时语音翻译-Gummy文档:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/real-time-speech-translation

  3. 语音翻译——实时长语音翻译(Gummy)-Android SDK:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/android-sdk-for-gummy-1,源语言默认为auto。

2.1.3 国内方案调研——豆包

  1. 豆包语音同传大模型,目前只支持中英互译,国际多语言场景需求暂不满足,仅支持企业认证客户接入,个人客户暂不支持接入,目前只支持WebSocket协议接入;

  2. Seed LiveInterpret 2.0,2025年7月推出,人工评测翻译准确率 74.8%,平均延迟低至 3 秒内,具有实时声音复刻功能;

  3. 火山引擎——豆包语音-同声传译2.0:https://www.volcengine.com/docs/6561/1631605

2.1.4 国内方案调研——小结

维度

讯飞

阿里云百炼

(Gummy)

豆包

(Seed LiveInterpret 2.0)

多语种支持

❌ 仅中英

⚠️ 主要中英,

但可通过 language_code 支持部分国际语言(zh/en/ja/ko/yue/de/fr/ru/es/it/pt/id/ar/th)

❌ 仅中英

自动识别源语言)

❌ 不支持(必须设置 language_type)

✔ 可设置 source_language = auto 自动识别,默认 auto

❌ 不支持自动识别(需指定 CH→EN / EN→CH)

移动端 / AR 眼镜支持度

✔ 可支持(需自行封装 SDK + 多服务组合)

✔ 官方 Android SDK,易于集成

✔ WebSocket 协议,可移动端接入但需自行封装

接入门槛

中等:STT/TTS 需分别付费;同传功能企业账号无法免费试用

中等:模型区域受限,仅中国大陆可用

高:仅企业客户可接入,同传接口不对个人开放

延迟表现

中等(官方未公布同传延迟,通常 2–5 秒)

较低(实时语音翻译设计目标低延迟)

很低(官方平均 <3 秒)

翻译质量(中英)

稳定、行业成熟度高

良好(Gummy 模型质量)

较强(官方人工评测 74.8%)

  1. 其他如百度智能云、腾讯云等方案,技术成熟但整体体验弱于主流三家;

  2. 当前百炼支持部分的多语种且自动识别,但只能在中国大陆使用;豆包延迟和翻译质量最好,讯飞已经接入STT和TTS,但讯飞和豆包只支持中英;

  3. 目前国内的方案,暂不同时满足多语言且国际国内都可用

2.2 国际方案调研

2.2.1 国际方案调研——微软

  1. 目前可以满足,支持多语言、国内国际都可用、支持自动识别,缺点是比较贵;

  2. 语音服务文档-实时语音翻译:https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/speech-service/speech-translation

2.2.2 国际方案调研——谷歌

  1. 谷歌暂无语音翻译集成方案,需要通过:STT方案:https://cloud.google.com/speech-to-text + Translate方案:https://docs.cloud.google.com/translate

  2. 谷歌国内不可用,不支持自动识别。

2.2.3 国际方案调研——小结

方案

多语言支持

自动语种识别

可用地区

价格

备注

微软 Azure

✔ 76 种语言

✔ 自动识别

全球可用(含中国)

较贵

提供一体化服务,实时翻译

谷歌 Cloud

✔ 支持多语种(STT + Translate)

❌ 不支持自动识别

国内不可用(需VPN)

按需计费

需要手动组合多个API,延迟可能较高

  1. 首选微软:适合需要高质量、跨语言/跨地区、自动语种识别的实时语音翻译应用,虽然价格较高,但提供了一体化的实时语音翻译解决方案,且全球可用;

  2. 谷歌暂无语音翻译集成方案,国内不可用且不能自动识别,和现有方案一样,需要拆分为ASR/STT+Translate

2.3 方案调研小结

  1. 目前国内国际通用,且支持多语言,以及自动识别,同时满足的方案只有微软方案;

  2. 如果区分国内国际,国际可用微软,国内可从百炼/豆包/讯飞方案择优选择。

3 微软方案验证

3.1 关键流程业务

        SimultaneousTask:通过一个SimultaneousTask任务类,管理AR眼镜的音频输入、源语言与翻译语言文本输出到AR眼镜、以及实时翻译/同声传译功能的流程管理。

        MicrosoftTranslateManager:实时翻译/同声传译功能实现的关键类,建立与Microsoft的API连接,将音频流传给Microsoft并从中获取源语言与翻译语言文本,同时通过回调对外提供实时翻译结果。

3.2 实时翻译技术实现

        Gradle引入:implementation "com.microsoft.cognitiveservices.speech:client-sdk:1.47.0"

3.2.1 实时翻译初始化

        初始化实时翻译的源语言、目标语言设置,并记录AR眼镜的拾音状态以及是否在实时翻译功能界面等。

class SimultaneousTask {

    companion object {
        val SIMULTANEOUS_SOURCE = "SIMULTANEOUS_SOURCE"
        val SIMULTANEOUS_TARGET = "SIMULTANEOUS_TARGET"
        val SIMULTANEOUS_SOURCE_DISPLAY = "SIMULTANEOUS_SOURCE_DISPLAY"
    }

    private val TAG = this::class.java.simpleName
    private val SIMULTANEOUS_SOURCE_DISPLAY = "SIMULTANEOUS_SOURCE_DISPLAY"
    private val MSG_STT_FINAL = 1

    private var messageId: Byte = 0
    private var languageCodeSource: String =
        MMKV.defaultMMKV().decodeString(SIMULTANEOUS_SOURCE, StandardLanguage.ENGLISH.code)
            .toString()
    private var languageCodeTarget: String =
        MMKV.defaultMMKV().decodeString(SIMULTANEOUS_TARGET, StandardLanguage.CHINESE.code)
            .toString()
    private var isSpeeching = false
    private var isGlassBackground = false

    init {
        languageCodeSource =
            MMKV.defaultMMKV().decodeString(SIMULTANEOUS_SOURCE, StandardLanguage.ENGLISH.code)
                .toString()
        languageCodeTarget =
            MMKV.defaultMMKV().decodeString(SIMULTANEOUS_TARGET, StandardLanguage.CHINESE.code)
                .toString()
        MicrosoftTranslateManager.getInstance().initTranslate(languageCodeSource, languageCodeTarget)

