实时语音流识别：SenseVoiceSmall WebSocket集成案例-开发者社区

实时语音流识别：SenseVoiceSmall WebSocket集成案例

1. 引言：让语音理解更智能

你有没有想过，一段语音不仅能被“听懂”，还能被“读懂”情绪？比如，系统不仅能转写出你说的话，还能知道你是开心、生气，还是在鼓掌、笑出声？这不再是科幻场景，而是现实。

今天要介绍的SenseVoiceSmall模型，正是这样一个能“听声辨情”的多语言语音理解工具。它由阿里巴巴达摩院开源，不仅支持中、英、日、韩、粤语等多语种高精度识别，还具备情感识别和声音事件检测能力——真正实现了从“语音转文字”到“语音理解”的跨越。

本文将带你深入一个实际案例：如何通过 WebSocket 实现实时语音流识别，并集成 SenseVoiceSmall 模型，打造一个低延迟、高响应的语音理解服务。无论你是想做智能客服、会议记录，还是情感分析系统，这个方案都极具参考价值。

2. 核心能力解析：不只是语音识别

2.1 多语言与富文本识别

SenseVoiceSmall 的一大亮点是其“富文本识别”（Rich Transcription）能力。传统 ASR（自动语音识别）只能输出纯文字，而 SenseVoice 能在转写结果中标注：

情感标签：如<|HAPPY|>、<|ANGRY|>、<|SAD|>
声音事件：如<|BGM|>、<|APPLAUSE|>、<|LAUGHTER|>

这意味着，一段录音中的背景音乐、笑声、掌声，甚至是语气变化，都能被精准捕捉并结构化输出。

2.2 高性能推理架构

该模型采用非自回归（non-autoregressive）架构，相比传统自回归模型，推理速度大幅提升。在 NVIDIA 4090D 等消费级显卡上，也能实现秒级转写，非常适合实时语音流处理。

2.3 内置 Gradio 可视化界面

镜像已预装 Gradio WebUI，无需编写前端代码，即可上传音频、选择语言、查看带情感标签的识别结果。这对于快速验证模型效果非常友好。

3. 实时语音流处理：为什么需要 WebSocket？

3.1 传统方式的局限

如果你只是上传一个完整的音频文件进行离线识别，HTTP 请求完全够用。但一旦涉及实时语音流——比如电话通话、直播语音、远程会议——你就需要一种能持续传输数据的通信机制。

HTTP 是短连接，每次请求后断开，不适合持续传数据。而WebSocket是长连接，允许客户端和服务端双向实时通信，正好满足实时语音流的需求。

3.2 WebSocket 的优势

低延迟：数据可以边采集边发送，无需等待整段音频结束
双向通信：服务端可实时返回部分识别结果（partial result）
高效传输：避免频繁建立/断开连接的开销

4. 集成实现：构建实时语音识别服务

4.1 环境准备

确保运行环境满足以下依赖：

# Python 版本 Python 3.11 # 必需库 pip install torch==2.5 funasr modelscope gradio av # 系统工具 apt-get install ffmpeg

4.2 WebSocket 服务端代码

我们基于websockets库搭建一个简单的 WebSocket 服务器，接收音频流并调用 SenseVoiceSmall 模型进行实时识别。

# app_websocket.py import asyncio import websockets import json import numpy as np from funasr import AutoModel from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess # 初始化模型 model = AutoModel( model="iic/SenseVoiceSmall", trust_remote_code=True, device="cuda:0", vad_model="fsmn-vad" ) async def handle_audio_stream(websocket, path): buffer = [] try: async for message in websocket: data = json.loads(message) # 接收音频数据块 if data["type"] == "audio": audio_chunk = np.frombuffer(bytes(data["data"]), dtype=np.int16) buffer.append(audio_chunk) # 收到结束信号，开始识别 elif data["type"] == "end": if len(buffer) == 0: await websocket.send(json.dumps({"error": "未收到有效音频数据"})) return # 合并所有音频块 full_audio = np.concatenate(buffer, axis=0) # 临时保存为 wav 文件供模型读取 import soundfile as sf temp_wav = "/tmp/temp_audio.wav" sf.write(temp_wav, full_audio, samplerate=16000) # 调用模型识别 res = model.generate( input=temp_wav, language="auto", use_itn=True ) if len(res) > 0: raw_text = res[0]["text"] clean_text = rich_transcription_postprocess(raw_text) await websocket.send(json.dumps({ "type": "result", "text": clean_text })) else: await websocket.send(json.dumps({ "type": "result", "text": "识别失败" })) # 清空缓冲区 buffer.clear() except Exception as e: await websocket.send(json.dumps({"error": str(e)})) # 启动 WebSocket 服务 start_server = websockets.serve(handle_audio_stream, "0.0.0.0", 8765) print("WebSocket 服务已启动，监听端口 8765...") asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server) asyncio.get_event_loop().run_forever()

