使用异步和线程通过 WebSocket 基于 Python 的有效音频流

本教程解释了如何使用Python 异步 和 线程 管理通过发送的实时音频流 WebSocket 联系。主要目标是使用 Google 语音转文本 API 提供用户语音的实时转录。一起管理异步和同步任务会带来挑战，特别是在处理部分转录和非阻塞通信时。

这种方法使用了 Python，以及用于后台音频处理的线程和用于非阻塞 WebSocket 管理的 asyncio。这保证了部分转录和实时音频流得到有效处理。

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)

在 Python 中使用异步生成器进行高效的实时音频处理

此方法通过利用带有异步生成器的 Python 的 asyncio 包来异步处理流式音频和 Google Speech-to-Text 转录。

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)

有关音频流的异步和线程一起使用的常见问题

1. 线程如何帮助处理实时音频处理？
2. 通过利用 ThreadPoolExecutor，线程使主线程能够管理 WebSocket 连接，同时将异步活动（例如音频处理）委托给其他线程。
3. 我为什么要使用 asyncio 而不是单独线程？
4. asyncio 通过提供更具可扩展性的方法来管理 WebSocket 连接和 API 调用等 I/O 绑定操作，确保服务器可以处理多个连接而不会停止。
5. 使用有什么好处 asyncio.run_coroutine_threadsafe？
6. 此命令允许在单独的线程中执行异步函数，从而实现异步 WebSocket 活动与同步音频处理的集成。
7. 我可以使用谷歌的吗 SpeechAsyncClient 用于实时音频转录？
8. 是的， SpeechAsyncClient 与一个兼容 asyncio基于基于架构的非阻塞转录处理，因为它提供了对 Google Speech-to-Text API 的异步访问。
9. 如何优化音频流处理的性能？
10. 实现缓冲，使用管理数据流 asyncio.Queue，并使用反压或超时等机制来确保系统在负载下保持响应。

关于实时音频处理的最终想法

异步和线程相结合提供了一种有效管理实时音频流的有效方法。利用异步操作的非阻塞操作和并行处理的线程的优势，系统可以生成实时转录，而不会遇到任何性能问题或数据丢失。

但这种方法需要密切关注速度优化、错误管理以及促进同步和异步组件之间的无缝通信。这种混合方法可以为具有正确配置的实时转录和音频流服务提供可扩展的响应式系统。