        MicrosoftTranslateManager.getInstance().addTranslateCallback(translateCallback)

        isGlassBackground = false
    }
    
}

3.2.2 获取 AR 眼镜音频输入

        获取AR眼镜的音频输入,并最终会将音频送到MicrosoftTranslateManager音频处理模块。

        其中,目前方案需要将AR眼镜的Opus音频格式数据,解包并转化为PCM格式后传给Microsoft;但据了解Microsoft是支持ogg封装的Opus格式输入,后期可讨论优化流程。

override fun onStream(
    p0: String?,
    p1: BizType?,
    p2: Int,
    p3: Short,
    p4: Short,
    p5: Byte,
    p6: Int,
    byteArray: ByteArray?
) {
    Log.i(TAG, "onStream isSpeeching:$isSpeeching, isGlassBackground:$isGlassBackground")
    if (isSpeeching && !isGlassBackground) {
        byteArray?.let {
            MicrosoftTranslateManager.getInstance().sendTranslateAudioStream(it, source = 8)
        }
    }
}

3.2.3 MicrosoftTranslateManager 处理音频以及文本输出

        需要去微软申请SPEECH_SUBSCRIPTION_KEY,同时验证region使用“”eastasia”时,在国内国际IP都可以使用微软提供的实时翻译功能。

class MicrosoftTranslateManager {

    private var translateCallbacks = LinkedList<MicrosoftTranslateCallback>()
    private var sourceLanguageCode = StandardLanguage.CHINESE.code
    private var translateLanguageCode = StandardLanguage.ENGLISH.code

    private var speechTranslationConfig: SpeechTranslationConfig? = null
    private var pushAudioInputStream = PushAudioInputStream.create()
    private var translationRecognizer: TranslationRecognizer? = null

    private val mHandler = Handler(Looper.getMainLooper())
    private var isRecognizing = false
    private var streamInited = false
    private var tempInited = false

    companion object {
        private const val SPEECH_SUBSCRIPTION_KEY = "***"
        private const val SERVICE_REGION = "eastasia"

        private val TAG = "MicrosoftTranslate"
        private val mInstance by lazy { MicrosoftTranslateManager() }
        fun getInstance(): MicrosoftTranslateManager = mInstance
    }

    fun initTranslate(source: String, translate: String) {
        Log.i(TAG, "initTranslate: source=$source,translate=$translate")
        sourceLanguageCode = source
        translateLanguageCode = translate
        speechTranslationConfig =
            SpeechTranslationConfig.fromSubscription(SPEECH_SUBSCRIPTION_KEY, SERVICE_REGION)

        try {
            if (isRecognizing) {
                translationRecognizer?.stopContinuousRecognitionAsync()
                removeEventListener()
                streamInited = false
                isRecognizing = false
                mHandler.removeCallbacksAndMessages(null)
            }
        } catch (e: Exception) {
            Log.e(TAG, "setLanguageCode ERROR:${e.message}")
        }
    }

    fun addTranslateCallback(listener: MicrosoftTranslateCallback) {
        synchronized(this) {
            if (!translateCallbacks.contains(listener)) translateCallbacks.add(listener)
            Log.i(TAG, "addTranslateCallback size:${translateCallbacks.size}")
        }
    }

    fun sendAudioStream(data: ByteArray) {
        try {
            if (!isRecognizing) {
                Log.i(TAG, "sendAudioStream start")
                isRecognizing = true
                streamInited = false
                mHandler.postDelayed({ startRecognition() }, 200)
            }

            if (streamInited) pushAudioInputStream.write(data)

            if (streamInited != tempInited) {
                tempInited = streamInited
                Log.i(TAG, "sendAudioStream data, streamInited:$streamInited")
            }
        } catch (e: Exception) {
            Log.e(TAG, "sendAudioStream ERROR:${e.message}")
        }
    }

    fun stopAudioStream() {
        Log.i(TAG, "stopAudioStream isRecognizing:$isRecognizing")
        try {
            if (isRecognizing) {
                streamInited = false
                isRecognizing = false
                mHandler.removeCallbacksAndMessages(null)
                translationRecognizer?.stopContinuousRecognitionAsync()
                removeEventListener()
            }
        } catch (e: Exception) {
            Log.e(TAG, "stopAudioStream ERROR:${e.message}")
        }
    }

    fun removeTranslateCallback(listener: MicrosoftTranslateCallback) {
        synchronized(this) {
            if (translateCallbacks.contains(listener)) translateCallbacks.remove(listener)
            Log.i(TAG, "removeTranslateCallback size:${translateCallbacks.size}")
        }
    }

    fun releaseTranslate() {
        Log.i(TAG, "releaseTranslate")
        try {
            if (isRecognizing) translationRecognizer?.stopContinuousRecognitionAsync()

            translationRecognizer?.close()
            speechTranslationConfig?.close()
            speechTranslationConfig = null
            mHandler.removeCallbacksAndMessages(null)
        } catch (e: Exception) {
            // TODO:  
            Log.e(TAG, "release ERROR:${e.message}")
        }
    }

    private fun startRecognition() {
        Log.i(TAG, "startRecognition: isRecognizing=$isRecognizing")
        try {
            if (isRecognizing) {
                initStreamInput()
                translationRecognizer?.recognizeOnceAsync()

                streamInited = true
                mHandler.removeCallbacksAndMessages(null)
            }
        } catch (e: Exception) {
            Log.e(TAG, "startRecognition ERROR:${e.message}")
        }
    }

