[微服务即时通讯系统]语音子服务的实现与测试

小小unicorn2026-03-11 22:51

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语音子服务

功能设计

语音转换子服务，用于调用语音识别 SDK，进行语音识别，将语音转为文字后返回给网关即可，因此提供的功能性接口只有一个：

  • 语音消息的文字转换：客户端进行语音消息的文字转换。

模块划分

  1. 参数/配置文件解析模块：基于 gflags 框架直接使用进行参数/配置文件解析。
  2. 日志模块：基于spdlog框架封装的模块直接使用进行日志输出。
  3. 服务注册模块：基于etcd框架封装的注册模块直接使用进行语音识别子服务的服务注册。
  4. rpc 服务模块：基于brpc框架搭建 rpc 服务器。
  5. 语音识别 SDK 模块：基于语音识别平台提供的 sdk 直接使用，完成语音的识别转文字

模块功能示意图

语音识别：

  1. 接收请求，从请求中取出语音数据
  2. 基于语音识别 sdk 进行语音识别，获取识别后的文本内容
  3. 组织响应进行返回

语音识别子服务实现

文件框架总览:

服务端编写:

speech_server.cc

cpp 复制代码 
// 主要实现语音识别子服务的服务器的搭建
#include "speech_server.hpp"

DEFINE_bool(run_mode, false, "程序的运行模式，false-调试； true-发布；");
DEFINE_string(log_file, "", "发布模式下，用于指定日志的输出文件");
DEFINE_int32(log_level, 0, "发布模式下，用于指定日志输出等级");

DEFINE_string(registry_host, "http://127.0.0.1:2379", "服务注册中心地址");
DEFINE_string(base_service, "/service", "服务监控根目录");
DEFINE_string(instance_name, "/speech_service/instance", "当前实例名称");
DEFINE_string(access_host, "127.0.0.1:10001", "当前实例的外部访问地址");

DEFINE_int32(listen_port, 10001, "Rpc服务器监听端口");
DEFINE_int32(rpc_timeout, -1, "Rpc调用超时时间");
DEFINE_int32(rpc_threads, 1, "Rpc的IO线程数量");

DEFINE_string(app_id, "60694095", "语音平台应用ID");
DEFINE_string(api_key, "PWn6zlsxym8VwpBW8Or4PPGe", "语音平台API密钥");
DEFINE_string(secret_key, "Bl0mn74iyAkr3FzCo5TZV7lBq7NYoms9", "语音平台加密密钥");

int main(int argc, char *argv[])
{
    google::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
    bite_im::init_logger(FLAGS_run_mode, FLAGS_log_file, FLAGS_log_level);

    bite_im::SpeechServerBuilder ssb;
    ssb.make_asr_object(FLAGS_app_id, FLAGS_api_key, FLAGS_secret_key);
    ssb.make_rpc_server(FLAGS_listen_port, FLAGS_rpc_timeout, FLAGS_rpc_threads);
    ssb.make_reg_object(FLAGS_registry_host, FLAGS_base_service + FLAGS_instance_name, FLAGS_access_host);
    auto server = ssb.build();
    server->start();
    return 0;
}

speech_server.hpp

cpp 复制代码 
// 实现语音识别子服务
#include <brpc/server.h>
#include <butil/logging.h>

#include "asr.hpp"     // 语音识别模块封装
#include "etcd.hpp"    // 服务注册模块封装
#include "logger.hpp"  // 日志模块封装
#include "speech.pb.h" // protobuf框架代码

