结婚十年游西湖

       过春风十里，尽荠麦青青。春天总是让人舒坦，而今年的三月，也因为与媳妇结婚十年，显得格外不同。两人奢侈的请了一天假，瞒着孩子，重游西湖，去寻找13年前的冰棍店（给当时还是同事的她买了最贵的一个雪糕-8元），去寻找13年前卖红豆钥匙扣的大爷（她送我了一个绿豆的钥匙扣-纯洁的友谊），去坐一坐13年前坐过的那条凳子... 正当沉浸在浪漫的回忆中时，一个许久未曾联系的好友，突然来了消息，相约安吉大竹海。以前觉得老家的房前屋后都是竹子已是清幽之至，原来漫山遍野的竹子亦是别有一番风味。一群娃在草地上尽情的踢球，瞧，娃玩得多开心。

好奇之心从此起

闲聊之余，好友展示一个叫轻抖的小程序，里面一个视频文案提取的功能吸引了我。随便复制一条抖音，快手之类的短视频的链接就可以提取视频的文案。好奇心驱使之下，开始了一段探索之路。没曾想，开始容易，放下难。

经过一番简单的思索确定了大概流程，分三个步骤：

提取视频文件 -> 音频分离 -> 音频转文字。而后就兴高采烈的编码起来了。很快现实就给当头一棒，应验了那句伴随30年的四川老谚语：说得轻巧，是根灯草（四川话念来就有味儿了）。第一个难点就是：如何根据分享的链接下载视频，还能支持各种通用平台。尝试好一会儿后放弃了，毕竟”志不在此“嘛，后来偶然发现有不少这样的平台，专门提供根据url 下载视频的接口，就直接用三方的接口了。

有了视频链接，下载到本地就简单了（然则，简单的地方可能会有坑），直接上代码，返回文件生成的InputStream。

 public InputStream run(MediaDownloadReq req) { //根据url获取视频流 InputStream videoInputStream = null; try { String newName = "video-"+String.format("%s-%s", System.currentTimeMillis(), UUID.randomUUID().toString())+"."+req.getTargetFileSuffix(); File folder = new File(tempPath); if (!folder.exists()) { folder.mkdir(); } File file = HttpUtil.downloadFileFromUrl(req.getUrl(), new File(tempPath +"" + newName+""), new StreamProgress() { // 开始下载 @Override public void start() { log.info("Start download file..."); } // 每隔 10% 记录一次日志 @Override public void progress(long total) { //log.info("Download file progress: {} ", total); } @Override public void finish() { log.info("Download file success!"); } }); videoInputStream = new FileInputStream(file); file.delete(); } catch (Exception e) { log.error("获取视频流失败 req ={}", req.getUrl(), e); throw new BusinessException(ErrorCodeEnum.DOWNLOAD_VIDEO_ERROR.code(), "获取视频流失败"); } return videoInputStream; }

然后使用javacv 分离音频，这个没什么特别的地方， 通过FFmpegFrameRecorder 搜集分离的音频。也直接上代码。

 public ExtractAudioRes run(ExtractAudioReq req) throws Exception { long current = System.currentTimeMillis(); ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream(); //音频记录器，extractAudio:表示文件路径，2:表示两声道 FFmpegFrameRecorder recorder = new FFmpegFrameRecorder(outputStream, 2); recorder.setAudioOption("crf", "0"); recorder.setAudioQuality(0); //比特率 recorder.setAudioBitrate(256000); //采样率 //recorder.setSampleRate(16000); recorder.setSampleRate(8000); recorder.setFormat(req.getAudioFormat()); //音频编解码 recorder.setAudioCodec(avcodec.AV_CODEC_ID_PCM_S16LE); //开始记录 recorder.start(); //读取视频信息 FFmpegFrameGrabber grabber = new FFmpegFrameGrabber(req.getVideoInputStream()); grabber.setSampleRate(8000); //FFmpegLogCallback.set(); 调试日志 // 设置采集器构造超时时间(单位微秒，1秒=1000000微秒) grabber.setOption("stimeout", String.valueOf(TimeUnit.MINUTES.toMicros(30L))); grabber.start(); recorder.setAudioChannels(grabber.getAudioChannels()); Frame f; Long audioTime = grabber.getLengthInTime() / 1000/ 1000; current = System.currentTimeMillis(); //获取音频样本，并且用recorder记录 while ((f = grabber.grabSamples()) != null) { recorder.record(f); } grabber.stop(); recorder.close(); ExtractAudioRes extractAudioRes = new ExtractAudioRes(outputStream.toByteArray(), audioTime, outputStream.size() /1024); extractAudioRes.setFormat(req.getAudioFormat()); return extractAudioRes; }

黎明前的暴风雨

写到这里时，我以为胜利就如东方红霞之下呼之欲出的红日，已然无限接近，测试一个用例完美，二个用例完美，正当准备进行一个语音转文字的阶段时，最后一个单测失败。为此，开始了一轮旷日持久的调试路。

1, http下载保存文件-解析失败- avformat_find_stream_info() error : Could not find stream information；

2.浏览器保存文件也失败;

3, 迅雷下载解析也失败；

...