    private fun initStreamInput() {
        Log.i(TAG, "initStreamInput")
        try {
            removeEventListener()
            val audioConfig = AudioConfig.fromStreamInput(pushAudioInputStream)
            speechTranslationConfig?.speechRecognitionLanguage =
                getSpeechLanguage(sourceLanguageCode)
            speechTranslationConfig?.addTargetLanguage(getTranslateLanguage(translateLanguageCode))
            translationRecognizer = TranslationRecognizer(speechTranslationConfig, audioConfig)

            addEventListener()
        } catch (e: Exception) {
            Log.e(TAG, "initStreamInput ERROR:${e.message}")
            mHandler.postDelayed({
                initStreamInput()
            }, 200)
        }
    }

    private fun getSpeechLanguage(code: String): String {
        return when (code) {
            StandardLanguage.ENGLISH.code -> MicrosoftLanguage.ENGLISH.code
            StandardLanguage.CHINESE.code -> MicrosoftLanguage.CHINESE.code
            else -> MicrosoftLanguage.ENGLISH.code
        }
    }

    private fun getTranslateLanguage(code: String): String {
        return when (code) {
            StandardLanguage.ENGLISH.code -> "en-US"
            StandardLanguage.CHINESE.code -> "zh-Hans"
            else -> "zh-Hans"
        }
    }

    private fun addEventListener() {
        translationRecognizer?.apply {
            sessionStarted?.addEventListener(startEvent)
            sessionStopped?.addEventListener(stopEvent)
            recognizing?.addEventListener(recognizingEvent)
            recognized?.addEventListener(recognizedEvent)
            canceled?.addEventListener(canceledEvent)
        }
    }

    private fun removeEventListener() {
        translationRecognizer?.apply {
            sessionStarted?.removeEventListener(startEvent)
            sessionStopped?.removeEventListener(stopEvent)
            recognizing?.removeEventListener(recognizingEvent)
            recognized?.removeEventListener(recognizedEvent)
            canceled?.removeEventListener(canceledEvent)
        }
    }

    private var startEvent = EventHandler<SessionEventArgs?> { sender, e ->
        Log.i(TAG, "onStart")
        translateCallbacks.forEach { it.onStart() }
    }
    private var stopEvent = EventHandler<SessionEventArgs> { sender, e ->
        Log.i(TAG, "onStop")
        translateCallbacks.forEach { it.onComplete() }
        removeEventListener()
        isRecognizing = false
        streamInited = false
    }
    private var recognizingEvent = EventHandler<TranslationRecognitionEventArgs> { sender, e ->
        // 流式识别到的内容
        val source = e.result.text
        Log.i(TAG, "recognizing, source=${source}, translate:${e.result.translations}")
        for ((language, translation) in e.result.translations) {
            translateCallbacks.forEach { it.onTranslated(false, source, translation) }
        }
    }
    private var recognizedEvent = EventHandler<TranslationRecognitionEventArgs> { sender, e ->
        // 识别到的最终结果
        val source = e.result.text
        Log.i(TAG, "recognized, source=${source}, translate:${e.result.translations}")
        for ((language, translation) in e.result.translations) {
            translateCallbacks.forEach { it.onTranslated(true, source, translation) }
        }
    }
    private var canceledEvent = EventHandler<TranslationRecognitionCanceledEventArgs> { sender, e ->
        Log.i(TAG, "onCanceled:$e")
        translateCallbacks.forEach { it.onError(e.toString()) }
    }

}
interface MicrosoftTranslateCallback {
    fun onStart()
    fun onTranslated(isFinal: Boolean, text: String, trans: String)
    fun onComplete()
    fun onError(message: String)
}

enum class StandardLanguage(val code: String) {
    CHINESE("zh-CN"), ENGLISH("en"),
}

/**
 * 微软STT&TTS。
 *
 * 参考:https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/language-support?tabs=stt
 */
enum class MicrosoftLanguage(val code: String, val voiceName: String) {
    CHINESE("zh-CN", "zh-CN-XiaomoNeural"),  // 简体中文
    TAIWAN("zh-TW", "zh-TW-HsiaoChenNeural"),   // 繁体中文
    JAPANESE("ja-JP", "ja-JP-NanamiNeural"),    // 日语
    ENGLISH("en-US", "en-US-AvaMultilingualNeural"),     // 英语
    SPANISH("es-ES", "es-ES-ElviraNeural"),      // 西班牙语
    FRENCH("fr-FR", "fr-FR-DeniseNeural"),     // 法语
    PT("pt-PT", "pt-PT-RaquelNeural"),     // 葡萄牙语
    VI("vi-VN", "vi-VN-HoaiMyNeural"),     // 越南牙语
    GERMAN("de-DE", "de-DE-KatjaNeural"),     // 德语
}

3.2.4 SimultaneousTask 处理文本返回

        监听实时翻译接口MicrosoftTranslateCallback,onTranslated方法中获取到文本内容后,调用蓝牙私有协议将文本传给AR眼镜做显示。

private val translateCallback = object : MicrosoftTranslateCallback {
    override fun onStart() {}
    override fun onComplete() {}

    override fun onTranslated(isFinal: Boolean, text: String, trans: String) {
        if (isGlassBackground) return

        mHandler.removeMessages(MSG_STT_FINAL)
        Log.i(TAG, "msgId:$messageId, isFinal:${isFinal},text:${text}, trans:${trans}")
        if (isFinal) {
            mHandler.sendEmptyMessage(MSG_STT_FINAL)
            if (trans.isEmpty()) {
                nextRecord()
            }
        } else {
            if (trans.isNotEmpty()) {
                mHandler.sendEmptyMessageDelayed(MSG_STT_FINAL, 2000)
            }
        }
        if (trans.isNotEmpty()) {
            languageCodeTarget = MMKV.defaultMMKV()
                .decodeString(SIMULTANEOUS_TARGET, StandardLanguage.CHINESE.code).toString()
            translate(isFinal, text, trans)
        }
    }

    override fun onError(message: String) {
        if (isGlassBackground) return

        Log.e(TAG, "onError:${message}")
        mHandler.sendEmptyMessage(MSG_STT_FINAL)
        nextRecord()
    }
}

private fun translate(isFinal: Boolean, text: String, trans: String) {
    if (isGlassBackground) return
    DeviceManager.getInstance().sendCommData(
        CommSimulContent(
            messageId,
            if (MMKV.defaultMMKV().decodeBool(SIMULTANEOUS_SOURCE_DISPLAY, true)) text else "",
            trans
        )
    )
    Log.i(TAG, "Translated: msgId:$messageId, isFinal:$isFinal, text:\$, trans:$trans")
    if (isFinal) nextRecord()
}