namespace bite_im
{
    class SpeechServiceImpl : public bite_im::SpeechService
    {
    public:
        SpeechServiceImpl(const ASRClient::ptr &asr_client) : _asr_client(asr_client) {}
        ~SpeechServiceImpl() {} // 业务接口
        void SpeechRecognition(google::protobuf::RpcController *controller,
                               const ::bite_im::SpeechRecognitionReq *request,
                               ::bite_im::SpeechRecognitionRsp *response,
                               ::google::protobuf::Closure *done)
        {
            LOG_DEBUG("收到语音转文字请求！");
            brpc::ClosureGuard rpc_guard(done);
            // 1. 取出请求中的语音数据
            // 2. 调用语音sdk模块进行语音识别，得到响应
            std::string err;
            std::string res = _asr_client->recognize(request->speech_content(), err);
            if (res.empty())
            {
                LOG_ERROR("{} 语音识别失败！", request->request_id());
                response->set_request_id(request->request_id());
                response->set_success(false);
                response->set_errmsg("语音识别失败:" + err);
                return;
            }
            // 3. 组织响应
            response->set_request_id(request->request_id());
            response->set_success(true);
            response->set_recognition_result(res);
        }

    private:
        ASRClient::ptr _asr_client;
    };

    class SpeechServer // 服务器搭建
    {
    public:
        using ptr = std::shared_ptr<SpeechServer>;
        SpeechServer(const ASRClient::ptr asr_client,
                     const Registry::ptr &reg_client,
                     const std::shared_ptr<brpc::Server> &server) : _asr_client(asr_client),
                                                                    _reg_client(reg_client),
                                                                    _rpc_server(server) {}
        ~SpeechServer() {}
        // 搭建RPC服务器，并启动服务器
        void start()
        {
            _rpc_server->RunUntilAskedToQuit();
        }

    private:
        ASRClient::ptr _asr_client;
        Registry::ptr _reg_client;
        std::shared_ptr<brpc::Server> _rpc_server;
    };

    class SpeechServerBuilder
    {
    public:
        // 构造语音识别客户端对象
        void make_asr_object(const std::string &app_id,
                             const std::string &api_key,
                             const std::string &secret_key)
        {
            _asr_client = std::make_shared<ASRClient>(app_id, api_key, secret_key);
        }
        // 用于构造服务注册客户端对象
        void make_reg_object(const std::string &reg_host,
                             const std::string &service_name,
                             const std::string &access_host)
        {
            _reg_client = std::make_shared<Registry>(reg_host);
            _reg_client->registry(service_name, access_host);
        }
        // 构造RPC服务器对象
        void make_rpc_server(uint16_t port, int32_t timeout, uint8_t num_threads)
        {
            if (!_asr_client)
            {
                LOG_ERROR("还未初始化语音识别模块！");
                abort();
            }
            _rpc_server = std::make_shared<brpc::Server>();
            SpeechServiceImpl *speech_service = new SpeechServiceImpl(_asr_client);
            int ret = _rpc_server->AddService(speech_service,
                                              brpc::ServiceOwnership::SERVER_OWNS_SERVICE);
            if (ret == -1)
            {
                LOG_ERROR("添加Rpc服务失败！");
                abort();
            }
            brpc::ServerOptions options;
            options.idle_timeout_sec = timeout;
            options.num_threads = num_threads;
            ret = _rpc_server->Start(port, &options);
            if (ret == -1)
            {
                LOG_ERROR("服务启动失败！");
                abort();
            }
        }
        SpeechServer::ptr build()
        {
            if (!_asr_client)
            {
                LOG_ERROR("还未初始化语音识别模块！");
                abort();
            }
            if (!_reg_client)
            {
                LOG_ERROR("还未初始化服务注册模块！");
                abort();
            }
            if (!_rpc_server)
            {
                LOG_ERROR("还未初始化RPC服务器模块！");
                abort();
            }
            SpeechServer::ptr server = std::make_shared<SpeechServer>(
                _asr_client, _reg_client, _rpc_server);
            return server;
        }

    private:
        ASRClient::ptr _asr_client;
        Registry::ptr _reg_client;
        std::shared_ptr<brpc::Server> _rpc_server;
    };
}

CMakeList.txt

cpp 复制代码 
# 1. 添加cmake版本说明
cmake_minimum_required(VERSION 3.1.3)
# 2. 声明工程名称
project(speech_server)

set(target "speech_server")
#set(test_client "speech_client")

