Asyncio とスレッドを使用した WebSocket 経由の Python ベースの効果的なオーディオ ストリーミング

このチュートリアルでは、Python の使用方法を説明します。 非同期 そして ねじ切り 経由で送信されるリアルタイムのオーディオ ストリームを管理します。 ウェブソケット 繋がり。主な目標は、Google voice-to-Text API を使用してユーザーの音声をリアルタイムに文字起こしすることです。非同期タスクと同期タスクを一緒に管理する際、特に部分的な転写やノンブロッキング通信を扱う場合には課題が生じます。

このアプローチでは Python が使用され、バックグラウンド オーディオ処理のためのスレッドとノンブロッキング WebSocket 管理のための asyncio が使用されます。これにより、部分的な文字起こしとライブ オーディオ ストリームが効果的に処理されることが保証されます。

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)

Python での効率的なリアルタイム オーディオ処理のための非同期ジェネレーターの使用

このメソッドは、非同期ジェネレーターを備えた Python の asyncio パッケージを利用することにより、ストリーミング オーディオと Google Speech-to-Text トランスクリプションを非同期的に処理します。

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)

オーディオ ストリーミングのための Asyncio とスレッドの併用に関するよくある質問

1. スレッド化はリアルタイムのオーディオ処理の処理にどのように役立ちますか?
2. 活用することで ThreadPoolExecutor、スレッド化により、オーディオ処理などの非同期アクティビティを他のスレッドに委任しながら、メインスレッドが WebSocket 接続を管理できるようになります。
3. なぜ使用する必要があるのか asyncio 単独でスレッドを作成する代わりに?
4. asyncio WebSocket 接続や API 呼び出しなどの I/O バウンド操作を管理するよりスケーラブルな方法を提供することで、サーバーが停止することなく複数の接続を処理できるようにします。
5. 使用するメリットは何ですか asyncio.run_coroutine_threadsafe?
6. このコマンドは、別のスレッド内からの非同期関数の実行を許可することにより、非同期 WebSocket アクティビティと同期オーディオ処理の統合を可能にします。
7. Google を使用できますか SpeechAsyncClient リアルタイム音声文字起こし用?
8. はい、 SpeechAsyncClient と互換性があります asyncioGoogle Speech-to-Text API への非同期アクセスを提供するため、ノンブロッキング文字起こし処理用の ベースのアーキテクチャ。
9. オーディオ ストリーム処理のパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいですか?
10. バッファリングを実装し、 asyncio.Queue、バックプレッシャーやタイムアウトなどのメカニズムを使用して、負荷がかかってもシステムの応答性が維持されるようにします。

リアルタイムオーディオ処理に関する最終的な考え

Asyncio とスレッドを組み合わせることで、リアルタイム オーディオ ストリームを効果的に管理する強力な方法が提供されます。ノンブロッキング操作のための asyncio と並列処理のためのスレッドの利点を利用して、システムはパフォーマンスの問題やデータ損失を経験することなくリアルタイムの文字起こしを生成できます。

ただし、この方法では、速度の最適化、エラー管理、同期コンポーネントと非同期コンポーネント間のシームレスな通信の促進に細心の注意を払う必要があります。このハイブリッド アプローチにより、正しい構成でライブ文字起こしおよびオーディオ ストリーミング サービス用のスケーラブルで応答性の高いシステムを提供できます。