3.2.5 实时翻译结束

fun release() {
    MicrosoftTranslateManager.getInstance().stopTranslateAudioStream()
    MicrosoftTranslateManager.getInstance().releaseTranslate()
    MicrosoftTranslateManager.getInstance().removeTranslateCallback(translateCallback)

    messageId = 1
    isGlassBackground = false
}

3.3 实时翻译效果小结

        目前看中英互译的效果还不错,同时国内国际通用、支持多语言、以及自动识别。

总的来说,微软方案可行。


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
【51系列微控制器简介】 51系列微控制器属于嵌入式控制单元,源自Intel公司早期开发的8051架构,因其集成度高、成本低廉且易于上手,在各类电子装置中普遍采用。该芯片内部通常包含中央处理器、随机存取存储器、只读存储器、定时计数单元以及多组并行输入输出接口,能够自主执行数据运算与设备调控功能。 【心形彩灯动态显示方案】 利用51系列微控制器实现的心形彩灯动态显示方案,是将微电子控制技术与视觉光效设计相融合的典型实践。该方案通过微控制器对发光二极管的发光强度及闪烁时序进行精确调度,从而呈现连续变化的多彩心形光影图案。其实施过程主要涵盖以下技术环节: 1. **外围电路连接**:心形灯阵中的各色发光二极管需经由适配的驱动电路与微控制器的通用输入输出引脚相连,每个发光单元可独立对应一个或多个引脚以实现分路调控。 2. **色彩合成与信号输出**:全彩发光二极管多采用红绿蓝三原色混光原理,通过调整各基色通道的占空比可合成丰富色调。微控制器需分别调控各通道的脉冲宽度调制信号以生成目标色彩。 3. **控制代码开发**:采用C语言等嵌入式编程语言编写控制指令集,例如运用定时中断机制设定闪烁周期,结合循环结构与逻辑判断实现动态模式切换。 4. **光效序列算法**:动态光效如渐变流水、明暗呼吸、光谱循环等需通过特定算法实现,需根据实际显示需求对时序参数进行数学建模与优化。 5. **代码转化与写入**:完成源代码编写后,使用专用编译工具生成机器可识别的十六进制文件,再通过在线编程接口将代码固化至微控制器的程序存储器。 6. **系统验证与调整**:在实体硬件上运行程序并观测实际光效,根据显示效果对电路参数或程序逻辑进行迭代修正,确保光效符合设计规范。 7. **供电方案设计**:为保障长期稳定运行,需设计合理的电源稳压与滤波电路,控制整体功耗并避免电压波动对器件造成影响。 8. **可靠性保障措施**:设计阶段需考虑电气隔离、散热结构等安全要素,防止过压、过热等异常情况导致系统故障。 综上所述,该心形彩灯演示方案是一项融合硬件电路构建、嵌入式软件开发、控制算法设计及系统调试的综合实践项目,对于深入理解微控制器工作原理、提升工程实现能力具有显著促进作用。通过完整实施此类项目,既可巩固微控制器基础应用技能,亦能培养系统性解决复杂技术问题的创新能力。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think> 我们正在开发一个同声传译APP的demo,涉及前后端和移动端。后端使用Spring Boot,通过WebSocket调用科大讯飞同声传译API。移动端使用uni-app开发安卓APP,需要实现以下功能: 1. 安卓APP调用麦克风实时获取语音 2. 通过WebSocket将语音数据实时传输到后端 3. 后端调用讯飞API进行实时翻译(语音识别+机器翻译+语音合成) 4. 将双语(原文和译文)实时显示在APP屏幕上 5. 输出译文音频(语音合成结果)到APP播放 整体架构: 安卓APP(uni-app) <-- WebSocket --> Spring Boot后端 <-- WebSocket/HTTP --> 讯飞API 由于讯飞同声传译API支持实时流式传输,我们可以选择使用讯飞的流式API,这样后端与讯飞之间也是WebSocket连接。 步骤分解: 1. 移动端(uni-app): - 使用`plus.audio.Recorder`或`uni.getRecorderManager()`获取实时录音。 - 将录音数据分片(例如每200ms一段)通过WebSocket发送到后端。 2. 后端(Spring Boot): - 建立WebSocket服务端,接收移动端的语音数据。 - 同时,建立与讯飞同声传译API的WebSocket连接(流式传输)。 - 将收到的语音数据转发给讯飞API。 - 接收讯飞返回的实时识别结果(中间结果和最终结果)和翻译结果。 -翻译结果通过WebSocket推送给移动端。 - 同时,如果需要语音合成,可以调用讯飞的语音合成接口(TTS),将翻译结果合成语音,再将音频流推送给移动端。但注意:讯飞同声传译API返回的是文本,所以我们需要另外调用TTS服务。然而,讯飞同声传译API在返回文本的同时,也可以返回音频(如果开通了该功能),具体需要查看API文档。 3. 讯飞同声传译API: - 我们使用讯飞的实时语音转写(流式)接口进行语音识别,然后调用机器翻译接口,最后再调用语音合成接口。但是讯飞有同声传译的集成API,可以一次性完成识别和翻译,并返回文本,同时也可以返回语音(需要配置)。 根据讯飞文档,同声传译API(实时语音转写+机器翻译)返回的是文本结果(包括原文和译文),而语音合成需要单独调用。因此,我们可以这样设计: - 移动端发送语音流到后端。 - 后端将语音流通过WebSocket发送到讯飞的实时语音转写接口(ASR),然后讯飞ASR识别出文本后,我们立即调用机器翻译(MT)接口(也可以使用讯飞提供的同传接口,一步到位)。 - 但是,讯飞提供了“实时语音转写”和“机器翻译”两个独立的服务,并没有提供同时返回合成语音的接口。所以,我们需要在得到翻译文本后,再调用讯飞的语音合成(TTS)服务,生成音频流。 然而,这样会有一个延迟,因为需要先识别、翻译,再合成。为了实时性,我们可以先返回文本,同时后台合成语音,然后分段推送音频流。 考虑到实时性要求,我们可以将整个流程拆分为两个并行过程: 过程1(实时文本显示): 语音识别(ASR) -> 原文文本(中间结果和最终结果) -> 机器翻译(MT) -> 译文文本 -> 实时推送到APP显示 过程2(语音合成播放): 译文文本(最终结果) -> 语音合成(TTS) -> 音频流 -> 推送到APP播放 注意:语音合成通常需要整句才能自然,但为了实时性,我们可以对整句进行合成,然后播放。然而,同声传译中,翻译是逐句进行的,所以我们可以等一句翻译完成后再合成该句。这样播放会有一定延迟,但符合同传的特点。 具体实现: 一、移动端(uni-app): 1. 录音管理:使用`uni.getRecorderManager()`,设置采样率16000Hz,16bit,单声道。 2. 分片发送:通过`onFrameRecorded`事件获取分片数据,通过WebSocket发送二进制数据(base64编码或直接二进制)。 3. WebSocket连接:建立与后端的WebSocket连接,用于发送语音和接收文本和音频数据。 4. 接收数据:后端会推送两种数据:文本(原文和译文)和音频(TTS合成的译文)。文本直接显示,音频通过`uni.createInnerAudioContext()`播放。 二、后端(Spring Boot): 1. WebSocket服务端:使用`spring-boot-starter-websocket`。 2. 讯飞API调用: - 实时语音转写(流式)WebSocket连接:将移动端发来的语音数据转发给讯飞。 - 讯飞实时返回语音转写结果(中间结果和最终结果)。 - 对最终结果进行机器翻译(调用讯飞MT接口,HTTP方式)。 - 将原文(中间结果和最终结果)和译文(最终结果)通过WebSocket推送给移动端。 - 同时,将译文最终结果调用讯飞TTS接口(流式)合成语音,并将音频流分片推送给移动端。 3. 注意:讯飞API调用需要鉴权,每个WebSocket连接都需要重新建立。 三、讯飞API使用: 1. 实时语音转写(流式):参考讯飞文档,建立WebSocket连接,发送语音数据,接收返回的JSON,其中包含结果(包括中间结果和最终结果)。 2. 机器翻译:使用HTTP接口,将语音转写的最终结果(一句话)翻译成目标语言。 3. 语音合成:使用流式WebSocket接口,将译文文本合成音频,然后分段返回音频数据(base64格式),后端再将这些数据转发给移动端。 由于涉及多个步骤,为了降低延迟,我们可以将机器翻译和语音合成并行处理,但是机器翻译很快,所以可以等机器翻译完成后再进行语音合成。 代码结构: 后端Spring Boot: 1. 