Freeswitch Api 之uuid_bridge

本文解析了uuid_bridge机制,强调其与App桥接的不同之处:仅触发一次CHANNEL_BRIDGE事件,并且该事件仅在a-leg通道上产生。

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uuid_bridge  <a_leg_uuid>   <b_leg_uuid>


uuid_bridge与App的bridge不同,只产生一次CHANNEL_BRIDGE事件,并且只在a-leg上产生CHANNEL_BRIDGE事件

<think>好的,用户问的是如何使用FreeSWITCH的detected_speech实现实时双通道语音识别。我需要先理解这两个关键点:detected_speech功能和双通道语音识别的配置。 首先,detected_speech是什么?我记得它是FreeSWITCH的一个模块,用于检测语音活动,可能和语音识别相关。可能需要加载mod_dptools中的相关应用,比如detect_speech。然后,用户需要配置语音识别引擎,比如使用Google的Cloud Speech-to-Text或者其他服务,比如Mozilla DeepSpeech或者Vosk,这些可能需要额外的集成。 接下来是双通道的问题。双通道意味着两个独立的音频流,可能来自不同的通话方。在FreeSWITCH中,每个通道通常对应一个通话方,所以可能需要分别处理每个通道的音频数据。用户需要将两个通道的音频分别发送到语音识别引擎,并确保它们的独立性,避免串扰。 然后,实时处理方面,可能需要使用事件套接字(Event Socket)来实时获取音频数据。当检测到语音时,触发事件,将音频流发送到识别服务。用户可能需要编写脚本,比如使用Lua或者Python,通过ESL(Event Socket Library)来监听事件,处理音频流,并调用语音识别API。 配置步骤大致包括:安装必要的模块,配置FreeSWITCH的dialplan,设置语音检测参数,编写处理脚本,集成语音识别服务,测试双通道的识别效果。需要注意的是,双通道同步的问题,确保两个通道的识别结果能够正确对应各自的讲话者,可能需要时间戳或通道标识来区分。 可能遇到的挑战包括音频流的同步处理、识别延迟、资源占用过高,以及如何在高并发情况下保持稳定性。建议用户先从单通道开始测试,确保基础功能正常,再逐步扩展到双通道,同时考虑性能优化和错误处理机制。 最后,用户可能需要查阅FreeSWITCH的官方文档,特别是关于detect_speech和Event Socket的部分,以及所选用语音识别引擎的API文档,确保正确配置和调用。如果有必要,可以推荐一些具体的代码示例或者社区资源,帮助用户更快地上手。</think>以下是使用FreeSWITCH实现实时双通道语音识别的分步指南: ----- ### 1. 基础环境准备 - **安装依赖** 确保已安装`mod_dptools`和`mod_event_socket` ```bash # 在FreeSWITCH控制台执行 load mod_dptools load mod_event_socket ``` - **语音识别引擎选择** 推荐集成方案: ```bash Vosk (离线/开源): https://alphacephei.com/vosk/ Google Cloud STT (在线/商业): 需API密钥 ``` ----- ### 2. 核心配置步骤 #### 2.1 通道分离配置 ```xml <!-- 在dialplan中配置双通道 --> <extension name="dual_channel"> <condition field="destination_number" expression="^1234$"> <action application="answer"/> <!-- 主通道 --> <action application="detect_speech" data="vosk|default default"/> <!-- 副通道 (需bridge到另一腿) --> <action application="bridge" data="{detect_speech=vosk|default}user/101"/> </condition> </extension> ``` #### 2.2 语音检测参数 ```bash # 设置VAD参数(语音活动检测) freeswitch> fsctl vox 0.25 # 静音阈值 freeswitch> fsctl vox_ext 50 # 扩展时长(ms) ``` ----- ### 3. 实时事件处理 通过ESL获取识别结果: ```lua -- 示例Lua脚本 local esl = require "esl" local conn = esl.ESLconnection("localhost", "8021", "ClueCon") conn:send("events json ALL") while true do local e = conn:recvEvent() if e:getHeader("Event-Subclass") == "detect_speech" then local channel = e:getHeader("Channel") local text = e:getHeader("Speech-Phrase") print("通道", channel, "识别结果:", text) end end ``` ----- ### 4. 双通道同步要点 1. **音频隔离** 使用`uuid_audio`分离音频流: ```bash uuid_audio <uuid> start read /path/to/channel1.wav uuid_audio <other_uuid> start read /path/to/channel2.wav ``` 2. **时间戳对齐** 在事件中获取`Event-Date-Timestamp`字段: ```json { "Event-Date-Timestamp": "1648123456789", "Speech-Phrase": "你好" } ``` ----- ### 5. 性能优化建议 - **缓冲区设置** 在`vars.xml`中调整: ```xml <X-PRE-PROCESS cmd="set" data="media_buf_size=500"/> ``` - **线程管理** 推荐配置独立的识别线程池: ```bash freeswitch> thread_workers 4 freeswitch> thread_queue_size 1000 ``` ----- ### 常见问题排查 1. **音频不同步** 检查NTP时间同步:`ntpq -p` 2. **识别延迟高** 使用`sofia global siptrace on`抓包分析 3. **资源占用过高** 通过`show channels count`监控并发量 建议使用Wireshark分析RTP流,验证双通道的SSRC是否独立。完整API文档参考:https://developer.signalwire.com/freeswitch/FreeSWITCH-Explained/Modules/mod_dptools_196/
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