由于业务需求，需要使用微信小程序语音识别的功能，查找了好多发难，也踩了好多坑，把过程记录一下，或许会帮助到需要的朋友。
业务需求：
在小程序中识别用户语音输入的命令
业务环境和关键技术：
1.小程序：
关键流程流程：
录音存储-->上传录音文件到服务器后台-->读取服务器返回结果
关键代码：
//按键按下事件
startRec:function(res){
var that=this
wx.startRecord({
success: function (res) {
var tempFilePath = res.tempFilePath//获取录音文件路径
console.log(tempFilePath)
// 上传卢新文件到服务器
wx.uploadFile({
url: \'http://ipaddress:port/voice_detec\',
filePath: tempFilePath,
name: \'voice\',
// 服务器返回识别结果
success:function(res){
console.log(res.data)
var data = res.data
var jd = JSON.parse(data)
if (jd.err_no==0){
var msg =jd.result[0];
}
else{
var msg = \'未识别，请重新尝试\';
}
// 显示识别成功
wx.showToast({
title: msg,
})
},
// 上传识别
fail:function(){
console.log(\'error upload!\')
wx.showToast({
title: \'与语音识别服务器断开连接\',
})
}
});
// 播放录音
wx.playVoice({
filePath: tempFilePath,
complete: function () {
console.log("播放录音")
}
})
},
fail: function (res) {
//录音失败
}
})
setTimeout(function () {
//结束录音
wx.stopRecord();
}, 10000)
},2.服务器：
-
在服务器（linux）配置silk-v3-decoder
安装指南：
依赖组件：gcc、ffmpeg
git clone https://github.com/kn007/silk-v3-decoder.git
cd silk*/silk
make
#若果有waring不用担心，看看目录下有没有生成二级制文件decoder
# 使用上个目录的sh脚本，把1.silk转伟1.wav，这两个文件在同一个目录
cd ..
sh converter.sh 1.slk wav
# 看看有没有生成1.wav由于百度api的语音识别的语音文件码率只能为8K或者16K，所以要对conveter.sh里面的几个参数进行修改，保证转化的采样率是16K，修改后的文件如下（把70行改成71行的内容），如果不修改，识别效果不是很好：
62 $cur_dir/silk/decoder "$1" "$1.pcm" > /dev/null 2>&1
63 if [ ! -f "$1.pcm" ]; then
64 ffmpeg -y -i "$1" "${1%.*}.$2" > /dev/null 2>&1 &
65 ffmpeg_pid=$!
66 while kill -0 "$ffmpeg_pid"; do sleep 1; done > /dev/null 2>&1
67 [ -f "${1%.*}.$2" ]&&echo -e "${GREEN}[OK]${RESET} Convert $1 to ${1%.*}.$2 success, ${YELLOW}but not a silk v3 encoded file.${RESET}"& &exit
68 echo -e "${YELLOW}[Warning]${RESET} Convert $1 false, maybe not a silk v3 encoded file."&&exit
69 fi
70 #ffmpeg -y -f s16le -ar 12000 -ac 2 -i "$1.pcm" "${1%.*}.$2" > /dev/null 2>&1
71 ffmpeg -y -f s16le -ar 12000 -ac 2 -i "$1.pcm" -f wav -ar 16000 -ac 1 "${1%.*}.$2" > /dev/null 2>&1
72 ffmpeg_pid=$!
73 while kill -0 "$ffmpeg_pid"; do sleep 1; done > /dev/null 2>&1
74 rm "$1.pcm"
75 [ ! -f "${1%.*}.$2" ]&&echo -e "${YELLOW}[Warning]${RESET} Convert $1 false, maybe ffmpeg no format handler for $2."&&exit
76 echo -e "${GREEN}[OK]${RESET} Convert $1 To ${1%.*}.$2 Finish."
77 exit-
python+flask+silk2wav+百度云resultApi
此步骤，通过flask搭建http服务器，接受小程序上传过来的silk语音文件，然后通过python调用shell脚本进行转码，再把转码后的wav语音文件调用百度api进行识别。
@app.route(\'/voice_detec\', methods=[\'POST\',\'GET\'])
def voice_detec():
if request.method == \'POST\':
# print(\'POST:\',request.form)
# 接受小程序上传的文件
voice_file = request.files[\'voice\']
if voice_file:
# 存储到磁盘
voice_file.save(\'2.silk\')
# 转码，这里需要注意文件放的位置，将在下面给出文件位置
msg=os.system(\'sudo sh silk-v3-decoder/converter.sh ../2.silk wav\')
print(msg)
f=open(\'2.wav\',\'rb\')
# 调用api识别
result=baidu_client.asr(f.read(),\'wav\',16000,{
\'dev_pid\':1537,
})
f.close()
print(result)
# 返回识别结果
return json.dumps(result)
return \'{\'err_no\':10010}\'
整个服务器项目的目录结构：
webproject
├── 2.silk # 服务器上传的文件包存2.silk
├── 2.wav #转码结果
├── http.py # 代码
├── silk-v3-decoder #github下载的源码+make后的文件
│ ├── converter_beta.sh
│ ├── converter.sh
│ ├── conv.sh
│ ├── LICENSE
│ ├── README.md
│ ├── silk
│ └── windows
3.百度云：
语音识别api配置：这个直接看官方文档吧，很清楚。
4.爬坑指南
- 不要企图使用电脑客户端的缓存的.silk去转换，和真机环境不是一个类型
- 使用python2的朋友可能会面临字符串转码的问题，头痛
- silk-v3-decoder 编译过程报错或者警告问题