配置WebSocket: - 注册一个WebSocket处理器,用于处理移动端的连接。 2. 移动端WebSocket连接建立时,同时建立与讯飞ASR服务的WebSocket连接。 3. 移动端发送的语音数据,直接转发给讯飞ASR。 4. 讯飞ASR返回的结果(JSON)中,包含以下字段: - `data.sn`: 序号 - `data.result`: 包含`ws`数组,每个元素是一个片段结果 - `data.status`: 0表示中间结果,1表示开始,2表示结束(一句话结束) 5. 当收到一句话的最终结果(status=2)时,提取完整的文本,调用机器翻译接口,得到译文。 6. 将原文和译文通过WebSocket推送给移动端。 7. 同时,将译文文本发送给讯飞TTS服务,合成语音。TTS返回的音频流(base64)分片,后端再将这些分片通过移动端的WebSocket连接发送(可以定义一种消息类型,比如{type: 'tts', data: 'base64数据'})。 8. 移动端收到TTS的音频数据,解码播放。 注意:由于一个移动端连接对应一个后端到讯飞ASR的WebSocket连接和一个后端到讯飞TTS的WebSocket连接,我们需要管理这些连接。 考虑到系统资源,我们需要在移动端断开时,关闭对应的讯飞连接。 具体实现步骤: 一、移动端uni-app代码示例: 1. 录音设置: ```javascript const recorderManager = uni.getRecorderManager(); const options = { sampleRate: 16000, // 采样率 numberOfChannels: 1, // 单声道 format: 'PCM', // 格式 frameSize: 3200, // 每帧大小,这里设置每200ms一帧(16000*16bit*1声道*0.2秒/8=6400字节?),但实际使用中,讯飞要求每次发送1280字节(16000采样率,16bit,单声道,每40ms数据:16000*2*0.04=1280字节) }; recorderManager.onFrameRecorded((res) => { // 每帧数据,res.frameBuffer是ArrayBuffer // 发送到WebSocket if (socket && socket.readyState === WebSocket.OPEN) { socket.send(res.frameBuffer); // 发送二进制数据 } }); recorderManager.start(options); // 开始录音 ``` 2. WebSocket连接: ```javascript const socket = new WebSocket('ws://your-springboot-server/ws/asr'); socket.binaryType = 'arraybuffer'; // 接收二进制数据 socket.onmessage = (event) => { // 接收的数据可能是文本(显示用)也可能是二进制(TTS音频) if (typeof event.data === 'string') { // 文本消息,解析JSON const data = JSON.parse(event.data); // 更新UI,显示原文和译文 console.log(data.original); // 原文 console.log(data.translated); // 译文 } else { // 二进制数据,是TTS音频片段 // 注意:这里我们假设后端发送的TTS音频是PCM格式,需要播放 // 但实际中,TTS返回的可能是MP3等格式,需要根据格式播放 // 由于是分片,我们需要将分片数据合并到一个播放队列中 // 这里简化处理:直接播放每个片段(可能不连续,所以需要缓存并连续播放) // 更好的做法是使用Web Audio API,将分片数据加入播放队列 // 或者,TTS返回的是整个句子,我们可以等整个句子合成完毕再播放?但这样延迟高 // 这里不展开,因为播放连续音频流是一个复杂话题 } }; ``` 二、后端Spring Boot WebSocket配置: 1. 添加依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId> </dependency> ``` 2. WebSocket配置类: ```java @Configuration @EnableWebSocket public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer { @Override public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) { registry.addHandler(new MyWebSocketHandler(), "/ws/asr") .setAllowedOrigins("*"); } } ``` 3. WebSocket处理器(MyWebSocketHandler): ```java public class MyWebSocketHandler extends BinaryWebSocketHandler { // 每个客户端连接对应一个Session @Override protected void handleBinaryMessage(WebSocketSession session, BinaryMessage message) { // 接收到移动端发来的语音二进制数据 // 获取该session对应的讯飞ASR连接,转发数据 XunfeiClient xunfeiClient = session.getAttributes().get("xunfeiClient"); if (xunfeiClient == null) { // 初始化讯飞ASR连接 xunfeiClient = new XunfeiClient(session); session.getAttributes().put("xunfeiClient", xunfeiClient); } // 转发语音数据到讯飞 xunfeiClient.send(message.getPayload()); } @Override public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) { // 可以在这里初始化,将session保存 } @Override public void afterConnectionClosed(WebSocketSession session, CloseStatus status) { // 关闭讯飞连接 XunfeiClient xunfeiClient = session.getAttributes().get("xunfeiClient"); if (xunfeiClient != null) { xunfeiClient.close(); } } } ``` 4. XunfeiClient类:用于管理到讯飞ASR和TTS的连接。 ```java public class XunfeiClient { private WebSocketSession mobileSession; private WebSocketSession asrSession; // 讯飞ASR的WebSocket连接 private WebSocketSession ttsSession; // 讯飞TTS的WebSocket连接 public XunfeiClient(WebSocketSession mobileSession) { this.mobileSession = mobileSession; // 建立到讯飞ASR的连接 this.asrSession = createAsrSession(); } private WebSocketSession createAsrSession() { // 使用WebSocketClient连接讯飞ASR服务 // 需要构造鉴权URL,参考讯飞文档 // 同时设置处理消息的回调 // 示例代码略,需要实现org.springframework.web.socket.WebSocketHandler接口 // 或者使用标准Java WebSocket API } public void send(byte[] data) { // 发送到讯飞ASR asrSession.sendMessage(new BinaryMessage(data)); } public void close() { // 关闭ASR和TTS连接 } // 处理讯飞ASR返回的消息 public void onAsrMessage(String message) { // 解析message,如果是中间结果或最终结果 