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Spring Boot与百度AI语音识别API集成实践

来源：51CTO.COM

时间：2024-05-31 11:15:38 474浏览 收藏

在科技周边实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《Spring Boot与百度AI语音识别API集成实践》，聊聊，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

Spring Boot与百度AI语音识别API集成实践

本专题系统讲解了如何利用Spring Boot集成音频识别技术，涵盖了从基础配置到复杂应用的方方面面。通过本文，读者可以了解到在智能语音填单、智能语音交互、智能语音检索等场景中，音频识别技术如何有效提升人机交互效率。无论是本地存储检索，还是云服务的集成，丰富的应用实例为开发者提供了全面的解决方案。继续深入研究和实践这些技术，将有助于推动智能应用的广泛普及和发展，提升各类业务的智能化水平。


Spring Boot与百度AI语音识别API集成实践

百度AI语音识别API是目前国内领先的语音识别服务之一，具备以下几个显著特点：

  1. 高准确率：依托百度大规模的语音库和深度学习技术，能够提供高准确率的语音识别结果。
  2. 多场景应用：支持远场、近场、多语种等多种场景的语音识别应用，覆盖电话客服、语音助手、智能音箱等多种应用场景。
  3. 灵活接入：提供HTTP接口，方便开发者在各种语言和框架中集成。
  4. 实时性：支持实时语音识别，对于需要实时反馈的应用场景非常适用。

配置并对接百度AI语音识别API

要使用百度AI语音识别API，首先需要在百度AI开放平台上注册账号并创建应用，获取API Key和Secret Key。

获取API Key和Secret Key：

  • 登录百度AI开放平台，创建一个语音识别应用，记录下分配的API Key和Secret Key。

Spring Boot项目配置：

  • 在项目的application.properties文件中添加以下配置：
baidu.ai.appId=your_app_id baidu.ai.apiKey=your_api_key baidu.ai.secretKey=your_secret_key

配置百度AI客户端：

需要引入百度AI的SDK，创建一个配置类来初始化客户端。

引入依赖：
在pom.xml文件中添加百度语音识别SDK依赖。

<dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <artifactId>java-sdk</artifactId> <version>4.15.1</version> </dependency>

创建配置类：

import com.baidu.aip.speech.AipSpeech; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class BaiduAIConfig { @Value("${baidu.ai.appId}") private String appId; @Value("${baidu.ai.apiKey}") private String apiKey; @Value("${baidu.ai.secretKey}") private String secretKey; @Bean public AipSpeech aipSpeech() { AipSpeech client = new AipSpeech(appId, apiKey, secretKey); // 可选：设置连接超时参数 client.setConnectionTimeoutInMillis(2000); client.setSocketTimeoutInMillis(60000); return client; } }

创建语音识别和转换功能的REST API

接下来，我们将创建一个REST API，用于接收语音并通过百度AI语音识别API进行转换。

创建Spring Boot主类：

import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class SpeechRecognitionApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpeechRecognitionApplication.class, args); } }

实现语音识别的REST API：

import com.baidu.aip.speech.AipSpeech; import com.baidu.aip.speech.AipSpeechResponse; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.http.ResponseEntity; import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import java.io.IOException; import org.json.JSONObject; @RestController @RequestMapping("/api/speech") public class SpeechRecognitionController { @Autowired private AipSpeech aipSpeech; @PostMapping(value = "/recognize", consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE) public ResponseEntity<String> recognizeSpeech(@RequestParam("audio") MultipartFile audioFile) throws IOException { // 将音频文件转为字节数组 byte[] audioData = audioFile.getBytes();  // 执行语音识别 JSONObject response = aipSpeech.asr(audioData, "pcm", 16000, null);  // 检查返回结果中的错误码 if (response.getInt("err_no") != 0) { return ResponseEntity.status(500).body(response.toString()); } // 返回识别结果 return ResponseEntity.ok(response.toString(4)); } }

注意：

  • audioFile.getBytes()方法将上传的音频文件转换为字节数组。
  • aipSpeech.asr方法接受音频数据、音频格式（如pcm）、采样率（如16000）以及其他可选参数。
  • response对象中包含了识别结果，如果err_no不为0，则表示识别出错。

测试 REST API：

可以使用工具（如Postman）或者编写测试类来测试上述API。

import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.mock.web.MockMultipartFile; import org.springframework.test.web.servlet.MockMvc; import org.springframework.test.web.servlet.request.MockMvcRequestBuilders; import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.status; @SpringBootTest class SpeechRecognitionApplicationTests { @Autowired private MockMvc mockMvc; @Test void testRecognizeSpeech() throws Exception { MockMultipartFile file = new MockMultipartFile( "audio", "test.pcm", "audio/wav", new byte[]{/* test audio data */}); mockMvc.perform(MockMvcRequestBuilders.multipart("/api/speech/recognize") .file(file)) .andExpect(status().isOk()); } }

项目中的优化与调试方法

  1. 优化连接和请求：
  • 适当设置连接超时和读取超时，以提高请求的响应速度和稳定性。
  1. 错误处理：

  • 增加错误处理逻辑，例如网络错误、API调用错误，并提供详细的错误信息。

@PostMapping(value = "/recognize", consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE) public ResponseEntity<String> recognizeSpeech(@RequestParam("audio") MultipartFile audioFile) { try { byte[] audioData = audioFile.getBytes(); JSONObject response = aipSpeech.asr(audioData, "pcm", 16000, null); if (response.getInt("err_no") != 0) { return ResponseEntity.status(500).body("Error: " + response.optString("err_msg")); } return ResponseEntity.ok(response.toString(4)); } catch (IOException e) { return ResponseEntity.status(500).body("File read error: " + e.getMessage()); } catch (Exception e) { return ResponseEntity.status(500).body("Unexpected error: " + e.getMessage()); } }


日志记录

使用日志记录API调用过程中的关键事件和错误信息，方便调试和定位问题。

import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.http.MediaType;import org.springframework.http.ResponseEntity;import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;import org.json.JSONObject;import com.baidu.aip.speech.AipSpeech;import java.io.IOException;@RestController@RequestMapping("/api/speech")public class SpeechRecognitionController {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SpeechRecognitionController.class);@Autowiredprivate AipSpeech aipSpeech;@PostMapping(value = "/recognize", consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE)public ResponseEntity<String> recognizeSpeech(@RequestParam("audio") MultipartFile audioFile) {try {byte[] audioData = audioFile.getBytes();logger.info("接收到的音频文件大小: {}", audioData.length);JSONObject response = aipSpeech.asr(audioData, "pcm", 16000, null);if (response.getInt("err_no") != 0) {logger.error("语音识别错误: {}", response.optString("err_msg"));return ResponseEntity.status(500).body("错误: " + response.optString("err_msg"));}logger.info("识别结果: {}", response.toString(4));return ResponseEntity.ok(response.toString(4));} catch (IOException e) {logger.error("文件读取错误", e);return ResponseEntity.status(500).body("文件读取错误: " + e.getMessage());} catch (Exception e) {logger.error("意外错误", e);return ResponseEntity.status(500).body("意外错误: " + e.getMessage());}}}

总结

通过这篇文章，我们详细介绍了如何在Spring Boot 3.x项目中集成百度AI语音识别API。我们探讨了API的特点、配置方法、创建REST API以实现语音识别功能、以及优化和调试的最佳实践。希望这篇文章能够帮助你在实际项目中实现高效的语音识别功能。

好了，本文到此结束，带大家了解了《Spring Boot与百度AI语音识别API集成实践》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多科技周边知识！

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