Spring Boot與百度AI語音識別API集成實踐
作者：編程疏影
通過這篇文章，我們詳細介紹了如何在Spring Boot 3.x項目中集成百度AI語音識別API。我們探討了API的特點、配置方法、創建REST API以實現語音識別功能、以及優化和調試的最佳實踐。
本專題系統講解了如何利用SpringBoot集成音頻識別技術，涵蓋了從基礎配置到復雜應用的方方面面。通過本文，讀者可以了解到在智能語音填單、智能語音交互、智能語音檢索等場景中，音頻識別技術如何有效提升人機交互效率。無論是本地存儲檢索，還是云服務的集成，豐富的應用實例為開發者提供了全面的解決方案。繼續深入研究和實踐這些技術，將有助于推動智能應用的廣泛普及和發展，提升各類業務的智能化水平。
Spring Boot與百度AI語音識別API集成實踐
百度AI語音識別API是目前國內領先的語音識別服務之一，具備以下幾個顯著特點：
- 高準確率：依托百度大規模的語音庫和深度學習技術，能夠提供高準確率的語音識別結果。
- 多場景應用：支持遠場、近場、多語種等多種場景的語音識別應用，覆蓋電話客服、語音助手、智能音箱等多種應用場景。
- 靈活接入：提供HTTP接口，方便開發者在各種語言和框架中集成。
- 實時性：支持實時語音識別，對于需要實時反饋的應用場景非常適用。
配置并對接百度AI語音識別API
要使用百度AI語音識別API，首先需要在百度AI開放平臺上注冊賬號并創建應用，獲取API Key和Secret Key。
獲取API Key和Secret Key：
- 登錄百度AI開放平臺，創建一個語音識別應用，記錄下分配的API Key和Secret Key。
Spring Boot項目配置：
- 在項目的
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客戶端：
需要引入百度AI的SDK，創建一個配置類來初始化客戶端。
引入依賴：
在pom.xml文件中添加百度語音識別SDK依賴。
<dependency>
<groupId>com.baidu.aip</groupId>
<artifactId>java-sdk</artifactId>
<version>4.15.1</version>
</dependency>創建配置類：
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);
// 可選：設置連接超時參數
client.setConnectionTimeoutInMillis(2000);
client.setSocketTimeoutInMillis(60000);
return client;
}
}創建語音識別和轉換功能的REST API
接下來，我們將創建一個REST API，用于接收語音并通過百度AI語音識別API進行轉換。
創建Spring Boot主類：
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);
}
}實現語音識別的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 {
// 將音頻文件轉為字節數組
byte[] audioData = audioFile.getBytes();
// 執行語音識別
JSONObject response = aipSpeech.asr(audioData, "pcm", 16000, null);
// 檢查返回結果中的錯誤碼
if (response.getInt("err_no") != 0) {
return ResponseEntity.status(500).body(response.toString());
}
// 返回識別結果
return ResponseEntity.ok(response.toString(4));
}
}注意：
audioFile.getBytes()方法將上傳的音頻文件轉換為字節數組。aipSpeech.asr方法接受音頻數據、音頻格式（如pcm）、采樣率（如16000）以及其他可選參數。response對象中包含了識別結果，如果err_no不為0，則表示識別出錯。
測試 REST API：
可以使用工具（如Postman）或者編寫測試類來測試上述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());
}
}項目中的優化與調試方法
- 優化連接和請求：
- 適當設置連接超時和讀取超時，以提高請求的響應速度和穩定性。
- 錯誤處理：
增加錯誤處理邏輯，例如網絡錯誤、API調用錯誤，并提供詳細的錯誤信息。
@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());
}
}日志記錄
使用日志記錄API調用過程中的關鍵事件和錯誤信息，方便調試和定位問題。
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);
@Autowired
private 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("接收到的音頻文件大小: {}", audioData.length);
JSONObject response = aipSpeech.asr(audioData, "pcm", 16000, null);
if (response.getInt("err_no") != 0) {
logger.error("語音識別錯誤: {}", response.optString("err_msg"));
return ResponseEntity.status(500).body("錯誤: " + response.optString("err_msg"));
}
logger.info("識別結果: {}", response.toString(4));
return ResponseEntity.ok(response.toString(4));
} catch (IOException e) {
logger.error("文件讀取錯誤", e);
return ResponseEntity.status(500).body("文件讀取錯誤: " + e.getMessage());
} catch (Exception e) {
logger.error("意外錯誤", e);
return ResponseEntity.status(500).body("意外錯誤: " + e.getMessage());
}
}
}總結
通過這篇文章，我們詳細介紹了如何在Spring Boot 3.x項目中集成百度AI語音識別API。我們探討了API的特點、配置方法、創建REST API以實現語音識別功能、以及優化和調試的最佳實踐。希望這篇文章能夠幫助你在實際項目中實現高效的語音識別功能。
責任編輯：武曉燕
來源：
路條編程
