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依图语音API的C#封装以及调用进行语音转写的处理

海椰人 394

前言:

而今各位老铁们对“封装api给其他人调用命令怎么写”大致比较注意,兄弟们都需要学习一些“封装api给其他人调用命令怎么写”的相关资讯。那么小编在网络上网罗了一些关于“封装api给其他人调用命令怎么写””的相关资讯,希望各位老铁们能喜欢,朋友们快快来学习一下吧!

对于语音识别,一般有实时语音识别和语音文件的识别处理等方式,如在会议、培训等场景中,可以对录制的文件进行文字的转录,对于转录文字的成功率来说,如果能够转换90%以上的正确语音内容,肯定能减轻很多相关语音文本编辑的繁琐工作,而目前大多数语音转录的接口基本都能够保证在这个成功率上,有些甚至超过98%以上,非常不错,因为他们对于各种场景的滤波,可以更加提供文字的准确性。本篇随笔对各种语音开发平台做一个介绍,并针对依图语音API的C#封装以及调用进行语音转写进行介绍。

1、语音识别的接口提供商及API情况

语音识别有很多提供商,如常见的百度、阿里云、依图语音等,他们都提供了不同的API接口来实现外部的调用处理,本篇随笔主要针对依图语音(号称能够识别99%以上的智能转录)进行测试,对于其他类型的语音API,由于接口处理方式大同小异,并没有一一测试。

1)百度语音转录

2)阿里云语音转录

3)依云语音开发平台

对于短语音的测试,依图语音的转录基本上在98%以上,偶尔有一两个词语文字因为不常见而出错而已,非常不错。

由于依图语音平台虽然提供了Java的案例代码,但是没有对应C #API调用案例,因此需要根据接口的说明进行转换。

对于依图语音的API说明,还是介绍的比较详细的,如下所示。

一般根据这些很容易编写对应的接口API封装函数,我这里主要用来封装对应的C#调用API。

2、基于依图语音API的C#封装

我们针对API进行了封装,然后在界面上进行测试对应的功能,如下Winform界面测试所示。

一个短句,发现一个错误的字,不过整体效果还是比较好,断句以及内容都算很好的。

这个项目分为三部分,第一是对请求接口数据和返回数据的对象封装(简称DTO对象),第二是对依图长语音和短语音接口的API接口封装,包括授权信息的处理;长语音转写的任务创建、任务查询、任务停止几个部分;以及短语音的转写处理。第三是Winform界面的功能测试和日志处理操作,方便了解功能的实际处理情况。

【创建长语音转录任务】主要用于演示如何生成签名并调用接口创建转写任务的操作,操作后提示是否成功,并记录下任务ID,供查询任务或停止任务使用。同时在日志和文本框里面生成相关的JSON数据信息,日志在运行目录的log/log.txt中记录。

对于依图语音转换来说,我们一般使用异步的处理方式,所以更好的是等待任务处理完后回调告诉我们处理结果更好,因此适合于部署Web API的应用,用于让依图语音平台的服务器进行回调处理结果。

