有人试过用c++写b/s程序没有?

我为学校内的几个大ftp写了个简单的搜索引擎, 用c++写的, 今天打算做一个web界面, 不是很复杂, 又懒得去用php, rails什么的, 所以就决定用c++写cgi, 但cgi弊端很多, 所以我想到了用fastcgi, 在研究的过程中另外又找到了一个cgicc的库, 发现相当好用, 突发奇想是不是可以实现一套c++的web应用框架.

可能用c++写b/s意义不大, 不过我觉得:
1.现在stl库,boost库已经把c++扩充得很强大, 动态语言的一些优点不再那么令人神往了.
2.c++连本地数据库速度还是挺爽的, 配合sqlite3不错, 不是说b/s主要瓶颈在io上吗?
4.我最近做的几个b/s程序都是用了大量的ajax, 所以c++的任务就是生成xml或json, 这些应该都有很方便的库.
3.c++也有很好的ide, 我用vc9express觉得相当不错, 不管是编码还是调试, rails最好的ide netbeans速度还是有点不爽
4.fcgi的编程风格也容易写出mvc这种模式
5.适合过分饭c++的人,过分追求速度的人,虽然用c++写出的b/s程序不一定比rails快多少, 但是多少能满足有些人的bt心理, 呵呵

下面是我程序的几个部分:
1.dll, 主要用来处理业务逻辑, 主要导出函数为dispatcher
2.主程序, 主要是fcgi主循环, 页面被访问之后循环开始, 显示调用调用dll的dispatcher解析http请求, 这样程序在开发的过程中基本不用杀掉fcgi进程
3.html,css,images..., 这些不是c++了, 可以用其它的工具来做
4.测试程序, 不是单元测试(我这方面经验还不足). 分两种, 一个是普通cgi, 因为fcgi主程序一旦调用, 关闭比较麻烦, 需要杀掉一个apache进程和一个fcgi进程, 用普通cgi就方便了; 另一种是一个本地程序, 模仿主程序显示调用dll, 这主要是为了方便调试dll, 用vc调试还是相当方便的.

另外我还有一些想法:
1.因为主程序中的静态变量是被所有的fcgi主循环共享的, 所以这里可以放一些共享数据, 缓存一些东西
2.不一定所有地方都用ajax, 纯用c++生成或者纯的html模板可能方便性不是很高, 可以考虑在html模板中假如一些模板语言, 自己定语法用c++解析可能速度不一定快, 用一些简单的又可以用c++执行的动态语言呢? 比如说lua? 其实用c++生成json放到页面里让javascript自己去处理也行


