讯飞语音转写 API 文档
文档地址：https://www.xfyun.cn/doc/asr/ifasr_new/API.html
看到没有 js 版本的 demo（音频流模式），所以就搞了一个分享出来
在 React Native 运行环境下测试有效。
1、生成 signa
import axios from 'axios';
import { Buffer } from 'buffer'; // 导入 Buffer
import * as CryptoJS from 'crypto-js';const APP_ID = ''; // 替换为您的 appId
const SECRET_KEY = ''; // 替换为您的 secretKey// 生成 signa
const generateSigna = (ts: number) => {const baseString = `${APP_ID}${ts}`;const md5Hash = CryptoJS.MD5(baseString).toString();const hmac = CryptoJS.HmacSHA1(md5Hash, SECRET_KEY);return CryptoJS.enc.Base64.stringify(hmac);
};
2、上传音频文件
// 上传音频文件
export const uploadAudio = async (file: { path: string, base64: string, name: any; size: any; duration: number; }) => {const ts = Math.floor(Date.now() / 1000); // 当前时间戳const signa = generateSigna(ts);// 读取音频文件为二进制数据// const fileData = await RNFS.readFile(filePath, 'base64'); // 读取文件为 base64 编码const fileData = file.base64; // 假设您有音频文件的 base64 编码数据const buffer = Buffer.from(fileData, 'base64'); // 将 base64 转换为 Bufferconsole.log("🚀 ~ uploadAudio ~ buffer:", buffer)// 拼接请求参数到 URLconst url = `https://raasr.xfyun.cn/v2/api/upload?fileName=${encodeURIComponent(file.name)}&fileSize=${buffer.length}&duration=${Math.floor(10)}&standardWav=${1}&appId=${APP_ID}&ts=${ts}&signa=${encodeURIComponent(signa)}`;try {const response = await axios.post(url,buffer,{headers: {'Content-Type': 'application/octet-stream','Content-Length': buffer.length,},});return response.data; // 返回响应数据} catch (error) {console.error('上传音频文件失败:', error);}
};
上传音频文件 使用示例
// 使用示例try {const result = await uploadAudio(file);console.log('上传成功，订单 ID:', result.content.orderId);} catch (error) {console.error('上传失败:', error);}
3、查询转写结果
// 查询转写结果
export const getResult = async (orderId: string, resultType = 'transfer') => {const ts = `${Math.floor(Date.now() / 1000)}`; // 当前时间戳const signa = generateSigna(Number(ts));// 构建请求 URLconst url = `https://raasr.xfyun.cn/v2/api/getResult?orderId=${encodeURIComponent(orderId)}&resultType=${encodeURIComponent(resultType)}&appId=${encodeURIComponent(APP_ID)}&ts=${ts}&signa=${encodeURIComponent(signa)}`;try {const response: any = await axios.get(url); // 使用 GET 请求// 检查响应状态码if (response.data.code !== '000000') {console.log(response.data.descInfo);return;}// 处理响应数据// lattice List 做顺滑功能的识别结果const resultLattice = extractTranscriptionResults(JSON.parse(response.data.content.orderResult))// lattice2 List 未做顺滑功能的识别结果，当开启顺滑和后语规整后 orderResult 才返回 lattice2 字段（需要开通权限）const resultLattice2 = extractTranscriptionResults2(JSON.parse(response.data.content.orderResult))return resultLattice2; // 返回响应数据} catch (error) {console.error('查询转写结果失败:', error);}
};
// 使用示例
const orderId = ''; // 替换为实际的订单 ID
getResult(orderId).then(result => {console.log('查询结果:', result);}).catch(error => {console.error('查询失败:', error);});
4、处理响应数据
// 做顺滑功能的识别结果
function extractTranscriptionResults(data: { lattice: any[]; }) {// 检查输入数据的有效性if (!data || !data.lattice || !data.lattice.length) {return [];}const transcriptions: string[] = [];// 遍历每个 json_1bestdata.lattice.forEach((item: { json_1best: string; }) => {const result = JSON.parse(item.json_1best).st;// 检查结果对象的有效性if (!result || !result.rt || !result.rt.length) {return;}// 提取识别结果let transcription = '';result.rt.forEach((rtItem: { ws: any[]; }) => {rtItem.ws.forEach((word: { cw: any; }) => {// 获取词语候选识别结果const candidates = word.cw;if (candidates && candidates.length) {// 取第一个候选词作为识别结果transcription += candidates[0].w;}});});// 将提取的结果添加到数组中transcriptions.push(transcription);});console.log("🚀 ~ extractTranscriptionResults ~ transcriptions:", transcriptions)return transcriptions;
}// 未做顺滑功能的识别结果
function extractTranscriptionResults2(data: { lattice2: { json_1best: { st: any; }; }[]; }) {// 检查输入数据的有效性if (!data || !data.lattice2 || !data.lattice2.length) {return [];}const transcriptions: string[] = [];// 遍历每个 json_1bestdata.lattice2.forEach((item: { json_1best: { st: any; }; }) => {const result = item.json_1best.st;// 检查结果对象的有效性if (!result || !result.rt || !result.rt.length) {return;}// 提取识别结果let transcription = '';result.rt.forEach((rtItem: { ws: any[]; }) => {rtItem.ws.forEach((word: { cw: any; }) => {// 获取词语候选识别结果const candidates = word.cw;if (candidates && candidates.length) {// 取第一个候选词作为识别结果transcription += candidates[0].w;}});});// 将提取的结果添加到数组中transcriptions.push(transcription);});return transcriptions;
}