JSONObject json = new JSONObject(message); int status = json.getJSONObject("data").getInt("status"); if (status == 2) { // 最终结果 String originalText = ...; // 从json中提取完整文本 // 调用机器翻译 String translatedText = translate(originalText); // 发送到移动端 mobileSession.sendMessage(new TextMessage("{\"original\":\""+originalText+"\", \"translated\":\""+translatedText+"\"}")); // 调用TTS tts(translatedText); } else { // 中间结果,可以只发送原文 String partialText = ...; mobileSession.sendMessage(new TextMessage("{\"original\":\""+partialText+"\"}")); } } private String translate(String text) { // 调用讯飞MT接口(HTTP) // 返回翻译结果 } private void tts(String text) { // 建立TTS的WebSocket连接(如果未建立) // 发送文本合成 // 接收TTS返回的音频数据(base64),然后解码成二进制,通过mobileSession发送 } // 处理TTS返回的音频数据 public void onTtsMessage(byte[] audioData) { // 发送给移动端,注意:这里我们发送二进制 mobileSession.sendMessage(new BinaryMessage(audioData)); } } ``` 注意:上述代码仅为示例,实际中需要处理异常、连接管理、并发等问题。 三、讯飞API鉴权: 讯飞WebSocket API连接需要鉴权,生成带签名的URL。签名算法为: signa = md5(apiKey + curTime + param) url = host + "?appid=" + appId + "&ts=" + curTime + "&signa=" + signa + "&param=" + base64(param) 其中param是Base64编码的JSON字符串,包含不同服务的参数。 由于篇幅限制,这里不展开鉴权代码,可参考讯飞官方文档。 四、TTS音频流处理: 讯飞TTS返回的是base64编码的音频数据(可能是MP3或PCM),我们需要解码成二进制,然后分片发送给移动端。移动端需要能够播放分片的音频流,这可能需要使用Web Audio API或者将分片数据拼接成完整音频再播放。为了实时性,建议移动端使用流式播放。 五、移动端播放音频流: 在uni-app中,可以使用`innerAudioContext`,但是它不支持流式播放(不能追加数据)。所以我们需要使用更底层的API,比如`plus.audio`创建音频播放器,通过`write`方法写入数据。但是`write`方法只支持PCM数据。如果TTS返回的是MP3,则需要先解码。这可能会比较麻烦。 替代方案:后端将TTS合成的整个句子保存为MP3文件,然后返回URL给移动端播放。但这样延迟较高。 另一种方案:移动端收到TTS音频分片后,使用Web Audio API进行播放(在H5中可行,但在uni-app中需要调用原生能力)。这需要编写原生插件。 考虑到是demo,我们可以简化:后端在TTS合成整个句子后,将整个音频文件通过WebSocket发送(base64编码),移动端收到后直接播放整个音频。这样延迟较大,但实现简单。 或者,我们可以使用uni-app的`uni.createInnerAudioContext()`播放网络音频,后端生成一个临时URL,移动端通过URL播放。但这样需要后端存储音频文件。 六、错误处理和优化: - 重连机制:在WebSocket断开时尝试重连。 - 并发控制:讯飞API有并发限制,超过限制会返回错误,需要排队或限制连接数。 - 资源释放:确保连接关闭时释放资源。 由于实现完整功能代码量很大,这里仅提供架构和关键步骤。具体实现时,请参考讯飞官方文档。 最后,生成相关问题: 1. 如何优化实时语音传输的延迟? 2. 讯飞API的并发限制是多少?如何设计后端以支持高并发? 3. 在uni-app中如何实现实时音频流的播放? 4. 如何保证同声传译过程中语音识别的准确性? </think> 下面我将为您设计一个完整的同声传译APP demo实现方案,涵盖Spring Boot后端、WebSocket集成、讯飞API调用和uni-app安卓端开发。 ### 整体架构设计 ```mermaid graph LR A[uni-app安卓端] -- WebSocket语音流 --> B[Spring Boot后端] B -- WebSocket流式API --> C[讯飞同声传译服务] C -- 双语文本+音频流 --> B B -- 文本+音频流 --> A ``` ### 一、Spring Boot后端实现 #### 1. 依赖配置 (pom.xml) ```xml <dependencies> <!-- WebSocket支持 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId> </dependency> <!-- 讯飞API工具 --> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> <version>4.5.13</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.json</groupId> <artifactId>json</artifactId> <version>20210307</version> </dependency> </dependencies> ``` #### 2. WebSocket配置类 ```java @Configuration @EnableWebSocket public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer { @Override public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) { registry.addHandler(translationHandler(), "/api/translate") .setAllowedOrigins("*"); } @Bean public WebSocketHandler translationHandler() { return new TranslationWebSocketHandler(); } } ``` #### 3. WebSocket处理器 - 核心业务逻辑 ```java public class TranslationWebSocketHandler extends BinaryWebSocketHandler { private static final String ASR_URL = "wss://rtasr.xfyun.cn/v2/ws"; private static final String MT_URL = "https://itrans.xfyun.cn/v2/its"; private static final String TTS_URL = "wss://tts-api.xfyun.cn/v2/tts"; @Override protected void handleBinaryMessage(WebSocketSession clientSession, BinaryMessage message) { try { // 1. 初始化讯飞连接(每个会话只初始化一次) if (!clientSession.getAttributes().containsKey("xunfeiSession")) { initXunfeiConnection(clientSession); } // 2. 