# 3. 检测并生成ODB框架代码
#   1. 添加所需的proto映射代码文件名称
set(proto_path ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../proto)
set(proto_files speech.proto)
#   2. 检测框架代码文件是否已经生成
set(proto_hxx "")
set(proto_cxx "")
set(proto_srcs "")
foreach(proto_file ${proto_files})
#   3. 如果没有生成，则预定义生成指令 -- 用于在构建项目之间先生成框架代码
    string(REPLACE ".proto" ".pb.cc" proto_cc ${proto_file})
    string(REPLACE ".proto" ".pb.h" proto_hh  ${proto_file})
    if (NOT EXISTS ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}${proto_cc})
        add_custom_command(
            PRE_BUILD
            COMMAND protoc
            ARGS --cpp_out=${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR} -I ${proto_path} --experimental_allow_proto3_optional ${proto_path}/${proto_file}
            DEPENDS ${proto_path}/${proto_file}
            OUTPUT ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${proto_cc}
            COMMENT "生成Protobuf框架代码文件:" ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${proto_cc}
        )
    endif()
    list(APPEND proto_srcs ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${proto_cc})
endforeach()

# 4. 获取源码目录下的所有源码文件
set(src_files "")
aux_source_directory(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/source src_files)
# 5. 声明目标及依赖
add_executable(${target} ${src_files} ${proto_srcs})
# 6. 设置头文件默认搜索路径
include_directories(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR})
include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../common)
include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../third/include)

# 7. 设置需要连接的库
target_link_libraries(${target} -lgflags -lspdlog -lfmt -lbrpc -lssl -lcrypto -lprotobuf -lleveldb -letcd-cpp-api -lcpprest -lcurl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjsoncpp.so.1.8.4)

#set(test_files "")
#aux_source_directory(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test test_files)
#add_executable(${test_client} ${test_files} ${proto_srcs})
#target_link_libraries(${test_client} -lgflags -lspdlog -lfmt -lbrpc -lssl -lcrypto -lprotobuf -lleveldb -letcd-cpp-api -lcpprest -lcurl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjsoncpp.so.19)

#8. 设置安装路径
INSTALL(TARGETS ${target} ${test_client} RUNTIME DESTINATION bin)

然后在该目录下新建一个build目录，在该目录下进行cmake .. && make

客户端编写:

speech_client.cc

cpp 复制代码 
// speech_server的测试客户端实现
// 1. 进行服务发现--发现speech_server的服务器节点地址信息并实例化的通信信道
// 2. 读取语音文件数据
// 3. 发起语音识别RPC调用

#include "etcd.hpp"
#include "channel.hpp"
#include <gflags/gflags.h>
#include <thread>
#include "aip-cpp-sdk/speech.h"
#include "speech.pb.h"

DEFINE_bool(run_mode, false, "程序的运行模式，false-调试； true-发布；");
DEFINE_string(log_file, "", "发布模式下，用于指定日志的输出文件");
DEFINE_int32(log_level, 0, "发布模式下，用于指定日志输出等级");

DEFINE_string(etcd_host, "http://127.0.0.1:2379", "服务注册中心地址");
DEFINE_string(base_service, "/service", "服务监控根目录");
DEFINE_string(speech_service, "/service/speech_service", "服务监控根目录");

int main(int argc, char *argv[])
{
    google::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
    bite_im::init_logger(FLAGS_run_mode, FLAGS_log_file, FLAGS_log_level);

    // 1. 先构造Rpc信道管理对象
    auto sm = std::make_shared<bite_im::ServiceManager>();
    sm->declared(FLAGS_speech_service);
    auto put_cb = std::bind(&bite_im::ServiceManager::onServiceOnline, sm.get(), std::placeholders::_1, std::placeholders::_2);
    auto del_cb = std::bind(&bite_im::ServiceManager::onServiceOffline, sm.get(), std::placeholders::_1, std::placeholders::_2);
    // 2. 构造服务发现对象
    bite_im::Discovery::ptr dclient = std::make_shared<bite_im::Discovery>(FLAGS_etcd_host, FLAGS_base_service, put_cb, del_cb);

