Ефективне потокове передавання аудіо через WebSocket на основі Python за допомогою Asyncio та Threading

Цей посібник пояснює, як використовувати Python asyncio і різьблення для керування аудіопотоками в реальному часі, які надсилаються через a WebSocket підключення. Основна мета — надати транскрипцію голосу користувача в режимі реального часу за допомогою API перетворення голосу в текст Google. Проблеми виникають під час спільного керування асинхронними та синхронними завданнями, особливо під час роботи з частковими транскрипціями та неблокуючим зв’язком.

У цьому підході використовується Python разом із потоками для фонової обробки аудіо та asyncio для неблокуючого керування WebSocket. Це гарантує ефективну обробку часткової транскрипції та живих аудіопотоків.

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)

Використання асинхронних генераторів для ефективної обробки звуку в реальному часі в Python

Цей метод обробляє потокове аудіо та транскрипцію Google Speech-to-Text асинхронно, використовуючи асинхронний пакет Python із асинхронними генераторами.

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)

Поширені запитання щодо Asyncio та Threading Together для потокового аудіо

1. Як потоки допомагають обробці звуку в реальному часі?
2. Використовуючи ThreadPoolExecutor, потоки дозволяють головному потоку керувати з’єднанням WebSocket, одночасно делегуючи асинхронні дії, такі як обробка звуку, іншим потокам.
3. Чому я повинен використовувати asyncio замість того, щоб нарізати потоки самостійно?
4. asyncio гарантує, що сервер може обробляти кілька з’єднань без зупинки, пропонуючи більш масштабований метод керування пов’язаними операціями вводу-виводу, такими як з’єднання WebSocket і виклики API.
5. Яка користь від використання asyncio.run_coroutine_threadsafe?
6. Ця команда вмикає інтеграцію асинхронних дій WebSocket із синхронною обробкою звуку, дозволяючи виконання асинхронної функції з окремого потоку.
7. Чи можу я використовувати Google SpeechAsyncClient для транскрипції аудіо в реальному часі?
8. так SpeechAsyncClient сумісний з a asyncioархітектура для неблокуючої обробки транскрипції, оскільки вона пропонує асинхронний доступ до Google Speech-to-Text API.
9. Як я можу оптимізувати продуктивність обробки аудіопотоку?
10. Впровадити буферизацію, керувати потоком даних за допомогою asyncio.Queue, а також використовувати такі механізми, як зворотний тиск або тайм-аути, щоб забезпечити реакцію системи під навантаженням.

Останні думки про обробку звуку в реальному часі

Асинхронність і потокове об’єднання забезпечують потужний спосіб ефективного керування аудіопотоками в реальному часі. Використовуючи переваги asyncio для неблокуючих операцій і потоків для паралельної обробки, система може створювати транскрипції в реальному часі, не відчуваючи жодних проблем із продуктивністю або втрати даних.

Але цей метод вимагає приділяти пильну увагу оптимізації швидкості, управлінню помилками та сприянню безперебійному зв’язку між синхронними та асинхронними компонентами. Цей гібридний підхід може запропонувати масштабовану, адаптивну систему для транскрипції в реальному часі та послуг потокового аудіо з правильною конфігурацією.