首先第一步我们需要处理API的授权签名,用于后续接口的调用,我们可以根据签名的规则进行编写代码即可。

    /// <summary>    /// 签名处理    /// </summary>    public class SignatureHelper    {        /// <summary>        /// 生成授权签名信息        /// </summary>        /// <param name="data"></param>        /// <param name="key"></param>        /// <returns></returns>        public static string CalculateRFC2104HMAC(string data, string key)        {            key = key ?? "";            var encoding = new System.Text.UTF8Encoding();            byte[] keyByte = encoding.GetBytes(key);            byte[] messageBytes = encoding.GetBytes(data);            using (var hmacsha256 = new HMACSHA256(keyByte))            {                byte[] hashmessage = hmacsha256.ComputeHash(messageBytes);                StringBuilder builder = new StringBuilder();                for (int i = 0; i < hashmessage.Length; i++)                {                    builder.Append(hashmessage[i].ToString("x2"));                }                return builder.ToString();            }        }        /// <summary>        /// 生成请求授权信息        /// </summary>        /// <returns></returns>        public static AuthRequestDto GetAuthDto()        {            var builder = new ConfigurationBuilder()               .SetBasePath(Directory.GetCurrentDirectory())               .AddJsonFile("appsettings.json", true, reloadOnChange: true);            var config = builder.Build();            //读取配置            var DevId = config["YITU:DevId"];            var DevKey = config["YITU:DevKey"];            var dto = new AuthRequestDto();            dto.DevId = DevId;            dto.Timestamp = DateTime.Now.DateTimeToInt();            var accessKey = DevKey;            var signKey = dto.DevId + dto.Timestamp; //签名加密键            dto.Signature = SignatureHelper.CalculateRFC2104HMAC(signKey, accessKey);            return dto;        }        /// <summary>        /// 对请求的HttpClient设置相关的授权请求Header信息        /// </summary>        /// <param name="client"></param>        /// <param name="dto"></param>        public static void SetSigature(HttpClient client, AuthRequestDto dto)        {            client.DefaultRequestHeaders.Add("x-dev-id", dto.DevId);            client.DefaultRequestHeaders.Add("x-request-send-timestamp", dto.Timestamp.ToString());            client.DefaultRequestHeaders.Add("x-signature", dto.Signature);            client.DefaultRequestHeaders.Add("Date", DateTime.Now.AddHours(-8).ToString("R"));        }    }

这个按钮功能,主要测试一下使用辅助类生成的授权认证信息,授权认证信息是根据加密规则构建的签名信息和账号信息。

这个主要是演示辅助类生成签名,并获得的数据信息:

然后我们定义一个控制器,用于接收依图语音的服务器API回调处理,用于记录转换的结果内容。

namespace CallBackApi.Controllers{    /// <summary>    /// 用于接收长语音信息回调的处理    /// </summary>    [ApiController]    [Route("[controller]")]    public class LongVoiceController : ControllerBase

在控制器中编写存储的逻辑,写入数据库。

        /// <summary>        /// 回调写入结果, 路由:post /longvoice        /// </summary>        /// <param name="input"></param>        /// <returns></returns>        [HttpPost]        public async Task<CommonResultDto> CallBack(LongVoiceResultDto input)        {            CommonResultDto result = null;            var json = JsonConvert.SerializeObject(input, Formatting.Indented);            _logger.LogInformation(json);            try            {                var helper = new LongVoiceDbHelper();                var bResult = await helper.SaveData(input);                result = new CommonResultDto(0, bResult ? "操作成功" : "操作失败");            }            catch(Exception ex)            {                result = new CommonResultDto(1, ex.Message);                _logger.LogError(ex, ex.Message);            }            return result;        }

我们根据依图语音的对象模型,构建对应的对象信息属性,然后保存起来即可。

以上就是关于依图语音的测试处理,对应后端的回调处理,我们可以转录长语音文件,不过依图语音平台对于身份的审核比较严格,也是收费的API(其他阿里、百度也都是),因此在商用的时候,需要考虑好即可。

回调接口主要用于长语音任务执行完成后,服务器的回调处理,我这里使用.net core5的Web API项目来处理,通过使用Restful规则的API控制处理,接收服务器的回调数据请求,并把请求数据记录数据库或者在log/log.txt文件中。

我们先发起语音转录请求,如下代码所示。

       private LongVoiceRequestDto GetVoice1()        {             var input = new LongVoiceRequestDto()            {                audioUrl = ".***.com/downloads/iqidi.mp3", //语音文件                callback = ".***.com:8080/longvoice", //回调地址                fileData = new FileData                {                    aue = "mpeg2",                    audioName = "iqidi.mp3",                    sampleRateHertz = 16000,                    lang = "MANDARIN"                },                speechConfig = new SpeechConfig                {                    scene = "GENERAL",                    byWords = true,                    customWords = new List<string>()                    {                        //"开发框架提供商",                        //"广州爱奇迪软件科技有限公司"                    },                    useCustomWordsIds = new List<int>()                    {                    },                    addPunctuation = true,                    wordsReplace = true,                    numOfSpeakers = 1,                    convertNumber = true,                    //disfluency = true                },                wordsReplace = new List<WordsReplace>()                {                    new WordsReplace()                    {                         keywords = "他妈的",                         replace = "*"                    },                    new WordsReplace()                    {                        keywords = "破坏",                        replace = "##"                    }                }            };            return input;        }