转发音频数据到讯飞ASR WebSocketSession xunfeiSession = (WebSocketSession) clientSession.getAttributes().get("xunfeiSession"); xunfeiSession.sendMessage(message); } catch (IOException e) { // 错误处理 } } private void initXunfeiConnection(WebSocketSession clientSession) throws IOException { // 创建讯飞ASR WebSocket连接 WebSocketClient client = new StandardWebSocketClient(); WebSocketSession xunfeiSession = client.doHandshake( new XunfeiWebSocketHandler(clientSession), new WebSocketHttpHeaders(), URI.create(generateAuthUrl(ASR_URL)) ).get(); // 保存讯飞会话到客户端会话属性 clientSession.getAttributes().put("xunfeiSession", xunfeiSession); } // 生成讯飞鉴权URL(核心) private String generateAuthUrl(String baseUrl) { String appId = System.getenv("XFYUN_APPID"); String apiKey = System.getenv("XFYUN_API_KEY"); long ts = System.currentTimeMillis() / 1000; // 生成参数JSON(根据服务类型不同) JSONObject param = new JSONObject(); if (baseUrl.contains("rtasr")) { // ASR参数 param.put("language", "zh_cn") .put("aue", "raw") .put("rate", 16000); } String paramBase64 = Base64.getEncoder().encodeToString(param.toString().getBytes()); String signa = DigestUtils.md5DigestAsHex((apiKey + ts + paramBase64).getBytes()); return baseUrl + "?appid=" + appId + "&ts=" + ts + "&signa=" + signa + "&param=" + paramBase64; } } ``` #### 4. 讯飞消息处理器 ```java public class XunfeiWebSocketHandler extends TextWebSocketHandler { private final WebSocketSession clientSession; private final ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(); public XunfeiWebSocketHandler(WebSocketSession clientSession) { this.clientSession = clientSession; } @Override protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) { JSONObject resp = new JSONObject(message.getPayload()); int code = resp.getInt("code"); if (code == 0) { JSONObject data = resp.getJSONObject("data"); String result = data.optString("result", ""); int status = data.getInt("status"); // 实时转发中间结果 if (status == 1) { clientSession.sendMessage(new TextMessage( new JSONObject().put("partial", result).toString() )); } // 最终结果处理 else if (status == 2) { String fullText = data.getString("result"); executor.submit(() -> processFinalResult(fullText)); } } } private void processFinalResult(String sourceText) { try { // 1. 机器翻译 String translated = translateText(sourceText); // 2. 发送双语文本到客户端 clientSession.sendMessage(new TextMessage( new JSONObject() .put("original", sourceText) .put("translated", translated) .toString() )); // 3. 语音合成并流式传输 synthesizeSpeech(translated); } catch (Exception e) { // 错误处理 } } private String translateText(String text) { // HTTP调用讯飞机器翻译API // 返回翻译结果... } private void synthesizeSpeech(String text) { // 建立TTS WebSocket连接 // 流式返回音频数据到客户端... } } ``` #### 5. 配置文件 (application.properties) ```properties # 讯飞配置 xfyun.appid=${XFYUN_APPID} xfyun.api-key=${XFYUN_API_KEY} # WebSocket配置 server.port=8080 spring.websocket.max-text-message-buffer-size=512000 ``` ### 二、uni-app安卓端实现 #### 1. 录音管理 (record.js) ```javascript const recorderManager = uni.getRecorderManager(); const innerAudioContext = uni.createInnerAudioContext(); let websocket = null; let isRecording = false; export default { start() { if (isRecording) return; // 1. 创建WebSocket连接 websocket = new WebSocket('ws://your-server:8080/api/translate'); websocket.onmessage = (e) => { const data = JSON.parse(e.data); if (data.partial) { // 实时更新识别中间结果 this.updatePartialResult(data.partial); } else if (data.original) { // 显示最终双语结果 this.displayFinalResult(data.original, data.translated); } else if (data.audio) { // 播放合成音频 this.playAudioChunk(data.audio); } }; // 2. 开始录音 recorderManager.start({ format: 'PCM', sampleRate: 16000, numberOfChannels: 1, frameSize: 1280 // 每40ms一帧 }); // 3. 实时发送音频数据 recorderManager.onFrameRecorded((res) => { if (websocket.readyState === WebSocket.OPEN) { websocket.send(res.frameBuffer); } }); isRecording = true; }, stop() { recorderManager.stop(); if (websocket) websocket.close(); isRecording = false; }, playAudioChunk(chunk) { // 流式音频播放逻辑... } } ``` #### 2. 界面组件 (TranslateScreen.vue) ```vue <template> <view class="container"> <!