依图语音API的C#封装以及调用进行语音转写的处理

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。

        /// <summary>

        /// 保存数据到数据库

        /// </summary>

        /// <param name="dto"></param>

        /// <returns></returns>

        public async Task<bool> SaveData(LongVoiceResultDto dto)

        {

            bool result = false;

            if(dto != null)

            {

                using(var db = CreateDb())

                {

                    var info = new ConsultationInfo();

                    info.DiscernStatus = dto.taskId;

                    info.OperateStatus = "未识别";

                    if (dto.data != null && dto.data.speechResult != null)

                    {

                        if (dto.data.statusCode == 3)

                        {

                            info.OperateStatus = "已识别";

                        }

                        var speechResult = dto.data.speechResult;

                        info.DiscernText = speechResult.resultText;

                    }

                    result = await db.Insertable(info).ExecuteCommandAsync() > 0;

                }

            }

            return result;

        }

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 = "https://www.***.com/downloads/iqidi.mp3", //语音文件

                callback = "http://www.***.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);

            }

        }

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。

巴特西

依图语音API的C#封装以及调用进行语音转写的处理

1、语音识别的接口提供商及API情况

2、基于依图语音API的C#封装

最新文章

热门文章