4.3 客户端示例（JavaScript）

前端可通过浏览器录音 API 获取麦克风数据，并通过 WebSocket 发送给服务端。

// client.js const socket = new WebSocket('ws://your-server-ip:8765'); let mediaRecorder; let audioChunks = []; navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }) .then(stream => { mediaRecorder = new MediaRecorder(stream); mediaRecorder.ondataavailable = event => { audioChunks.push(event.data); }; mediaRecorder.onstop = () => { // 将音频数据转换为 Int16Array 并发送 const reader = new FileReader(); reader.onload = () => { const arrayBuffer = reader.result; const int16Array = new Int16Array(arrayBuffer); socket.send(JSON.stringify({ type: "audio", data: Array.from(int16Array) })); // 发送结束信号 socket.send(JSON.stringify({ type: "end" })); }; reader.readAsArrayBuffer(new Blob(audioChunks, { type: 'audio/wav' })); }; }); // 开始录音 document.getElementById('start').onclick = () => { audioChunks = []; mediaRecorder.start(); }; // 停止录音并发送 document.getElementById('stop').onclick = () => { mediaRecorder.stop(); }; // 接收识别结果 socket.onmessage = event => { const data = JSON.parse(event.data); if (data.type === 'result') { console.log('识别结果:', data.text); document.getElementById('result').innerText = data.text; } };

5. 使用流程与部署建议

5.1 本地测试步骤

启动 WebSocket 服务：
```
python app_websocket.py
```
在本地运行前端页面，通过按钮控制录音并发送数据。
服务端接收到完整音频后，调用 SenseVoiceSmall 进行识别，并返回带情感标签的结果。

5.2 生产环境优化建议

音频分片策略：对于超长语音，可在客户端按固定时间（如 30 秒）分片发送，避免内存溢出。
VAD 控制：启用 Voice Activity Detection（VAD），只在有声音时传输数据，减少无效流量。
并发处理：使用异步框架（如 FastAPI + Uvicorn）提升多连接处理能力。
GPU 资源管理：合理设置 batch_size_s 参数，避免显存溢出。

6. 实际效果展示

假设输入一段中文语音：“哈哈哈，今天真是太开心了！”

模型返回的原始结果可能是：

<|LAUGHTER|> 哈哈哈 <|HAPPY|> 今天真是太开心了！

经过rich_transcription_postprocess处理后，可转化为更友好的格式：

[笑声] 哈哈哈 [情绪：开心] 今天真是太开心了！

这种结构化输出，非常适合后续用于情感分析、内容标注、智能剪辑等场景。

7. 注意事项与常见问题

7.1 音频格式要求

推荐采样率：16kHz
位深：16-bit
单声道或双声道均可，模型会自动重采样

7.2 情感识别准确性

情感识别基于上下文语义和声学特征，对明显的情绪波动识别效果较好
对于轻微情绪变化（如“略带不满”），可能识别为中性或默认情绪

7.3 性能调优建议

若追求极致低延迟，可关闭merge_vad和merge_length_s，改为逐段识别
对于长音频，建议启用batch_size_s分批处理，避免显存不足

8. 总结

SenseVoiceSmall 不只是一个语音识别模型，更是一个多模态语音理解引擎。通过集成 WebSocket，我们可以将其能力延伸到实时语音流场景，实现真正的“边说边识别、边识别边分析”。

无论是构建智能会议纪要系统、实时客服质检平台，还是开发带有情绪感知的虚拟助手，这套方案都提供了坚实的技术基础。

更重要的是，整个流程完全基于开源工具链，无需依赖闭源 API，数据安全可控，适合企业级部署。

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