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使用FastAPI构建AI实时语音处理API

随着人工智能技术的飞速发展，语音识别和语音处理技术已经逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从智能音箱、智能手机到车载系统，语音交互已经深入到了我们的工作和生活中。然而，传统的语音处理技术往往存在响应速度慢、处理能力有限等问题。本文将介绍如何使用FastAPI构建一个AI实时语音处理API，实现高效的语音识别和语音合成。

一、FastAPI简介

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建APIs，由Python 3.6+编写。它具有以下特点：

基于标准Python类型提示，自动验证请求和响应。
高性能，可扩展性强。
支持异步请求处理。
丰富的文档和示例。

二、构建AI实时语音处理API

环境搭建

首先，我们需要搭建一个Python开发环境。以下是所需环境：

Python 3.6+
FastAPI框架
uvicorn异步服务器
语音识别和语音合成库（如：pyaudio、speech_recognition、gTTS）

设计API接口

为了实现实时语音处理，我们需要设计两个API接口：一个用于语音识别，另一个用于语音合成。

（1）语音识别API

该接口接收音频流，实时识别语音内容，并返回识别结果。

from fastapi import FastAPI

from fastapi.responses import JSONResponse

import speech_recognition as sr



app = FastAPI()



@app.post("/speech-recognize/")

async def speech_recognize(audio_stream: bytes):

    recognizer = sr.Recognizer()

    audio = sr.AudioData(audio_stream, sample_rate=16000)

    try:

        result = recognizer.recognize_google(audio)

    except sr.UnknownValueError:

        result = "无法识别"

    except sr.RequestError:

        result = "请求错误"

    return JSONResponse({"result": result})

（2）语音合成API

该接口接收文本内容，实时合成语音，并返回音频流。

from fastapi import FastAPI

from fastapi.responses import StreamingResponse

from gtts import gTTS

import io



app = FastAPI()



@app.post("/speech-synthesis/")

async def speech_synthesis(text: str):

    tts = gTTS(text=text, lang='zh-cn')

    tts.save("output.mp3")

    audio_file = open("output.mp3", "rb")

    audio_stream = audio_file.read()

    audio_file.close()

    return StreamingResponse(audio_stream, media_type="audio/mpeg")

启动服务器

使用uvicorn启动FastAPI服务器，监听指定端口。

uvicorn main:app --reload

测试API

（1）测试语音识别API

使用curl命令发送音频流到语音识别API：

curl -X POST "http://localhost:8000/speech-recognize/" -H "Content-Type: audio/mpeg" -d @./test_audio.mp3

（2）测试语音合成API

使用curl命令发送文本内容到语音合成API：

curl -X POST "http://localhost:8000/speech-synthesis/" -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "你好，世界！"}'

三、总结

本文介绍了如何使用FastAPI构建一个AI实时语音处理API，包括语音识别和语音合成。通过这种方式，我们可以实现高效、实时的语音交互，为我们的生活带来更多便利。随着技术的不断发展，语音处理API将在更多场景中得到应用，为我们的智能生活提供有力支持。