我已经开始怀疑三方接口返回的视频编码有问题了；当抖音保存文件解析成功时，更加印证了我的怀疑。但是使用微信小程序 saveVideoToPhotosAlbum 保存的文件居然可以解析成功...我开始怀疑自己了。于是各种参数开始胡乱一通调整。失败了无数次后，有了一个大胆的想法，我下载的你不能解析，那javaCV你自己下载的你总能解析了吧。 果然如此。上面的代码就修改了一行。

  //FFmpegFrameGrabber grabber = new FFmpegFrameGrabber(req.getVideoInputStream()); // 直接传url FFmpegFrameGrabber grabber = new FFmpegFrameGrabber(req.getUrl());

接下来就是根据提取的音频文件，调用腾讯云的ars 接口。之前使用Openai 的接口实现内部财务机器人时，有写过通过语音输入转文字的接口，直接拿过来放上就ok了。 一句话接口调用如下，如果是超过一分钟的，调用长语音接口就可以了。（注：一句话接口同步返回，长语音是异步回调）

  /** * @param audioRecognitionReq * @description: 语音转文字 * @author: jijunjian * @date: 11/21/23 09:48 * @param: [bytes] * @return: java.lang.String */ @Override public String run(AudioRecognitionReq audioRecognitionReq) { log.info("一句话语音语音转文字开始"); AsrClient client = new AsrClient(cred, ""); SentenceRecognitionRequest req = new SentenceRecognitionRequest(); req.setSourceType(1L); req.setVoiceFormat(audioRecognitionReq.getFormat()); req.setEngSerViceType("16k_zh"); String base64Encrypted = BaseEncoding.base64().encode(audioRecognitionReq.getBytes()); req.setData(base64Encrypted); req.setDataLen(Integer.valueOf(audioRecognitionReq.getBytes().length).longValue()); String text = ""; try { SentenceRecognitionResponse resp = client.SentenceRecognition(req); log.info("语音转文字结果:{}", JSONUtil.toJsonStr(resp)); text = resp.getResult(); if (Strings.isNotBlank(text)){ return text; } return "无内容"; } catch (TencentCloudSDKException e) { log.error("语音转文字失败:{}",e); throw new BusinessException(AUDIO_RECOGNIZE_ERROR.code(), "语音转文字异常，请重试"); } }

长语音转文本也差不多。代码如下

  /** * @param audioRecognitionReq * @description: 语音转文字 * @author: jijunjian * @date: 11/21/23 09:48 * @param: [bytes] * @return: java.lang.String */ @Override public String run(AudioRecognitionReq audioRecognitionReq) { log.info("极速语音转文字开始"); Credential credential = Credential.builder().secretId(AppConstant.Tencent.asrSecretId).secretKey(AppConstant.Tencent.asrSecretKey).build(); String text = ""; try { FlashRecognizer recognizer = SpeechClient.newFlashRecognizer(AppConstant.Tencent.arsAppId, credential); byte[] data = null; if (audioRecognitionReq.getBytes() != null){ data = audioRecognitionReq.getBytes(); }else { //根据文件路径获取识别语音数据 以后再实现 } //传入识别语音数据同步获取结果 FlashRecognitionRequest recognitionRequest = FlashRecognitionRequest.initialize(); recognitionRequest.setEngineType("16k_zh"); recognitionRequest.setFirstChannelOnly(1); recognitionRequest.setVoiceFormat(audioRecognitionReq.getFormat()); recognitionRequest.setSpeakerDiarization(0); recognitionRequest.setFilterDirty(0); recognitionRequest.setFilterModal(0); recognitionRequest.setFilterPunc(0); recognitionRequest.setConvertNumMode(1); recognitionRequest.setWordInfo(1); FlashRecognitionResponse response = recognizer.recognize(recognitionRequest, data); if (SuccessCode.equals(response.getCode())){ text = response.getFlashResult().get(0).getText(); return text; } log.info("极速语音转文字失败:{}", JSONUtil.toJsonStr(response)); throw new BusinessException(AUDIO_RECOGNIZE_ERROR.code(), "极速语音转换失败，请重试"); } catch (Exception e) { log.error("语音转文字失败:{}",e); throw new BusinessException(AUDIO_RECOGNIZE_ERROR.code(), "极速语音转文字异常，请重试"); } } /** * @param req * @description: filter 根据参数选 * @author: jijunjian * @date: 3/3/24 18:54 * @param: * @return: */ @Override public Boolean filter(AudioRecognitionReq req) { if (req.getAudioTime() == null || req.getAudioTime() >= AppConstant.Tencent.Max_Audio_Len || req.getAudioSize() >= AppConstant.Tencent.Max_Audio_Size){ return true; } return false; }

没有结束的结束

一开始只是凭着对文案提取好奇，没曾想，一写就停不下来；后端实现了，如果没有一个前端的呈现又感觉略有遗憾；于是又让媳妇帮忙搞了一套UI；又搞了一个简单的小程序...一顿操作之后，终于上线了。有兴趣的同学可以扫码体验下。

小程序名称 ：文字转语音实用工具；

小程序二维码 :  不让放二维码，来一个链接快速体验

 

 

 

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