我的想法不一定很成熟, 只是因为很喜欢c++, 也熟悉b/s开发, 看看有没有途径让c++也可以方便的写b/s程序

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<think> 嗯,用户想要查找B/S架构的语音测谎分析程序的信息。这类系统的核心应该集中在三个方面:一是语音信号处理技术,二是微表情分析算法,三是前后端架构设计。 首先考虑技术实现层面。语音测谎需要实时采集音频流,这涉及到WebRTC技术,因为浏览器直接获取麦克风数据需要用到这个。不过采样率是个关键问题,司法场景通常需要16kHz以上的采样精度,而浏览器默认可能只有8kHz,需要通过MediaRecorder API调整配置。在音频处理方面,可能需要用WebAssembly编译现有的C++语音处理库,比如OpenSmile这样的开源工具,这样能在浏览器里高效提取声学特征。 情绪识别算法部分比较复杂。引用[1]提到需要分析兴奋、愤怒等情绪指标,这类模型通常在Python环境训练,比如用Librosa提取MFCC特征,再用LSTM建模。但部署到浏览器就需要考虑模型轻量化,TensorFlow.js可以部署量化后的模型,不过精度损失需要评估。另外实时性要求高的话,可能需要流式推理架构。 微表情分析在B/S架构下挑战更大。引用[1]提到的"一帧帧播放视频观察微表情"功能,在浏览器里需要依赖WebGL加速的Canvas渲染。算法方面,MediaPipe的面部网格方案可能适用,但检测细微的微表情可能需要定制训练轻量版ResNet。这里有个矛盾点:高精度模型体积大,加载慢;轻量模型又可能漏检。 后端架构设计采用分布式比较合理。考虑到音视频处理的计算负载,可以用Kubernetes编排多个GPU节点。数据库选型方面,Elasticsearch适合存储时间序列特征数据,方便波形同步查询。不过案件管理模块涉及结构化数据,还得搭配PostgreSQL。 安全合规问题不能忽视。语音数据属于敏感个人信息,传输必须全程TLS加密,存储要符合等保要求。最好前端加入Web Worker进行本地特征提取,减少原始音频数据传输。 对于用户提到的同步分析难点,解法可能是用MediaSource Extensions API实现音视频精准同步。标记功能可以利用IndexedDB存储时间戳元数据,这样就不需要反复上传大文件。 值得思考的是,这类系统在司法场景的应用需要权威认证。国内目前还没有民用测谎系统的准入标准,技术上虽然可行,但结果能否作为证据还需要法律论证。所以产品设计时需要强调"辅助分析"而非"结论输出"的定位。 </think> 基于B/S架构的语音测谎分析程序的核心设计要点如下(结合引用[1]的功能需求): --- ### **系统架构设计** 1. **前端技术栈** - **实时波形渲染**:使用 Web Audio API + Canvas 实现语音波形/能量图可视化 - **视频同步分析**:基于 WebRTC 实现视频流采集,配合 MediaPipe 库进行微表情识别(眼动、肌肉变化) - **动态图表**:ECharts 或 D3.js 绘制心理参数二维曲线及柱状统计图 - **文件处理**:`<input type="file">` 支持音视频上传,FFmpeg.wasm 实现前端格式转换 2. **后端技术栈** - **语音处理**:Python FastAPI + Librosa 提取声学特征(基频、共振峰、语速) - **情绪分析**:集成预训练模型(如 PyTorch 训练的 CNN-LSTM)输出兴奋、愤怒等指标 - **数据库**:PostgreSQL 存储案件信息(年龄/性别等结构化数据) + MinIO 管理音视频文件 - **异步任务**:Celery 处理耗时操作(声纹分离、语意识别) 3. **关键功能实现** ```mermaid graph LR A[浏览器录音] --> B(WebSocket实时传输) B --> C[后端特征提取] C --> D[情绪识别模型] D --> E[结果实时推送] E --> F[前端同步展示图表] ``` --- ### **核心技术难点与解决方案** 1. **实时同步分析** - 方案:为每个数据包添加时间戳,通过 WebSocket 的二进制传输确保语音/视频/分析结果三同步 - 公式:设时间偏移量 $\Delta t$,需满足 $$ \Delta t < 50\text{ms} $$ 以保证人眼无感知延迟 2. **微表情捕捉精度** - 优化:采用 MediaPipe Face Mesh 的 478 个关键点模型,配合光流算法计算微表情强度 - 指标:定义微表情置信度 $P_e = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \| \Delta \text{Keypoint}_i \|$ 3. **声纹分离** - 方案:PyAnnote 音频工具包实现说话人分离,基于聚类算法: $$ \text{argmin}_k \sum_{i=1}^{k} \sum_{\mathbf{x} \in S_i} \|\mathbf{x} - \mu_i\|^2 $$ 其中 $S_i$ 为第 $i$ 个说话人的音频片段 --- ### **数据流示例(伪代码)** ```python # 前端录音采集 navigator.mediaDevices.getUserMedia({audio: true, video: true}) .then(stream => { const audioContext = new AudioContext(); const processor = audioContext.createScriptProcessor(1024, 1, 1); processor.onaudioprocess = e => { const pcmData = e.inputBuffer.getChannelData(0); // 获取PCM数据 ws.send(encrypt(pcmData)); // 加密传输至后端 }; }); # 后端情绪分析 @app.websocket("/analyze") async def analyze(websocket): while data := await websocket.receive_bytes(): features = extract_features(data) # 提取MFCC/语速等 emotion = model.predict(features) # 情绪分类 await websocket.send_json({ "arousal": emotion[0], "valence": emotion[1] # 发送唤醒度/效价 }) ``` --- ### **行业应用场景** 1. **司法审讯**:实时监测嫌疑人语音应激反应(引用[1]的案件管理功能) 2. **远程招聘**:结合微表情分析候选人诚信度 3. **心理健康评估**:抑郁/焦虑的语音生物标记检测 > ⚠️ **注意**:测谎结果的司法效力需符合《GB/T 29348-2012 多道心理测试系统通用规范》,技术实现需与法律专家协同设计。 --- ### 相关问题 1. B/S架构下如何解决实时音视频分析的延迟问题? 2. 语音情绪识别模型的准确率如何提升? 3. 微表情分析在Web端如何平衡精度与性能? 4. 此类系统需要哪些司法合规认证? [^1]: 语音微表情智能情绪识别系统功能描述 [^2]: 技术社区优质资源参考
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