Streaming audio efficace basato su Python su WebSocket utilizzando Asyncio e Threading

Combinazione di Asyncio e Threading per la trascrizione audio in tempo reale

La gestione dei dati audio in tempo reale tramite una connessione WebSocket presenta notevoli difficoltà, in particolare quando si includono API di terze parti come Google Speech-to-Text. Diventa fondamentale elaborare questi dati in modo asincrono quando i flussi audio live vengono consegnati da un'app Android a un server. L'obiettivo è la trascrizione dell'input del microfono in tempo reale sul lato client.

Il server è responsabile della supervisione della ricezione dei frame audio in questo progetto e della fornitura di trascrizioni in tempo reale al client. Di Pitone asincio framework, che consente operazioni asincrone, viene utilizzato nella costruzione del server. Tuttavia, è necessaria un'attenta sincronizzazione quando si combina asyncio per la trasmissione WebSocket non bloccante con filettatura per gestire l'elaborazione audio simultanea.

La trascrizione in tempo reale utilizzando l'API Speech-to-Text di Google è un'opzione molto apprezzata, ma combinarla con una configurazione server basata su asincrono può presentare sfide architettoniche. Rendere il sistema reattivo in questa configurazione garantendo allo stesso tempo che i componenti sincroni e asincroni funzionino all'unisono rappresenta un problema.

Questo articolo esamina le sfide dell’integrazione asincio con filettatura per la trascrizione audio in tempo reale e fornisce modi praticabili per semplificare la procedura. Tratteremo anche argomenti come la gestione efficiente della connessione WebSocket e l'uso di generatori asincroni.

Elaborazione audio asincrona con threading e integrazione WebSocket

I programmi sopra menzionati sfruttano Python asincio E filettatura funzionalità per gestire lo streaming audio in tempo reale tramite una connessione WebSocket. Gli obiettivi principali sono acquisire dati audio in tempo reale da un'app Android, inviarli all'API Google Speech-to-Text per la trascrizione e fornire al cliente trascrizioni parzialmente completate. Utilizzando asyncio, il server viene avviato e può eseguire varie attività asincrone, come la ricezione di frame audio e il mantenimento delle connessioni WebSocket. Il server può gestire dati audio e altre operazioni sincrone senza interrompere il ciclo di eventi integrando queste attività con il threading.

IL AudioHandler class, che supervisiona la ricezione e l'elaborazione dei dati audio, è la mente dietro l'implementazione. Memorizza i blocchi audio in entrata in una coda. Il server decodifica l'audio una volta ricevuto e lo aggiunge alla coda. Il server può ora scaricare l'elaborazione dell'audio introducendo ThreadPoolExecutor, che legge dalla coda e genera richieste per l'API Google Speech-to-Text. Per una gestione e una trascrizione audio efficaci, asyncio e threading devono essere tenuti separati.

La natura asincrona della comunicazione WebSocket rispetto al comportamento sincrono richiesto da alcuni componenti del processo di elaborazione audio rappresenta una delle principali sfide della configurazione. Un approccio consiste nell'utilizzare il file asyncio.run_coroutine_threadsafe comando, che consente l'esecuzione di una funzione asincrona (come la consegna di trascrizioni al client) dall'interno di un contesto con thread. Ciò garantisce che la connessione WebSocket rimanga reattiva mentre l'elaborazione audio avviene in background consentendo al server di comunicare i dati di trascrizione al client in tempo reale.

Inoltre, l'integrazione di Sintesi vocale di Google è gestito mediante tecniche asincrone. Lo script invia segmenti audio all'API di Google tramite il file StreamingRecognizeRequest e riceve indietro in modo asincrono. Per attraversare le risposte viene utilizzato un ciclo asincrono, garantendo che le trascrizioni vengano elaborate e rispedite tempestivamente al cliente. Attraverso l'uso di asyncio per operazioni WebSocket non bloccanti e il threading per processi in background, il server può gestire efficacemente flussi audio in tempo reale, elaborarli per la trascrizione e restituire i risultati in un formato ottimale.