对于长语音的转换,我们只是发起请求,有时候需要等待一点时间,服务器才会根据请求的回调地址进行会写操作的。发起长语音的请求如下代码所示。

        private async void btnTransfer_Click(object sender, EventArgs e)        {            try            {                var input = this.radSmall.Checked ? GetVoice1() : GetVoice2();                var result = await longApi.Transfer(input);                if (result != null)                {                    this.txtTaskId.Text = result.taskId;//任务ID,可供查询,停止                    MessageUtil.ShowTips($"任务创建{(result.rtn == 0 ? "成功" : "异常:" + result.message)},任务ID:{result.taskId}");                }                var json = JsonConvert.SerializeObject(result, Formatting.Indented);                this.richLog.AppendText(json);                this.richLog.AppendText(Environment.NewLine);                Serilog.Log.Information(json);            }            catch(Exception ex)            {                MessageUtil.ShowError(ex.Message);            }        }

回调接口主要用于长语音任务执行完成后,服务器的回调处理。

而如果是短语音转写,就和我们前面说到的一样,马上就可以出结果了。

        private async void btnShort_Click(object sender, EventArgs e)        {            try            {                var input = GetShortVoice();                var result = await shortApi.Transfer(input);                if (result != null)                {                    MessageUtil.ShowTips($"短语音听写, 操作{(result.rtn == 0 ? "成功" : "异常:" + result.message)}");                }                var json = JsonConvert.SerializeObject(result, Formatting.Indented);                this.richLog.AppendText(json);                this.richLog.AppendText(Environment.NewLine);                Serilog.Log.Information(json);            }            catch (Exception ex)            {                MessageUtil.ShowError(ex.Message);            }        }
xxxxxxxxxxbr         private async void btnShort_Click(object sender, EventArgs e)br        {br            trybr            {br                var input = GetShortVoice();br                var result = await shortApi.Transfer(input);br                if (result != null)br                {br                    MessageUtil.ShowTips($"短语音听写, 操作{(result.rtn == 0 ? "成功" : "异常:" + result.message)}");br                }brbr                var json = JsonConvert.SerializeObject(result, Formatting.Indented);br                this.richLog.AppendText(json);br                this.richLog.AppendText(Environment.NewLine);br                Serilog.Log.Information(json);br            }br            catch (Exception ex)br            {br                MessageUtil.ShowError(ex.Message);br            }br        }

我们只需要把返回的结果信息,转换为相关的模型对象,然后进行显示或者存储即可完成。

项目可以通过VS发布方式发布一个文件包,部署到服务器上即可。

配置项目后台一直运行。

以上就是关于依图语音的测试处理,对应后端的回调处理,我们可以转录长语音文件,不过依图语音平台对于身份的审核比较严格,也是收费的API(其他阿里、百度也都是),因此在商用的时候,需要考虑好即可。

 private async void btnShort_Click(object sender, EventArgs e)br        {br            trybr            {br                var input = GetShortVoice();br                var result = await shortApi.Transfer(input);br                if (result != null)br                {br                    MessageUtil.ShowTips($"短语音听写, 操作{(result.rtn == 0 ? "成功" : "异常:" + result.message)}");br                }brbr                var json = JsonConvert.SerializeObject(result, Formatting.Indented);br                this.richLog.AppendText(json);br                this.richLog.AppendText(Environment.NewLine);br                Serilog.Log.Information(json);br            }br            catch (Exception ex)br            {br                MessageUtil.ShowError(ex.Message);br            }br        }

我们只需要把返回的结果信息,转换为相关的模型对象,然后进行显示或者存储即可完成。

项目可以通过VS发布方式发布一个文件包,部署到服务器上即可。

配置项目后台一直运行。

以上就是关于依图语音的测试处理,对应后端的回调处理,我们可以转录长语音文件,不过依图语音平台对于身份的审核比较严格,也是收费的API(其他阿里、百度也都是),因此在商用的时候,需要考虑好即可。

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