我的第一个开源项目 -- 实时语音识别工具

这是我的第一个开源项目，是我一直想做的一个小工具：

端到端实时语音转文字系统。

通过小程序和H5页面，用户可以实时采录音频，通过ws上传到java的netty server。

Java在经过权限验证、流量控制等操作之后，通过gRPC流式发送给python服务。

python项目通过开源的 speech_paraformer 模型实时识别文字结果，然后发送给java,java 发给客户端实时展示。

系统架构

1. 前端采集层（开发中）

• ​​小程序/H5页面​​：提供用户友好的录音界面
• ​​实时音频采集​​：使用Web Audio API实现高质量音频捕获
• ​​WebSocket传输​​：建立低延迟的双向通信通道

2. Java中间层（初版）

• ​​Netty服务器​​：处理高并发的WebSocket连接
• ​​安全验证​​：实现基于JWT的权限控制
• ​​流量管理​​：采用令牌桶算法进行请求限流
• ​​gRPC网关​​：与Python服务进行高效通信

3. Python识别层（初版）

• ​​speech_paraformer模型​​：使用这个开源的语音识别模型进行实时转写
• ​​流式处理​​：支持边录音边识别的实时模式
• ​​结果优化​​：对识别结果进行后处理，提高准确率
• 

技术亮点

1. ​​全流程实时处理​​：从录音到文字展示，延迟目标控制在毫秒级
2. ​​高性能架构​​：Netty+gRPC的组合确保系统的高吞吐量
3. ​​开源模型集成​​：使用speech_paraformer提供高质量的识别效果
4. ​​完善的权限控制​​：从客户端到服务端的多层安全验证

应用场景

这个系统可广泛应用于：

• 在线会议实时字幕
• 语音笔记自动转写
• 直播场景的字幕生成
• 语音交互应用的开发基础

开源计划

我已经将项目完整代码开源在GitHub上

h5:

TBD

mini program

TBD

java 项目地址：https://github.com/TongDaxia/realtime_voice_to_text

python 项目地址：https://github.com/TongDaxia/realtime_voice_to_text_engine

欢迎大家：

• 试用并提出改进建议
• 参与代码贡献
• 基于此项目进行二次开发