    // 3. 通过Rpc信道管理对象，获取提供Echo服务的信道
    auto channel = sm->choose(FLAGS_speech_service);
    if (!channel)
    {
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
        return -1;
    }
    // 读取语音文件数据
    std::string file_content;
    aip::get_file_content("16k.pcm", &file_content);
    std::cout << file_content.size() << std::endl;

    // 4. 发起EchoRpc调用
    bite_im::SpeechService_Stub stub(channel.get());
    bite_im::SpeechRecognitionReq req;
    req.set_speech_content(file_content);
    req.set_request_id("111111");

    brpc::Controller *cntl = new brpc::Controller();
    bite_im::SpeechRecognitionRsp *rsp = new bite_im::SpeechRecognitionRsp();
    stub.SpeechRecognition(cntl, &req, rsp, nullptr);
    if (cntl->Failed() == true)
    {
        std::cout << "Rpc调用失败：" << cntl->ErrorText() << std::endl;
        delete cntl;
        delete rsp;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));
        return -1;
    }
    if (rsp->success() == false)
    {
        std::cout << rsp->errmsg() << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "收到响应: " << rsp->request_id() << std::endl;
    std::cout << "收到响应: " << rsp->recognition_result() << std::endl;
    return 0;
}

CMakeList.txt

cpp 复制代码 
# 1. 添加cmake版本说明
cmake_minimum_required(VERSION 3.1.3)
# 2. 声明工程名称
project(speech_server)

set(target "speech_server")
set(test_client "speech_client")

# 3. 检测并生成ODB框架代码
#   1. 添加所需的proto映射代码文件名称
set(proto_path ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../proto)
set(proto_files speech.proto)
#   2. 检测框架代码文件是否已经生成
set(proto_hxx "")
set(proto_cxx "")
set(proto_srcs "")
foreach(proto_file ${proto_files})
#   3. 如果没有生成，则预定义生成指令 -- 用于在构建项目之间先生成框架代码
    string(REPLACE ".proto" ".pb.cc" proto_cc ${proto_file})
    string(REPLACE ".proto" ".pb.h" proto_hh  ${proto_file})
    if (NOT EXISTS ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}${proto_cc})
        add_custom_command(
            PRE_BUILD
            COMMAND protoc
            ARGS --cpp_out=${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR} -I ${proto_path} --experimental_allow_proto3_optional ${proto_path}/${proto_file}
            DEPENDS ${proto_path}/${proto_file}
            OUTPUT ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${proto_cc}
            COMMENT "生成Protobuf框架代码文件:" ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${proto_cc}
        )
    endif()
    list(APPEND proto_srcs ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${proto_cc})
endforeach()

# 4. 获取源码目录下的所有源码文件
set(src_files "")
aux_source_directory(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/source src_files)

set(test_files "")
aux_source_directory(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test test_files)


# 5. 声明目标及依赖
add_executable(${target} ${src_files} ${proto_srcs})

add_executable(${test_client} ${test_files} ${proto_srcs})

# 6. 设置头文件默认搜索路径
include_directories(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR})
include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../common)
include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../third/include)

# 7. 设置需要连接的库
target_link_libraries(${target} -lgflags -lspdlog -lfmt -lbrpc -lssl -lcrypto -lprotobuf -lleveldb -letcd-cpp-api -lcpprest -lcurl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjsoncpp.so.1.8.4)
target_link_libraries(${test_client} -lgflags -lspdlog -lfmt -lbrpc -lssl -lcrypto -lprotobuf -lleveldb -letcd-cpp-api -lcpprest -lcurl /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjsoncpp.so.1.8.4)



#8. 设置安装路径
INSTALL(TARGETS ${target} ${test_client} RUNTIME DESTINATION bin)

在编译之前要先把我们的语音文件先复制到build目录下！

这里我们的语音子服务模块就结束了！

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