-- 实时语音波形 --> <view class="waveform"> <view v-for="(amp, i) in amplitudes" :key="i" :style="{ height: amp + 'px' }"></view> </view> <!-- 识别结果 --> <scroll-view class="result-container"> <text class="original">{{ partialText }}</text> <text class="translated">{{ translatedText }}</text> <!-- 历史记录 --> <view v-for="(item, i) in history" :key="i"> <text class="original">{{ item.original }}</text> <text class="translated">{{ item.translated }}</text> </view> </scroll-view> <!-- 控制按钮 --> <button @tap="toggleRecording"> {{ isRecording ? '停止传译' : '开始传译' }} </button> </view> </template> <script> import recorder from './record.js'; export default { data() { return { isRecording: false, partialText: '', translatedText: '', history: [], amplitudes: new Array(50).fill(2) } }, methods: { toggleRecording() { if (this.isRecording) { recorder.stop(); } else { recorder.start(this); this.startWaveformAnimation(); } this.isRecording = !this.isRecording; }, updatePartialResult(text) { this.partialText = text; }, displayFinalResult(original, translated) { this.history.unshift({ original, translated }); this.partialText = ''; this.translatedText = translated; }, startWaveformAnimation() { // 实时更新语音波形动画 } } } </script> <style> /* 样式优化 */ .result-container { height: 60vh; padding: 20rpx; } .original { font-size: 36rpx; color: #333; margin-bottom: 10rpx; } .translated { font-size: 32rpx; color: #1a73e8; margin-bottom: 30rpx; } .waveform { display: flex; align-items: flex-end; height: 100rpx; margin-bottom: 20rpx; } .waveform view { width: 4rpx; background: #1a73e8; margin: 0 2rpx; } </style> ``` #### 3. 安卓权限配置 (manifest.json) ```json { "app-plus": { "distribute": { "android": { "permissions": [ "<uses-permission android:name=\"android.permission.RECORD_AUDIO\"/>", "<uses-permission android:name=\"android.permission.INTERNET\"/>" ] } } } } ``` ### 三、关键优化策略 1. **延迟优化**: - 使用WebSocket二进制传输减少序列化开销 - 音频分片大小优化:40ms/帧(1280字节@16kHz) - 预连接机制:APP启动时预建WebSocket连接 2. **音频处理**: ```java // 后端音频重采样 public byte[] resampleAudio(byte[] input, int sourceRate, int targetRate) { // 实现16kHz->44.1kHz等采样率转换 } ``` 3. **错误恢复机制**: ```javascript // uni-app端重连逻辑 websocket.onclose = () => { if (isRecording) { setTimeout(() => { this.start(); // 自动重连 }, 1000); } }; ``` 4. **流量优化**: ```java // 后端配置 @Configuration public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer { @Override public void configureWebSocketTransport(TransportRegistration registration) { registration.setMessageSizeLimit(128 * 1024); // 128KB registration.setSendBufferSizeLimit(512 * 1024); // 512KB } } ``` ### 四、部署注意事项 1. **HTTPS/WSS**:生产环境必须使用安全连接 2. **性能调优**: ```properties # Spring Boot配置 server.tomcat.max-threads=200 server.tomcat.max-connections=1000 ``` 3. **讯飞API配额**: - 免费版限制:500次/天 - 商用建议:购买企业套餐(最高100并发) ### 五、常见问题解决 1. **安卓录音权限问题**: ```javascript // 启动时检查权限 uni.authorize({ scope: 'scope.record', success: () => console.log('已授权录音'), fail: () => uni.showToast({ title: '请开启麦克风权限' }) }); ``` 2. **WebSocket断连处理**: ```java // Spring Boot心跳检测 @Override public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) { session.setMessageSizeLimit(128 * 1024); new Thread(() -> { while (session.isOpen()) { session.sendMessage(new PingMessage()); Thread.sleep(30000); // 30秒心跳 } }).start(); } ``` 3. **混音问题**: ```vue <!-- uni-app播放控制 --> <script> export default { methods: { playAudioChunk(chunk) { // 使用AudioContext实现无缝拼接 const audioCtx = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)(); audioCtx.decodeAudioData(chunk.buffer, buffer => { const source = audioCtx.createBufferSource(); source.buffer = buffer; source.connect(audioCtx.destination); source.start(); }); } } } </script> ``` ### 六、扩展功能建议 1. **离线模式**:集成小型端侧ASR引擎 2. **术语库**:行业术语翻译优先 3. **说话人分离**:双人对话场景支持 4. **录音回放**:历史记录可重听 > 完整实现需参考[讯飞实时语音转写文档](https://www.xfyun.cn/services/realTime_asr)和[uni-app原生插件开发指南](https://nativesupport.dcloud.net.cn/)
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