„Python“ pagrįstas efektyvus garso srautas per „WebSocket“, naudojant „Asyncio“ ir „Threading“

Šioje pamokoje paaiškinama, kaip naudoti Python's asyncio ir sriegimas valdyti realaus laiko garso srautus, kurie siunčiami per a WebSocket ryšį. Pagrindinis tikslas yra pateikti vartotojo balso transkripciją realiuoju laiku naudojant „Google“ balso į tekstą API. Iššūkių kyla kartu tvarkant asinchronines ir sinchronines užduotis, ypač kai sprendžiama dalinė transkripcija ir neblokuojantis ryšys.

Šiam metodui naudojamas „Python“ kartu su sriegiais foniniam garso apdorojimui ir asinchronizacija neblokuojančiam „WebSocket“ valdymui. Tai garantuoja, kad dalinė transkripcija ir tiesioginiai garso srautai bus tvarkomi efektyviai.

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)

Asinchroninių generatorių naudojimas efektyviam „Python“ garso apdorojimui realiuoju laiku

Šis metodas apdoroja garso srautinį perdavimą ir „Google“ kalbos transkripciją iš kalbos į tekstą asinchroniškai, naudojant Python asyncio paketą su asinchroniniais generatoriais.

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)

Dažni klausimai, susiję su „Asyncio“ ir „Treading Together“ garso transliacijai

1. Kaip gijų sujungimas padeda apdoroti garsą realiuoju laiku?
2. Naudojant ThreadPoolExecutor, sujungimas įgalina pagrindinę giją valdyti WebSocket ryšį ir perduoti asinchroninę veiklą, pvz., garso apdorojimą, kitoms gijomis.
3. Kodėl turėčiau naudoti asyncio vietoj sriegio vien?
4. asyncio užtikrina, kad serveris galėtų valdyti kelis ryšius nesustodamas, siūlydamas labiau keičiamo dydžio įvesties / išvesties operacijų, pvz., „WebSocket“ jungčių ir API iškvietimų, valdymo metodą.
5. Kokia nauda naudojant asyncio.run_coroutine_threadsafe?
6. Ši komanda įgalina integruoti asinchronizuotą WebSocket veiklą su sinchroniniu garso apdorojimu, leisdama vykdyti asinchronizavimo funkciją iš atskiros gijos.
7. Ar galiu naudotis Google SpeechAsyncClient garso transkripcijai realiuoju laiku?
8. taip, SpeechAsyncClient yra suderinamas su a asynciopagrįsta architektūra, skirta neblokuojančiam transkripcijos apdorojimui, nes ji siūlo asinchroninę prieigą prie „Google Speech-to-Text“ API.
9. Kaip galiu optimizuoti garso srauto apdorojimo našumą?
10. Įdiekite buferį, valdykite duomenų srautą naudodami asyncio.Queue, ir naudokite mechanizmus, pvz., priešslėgį arba skirtąjį laiką, kad užtikrintumėte, jog sistema ir toliau reaguotų esant apkrovai.

Paskutinės mintys apie garso apdorojimą realiuoju laiku

„Asyncio“ ir „Trieding“ kartu yra puikus būdas efektyviai valdyti garso srautus realiuoju laiku. Išnaudodama asyncio privalumus neblokuojančioms operacijoms ir sriegimo lygiagrečiam apdorojimui, sistema gali sukurti transkripcijas realiuoju laiku nepatiriant jokių našumo problemų ar duomenų praradimo.

Tačiau šis metodas reikalauja daug dėmesio skirti greičio optimizavimui, klaidų valdymui ir sklandaus ryšio tarp sinchroninių ir asinchroninių komponentų palengvinimui. Šis hibridinis metodas gali pasiūlyti keičiamo dydžio, reaguojančią sistemą, skirtą tiesioginės transkripcijos ir garso srautinio perdavimo paslaugoms su teisinga konfigūracija.