import asyncio
import websockets
import base64
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from google.cloud import speech
import queue
class AudioHandler:
    def __init__(self, client_handler):
        self._client_handler = client_handler
        self._audio_queue = queue.Queue()
        self._is_streaming = False
        self._speech_client = speech.SpeechClient()
        self._executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
    async def receive_audio(self, content, audio_id):
        self._is_streaming = True
        audio_data = base64.b64decode(content)
        self._audio_queue.put(audio_data)
        if not self._request_built:
            future = self._executor.submit(self._build_requests)
            future.add_done_callback(lambda f: self._on_audio_complete(f, audio_id))
    def _build_requests(self):
        audio_generator = self._read_audio()
        requests = (speech.StreamingRecognizeRequest(audio_content=chunk) for chunk in audio_generator)
        responses = self._speech_client.streaming_recognize(config, requests)
        self._listen_print_loop(responses)
    def _read_audio(self):
        while self._is_streaming:
            chunk = self._audio_queue.get()
            yield chunk
    def _listen_print_loop(self, responses):
        for response in responses:
            for result in response.results:
                if result.is_final:
                    asyncio.run_coroutine_threadsafe(self._client_handler.send_transcription(result), self._client_handler.loop)

import asyncio
import websockets
import base64
from google.cloud import speech
from asyncio import Queue
class AsyncAudioHandler:
    def __init__(self, client_handler):
        self._client_handler = client_handler
        self._audio_queue = Queue()
        self._speech_client = speech.SpeechAsyncClient()
        self._is_streaming = False
    async def receive_audio(self, content, audio_id):
        self._is_streaming = True
        await self._audio_queue.put(base64.b64decode(content))
        if not self._request_built:
            self._request_built = True
            await self._build_requests()
    async def _read_audio(self):
        while self._is_streaming:
            chunk = await self._audio_queue.get()
            yield speech.StreamingRecognizeRequest(audio_content=chunk)
    async def _build_requests(self):
        async for response in self._speech_client.streaming_recognize(requests=self._read_audio()):
            await self._listen_print_loop(response)
    async def _listen_print_loop(self, responses):
        for response in responses:
            if response.results:
                result = response.results[0]
                if result.is_final:
                    await self._client_handler.send_transcription(result.alternatives[0].transcript)

Miglioramento dello streaming audio in tempo reale con gestione degli errori e ottimizzazione delle prestazioni

Robusto gestione degli errori e l'ottimizzazione della velocità sono essenziali per l'elaborazione audio in tempo reale su connessioni WebSocket, ma vengono spesso ignorate. Potrebbero verificarsi arresti anomali o comportamenti insoliti durante l'elaborazione di feed audio e trascrizioni dal vivo a causa di interruzioni della rete, sovraccarico del server o persino utilizzo inappropriato dell'API. È fondamentale assicurarsi che errori come la perdita di connessione o gli errori API vengano gestiti correttamente dal server WebSocket. Per garantire la stabilità, è possibile includere blocchi try-eccetto attorno a funzioni cruciali, come la lettura dalla coda audio o l'elaborazione delle risposte dall'API Google Speech-to-Text.

Mantenere la reattività del sistema di fronte a carichi di lavoro pesanti è un altro componente cruciale. È possibile che vengano trasmessi rapidamente più fotogrammi in streaming durante l'elaborazione dell'audio dal vivo, il che potrebbe sovraccaricare il server o il provider di trascrizione. Utilizzare un sistema buffer all'interno della coda, in cui il server può regolare il flusso dei blocchi di dati, è una tattica efficiente. Il mantenimento di un livello di prestazione ottimale può essere ottenuto anche implementando timeout e metodi di contropressione all'interno del file asincio loop di eventi, che garantirà che l'audio venga elaborato e trascritto senza ritardi o perdita di dati.

La sicurezza è un problema oltre alle prestazioni. La salvaguardia della comunicazione WebSocket è essenziale per la gestione di dati sensibili in tempo reale, come la voce. È possibile garantire flussi di dati crittografati tra il server e il client implementando SSL/TLS per la connessione WebSocket. Inoltre, è possibile evitare l'immissione di dati dannosi verificando innanzitutto l'integrità e l'autenticità dei dati audio in entrata prima di elaborarli. L'intero sistema di streaming e trascrizione audio può essere reso più affidabile, scalabile e sicuro ponendo uguale enfasi sulla sicurezza e sulle prestazioni.