Freeswitch和微信小程序对接

本文介绍了微信小程序如何利用RTMP协议与Freeswitch进行音视频通讯,通过创建endpoint模块和结合websocket处理信令,实现了小程序的音视频功能,如在线直播、电话会议等。在开发过程中,由于webrtc接口限制,选择了websocket+rtmp的方式,解决了回声处理和信令通讯的问题。

   由于微信小程序具备免安装和使用方便等特点,受到越来越多公司的青睐;

   微信小程序是2017年腾讯视频云团队跟微信团队联合,将视频云 SDK 跟微信小程序整合在一起,并通过 <live-pusher> <live-player> 两个标签的形式开放内部的功能。通过这两个标签,开发者可以实现在线直播、低延时监控、双人视频通话以及多人视频会议等功能。

### 实现 FreeSWITCH 通过 UniMRCP 使用 Lua 脚本对接 ASR FreeSWITCH 是一个开源的电信级软交换平台,支持种协议功能扩展。UniMRCP 是一种用于语音识别 (ASR) 语音合成 (TTS) 的客户端库。要实现 FreeSWITCH 通过 UniMRCP 使用 Lua 脚本对接自动语音识别 (ASR),可以按照以下方式设计脚本。 #### 配置环境 在配置之前,确保已经安装并正确设置了 FreeSWITCH UniMRCP 客户端。以下是必要的配置项: 1. **设置目录结构** ```lua sounds_dir = "/usr/local/freeswitch/sounds" recordings_dir = "/usr/local/freeswitch/recordings" ``` 2. **数据库连接信息** 如果需要存储会话数据或其他元数据,则需定义数据库参数: ```lua db_type = "mysql" db_name = "opensips" dsn_name = "opensips" dsn_username = "opensips" dsn_password = "mydbpassword" ``` 3. **临时目录** 可选地指定一个临时工作目录来处理录音文件或中间结果: ```lua tmp_dir = "/tmp/freeswitch_unimrcp_asr" os.execute("mkdir -p "..tmp_dir) ``` #### 示例 Lua 脚本 下面是一个简单的 Lua 脚本示例,展示如何通过 UniMRCP 进行 ASR 处理: ```lua -- 加载模块 local mod_mrcp_client = require "mod_mrcp_client" function on_init(session) session:answer() -- 设置 MRCP 参数 local mrcp_params = { server_ip = "127.0.0.1", -- 替换为实际的 UniMRCP 服务器 IP 地址 server_port = 8060, -- 默认 UniMRCP 端口 resource_id = "asr/en_US" -- 替换为目标语言模型 ID } -- 开始录制音频 session:speak("Please say something.") local record_file = tmp_dir .. "/" .. tostring(os.time()) .. ".wav" session:setVariable("record_file", record_file) session:execute("record", {file_path=record_file}) -- 发送音频到 UniMRCP 并获取响应 local result = mod_mrcp_client:start(mrcp_params, record_file) if not result then session:streamFile("silence_stream://500") -- 播放静音表示失败 return end -- 输出识别结果 session:say(result.text) -- 将识别文本反馈给用户 end ``` 此脚本的功能如下: - 初始化会话并应答呼叫。 - 提示用户发言,并记录用户的输入至 WAV 文件[^1]。 - 利用 `mod_mrcp_client` 模块将录音发送到 UniMRCP 服务进行 ASR 处理[^2]。 - 获取识别结果并将结果显示给用户。 #### 注意事项 - 确保 UniMRCP 服务器已启动并与 FreeSWITCH 正确通信。 - 录制的音频格式必须与 UniMRCP 支持的格式兼容(通常为 PCM 编码 WAV 文件)。 - 自定义资源 ID (`resource_id`) 应匹配目标语言模型的实际名称。 ---
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