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PaddleSpeech/demos/speech_web/接口文档.md

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# 接口文档
开启服务后可参照:
http://0.0.0.0:8010/docs
## ASR
### 【POST】/asr/offline
说明上传16k,16bit wav文件返回 offline 语音识别模型识别结果
返回: JSON
前端接口: ASR-端到端识别,音频文件识别;语音指令-录音上传
示例:
```json
{
"code": 0,
"result": "你也喜欢这个天气吗",
"message": "ok"
}
```
### 【POST】/asr/offlinefile
说明上传16k,16bit wav文件返回 offline 语音识别模型识别结果 + wav数据的base64
返回: JSON
前端接口: 音频文件识别(播放这段base64还原后记得添加wav头采样率16k, int16添加后才能播放)
示例:
```json
{
"code": 0,
"result": {
"asr_result": "今天天气真好",
"wav_base64": "///+//3//f/8/////v/////////////////+/wAA//8AAAEAAQACAAIAAQABAP"
},
"message": "ok"
}
```
### 【POST】/asr/collectEnv
说明: 通过采集环境噪音上传16k, int16 wav文件来生成后台VAD的能量阈值 返回阈值结果
前端接口ASR-环境采样
返回: JSON
```json
{
"code": 0,
"result": 3624.93505859375,
"message": "采集环境噪音成功"
}
```
### 【GET】/asr/stopRecord
说明:通过 GET 请求 /asr/stopRecord, 后台停止接收 offlineStream 中通过 WS协议 上传的数据
前端接口:语音聊天-暂停录音获取NLP播放TTS时暂停
返回: JSON
```JSON
{
"code": 0,
"result": null,
"message": "停止成功"
}
```
### 【GET】/asr/resumeRecord
说明:通过 GET 请求 /asr/resumeRecord, 后台停止接收 offlineStream 中通过 WS协议 上传的数据
前端接口:语音聊天-恢复录音TTS播放完毕时告诉后台恢复录音
返回: JSON
```JSON
{
"code": 0,
"result": null,
"message": "Online录音恢复"
}
```
### 【Websocket】/ws/asr/offlineStream
说明:通过 WS 协议,将前端音频持续上传到后台,前端采集 16kInt16 类型的PCM片段持续上传到后端
前端接口:语音聊天-开始录音,持续将麦克风语音传给后端,后端推送语音识别结果
返回后端返回识别结果offline模型识别结果 由WS推送
### 【Websocket】/ws/asr/onlineStream
说明:通过 WS 协议,将前端音频持续上传到后台,前端采集 16kInt16 类型的PCM片段持续上传到后端
前端接口ASR-流式识别开始录音,持续将麦克风语音传给后端,后端推送语音识别结果
返回后端返回识别结果online模型识别结果 由WS推送
## NLP
### 【POST】/nlp/chat
说明:返回闲聊对话的结果
前端接口:语音聊天-获取到ASR识别结果后向后端获取闲聊文本
上传示例:
```json
{
"chat": "天气非常棒"
}
```
返回示例:
```json
{
"code": 0,
"result": "是的,我也挺喜欢的",
"message": "ok"
}
```
### 【POST】/nlp/ie
说明:返回信息抽取结果
前端接口:语音指令-向后端获取信息抽取结果
上传示例:
```json
{
"chat": "今天我从马来西亚出发去香港花了五十万元"
}
```
返回示例:
```json
{
"code": 0,
"result": [
{
"时间": [
{
"text": "今天",
"start": 0,
"end": 2,
"probability": 0.9817976247505698
}
],
"出发地": [
{
"text": "马来西亚",
"start": 4,
"end": 8,
"probability": 0.974892389414169
}
],
"目的地": [
{
"text": "马来西亚",
"start": 4,
"end": 8,
"probability": 0.7347504438136951
}
],
"费用": [
{
"text": "五十万元",
"start": 15,
"end": 19,
"probability": 0.9679076530644402
}
]
}
],
"message": "ok"
}
```
## TTS
### 【POST】/tts/offline
说明获取TTS离线模型音频
前端接口TTS-端到端合成
上传示例:
```json
{
"text": "天气非常棒"
}
```
返回示例:对应音频对应的 base64 编码
```json
{
"code": 0,
"result": "UklGRrzQAABXQVZFZm10IBAAAAABAAEAwF0AAIC7AAACABAAZGF0YZjQAAADAP7/BAADAAAA...",
"message": "ok"
}
```
### 【POST】/tts/online
说明:流式获取语音合成音频
前端接口:流式合成
上传示例:
```json
{
"text": "天气非常棒"
}
```
返回示例:
二进制PCM片段16k Int 16类型
## VPR
### 【POST】/vpr/enroll
说明:声纹注册,通过表单上传 spk_id字符串非空, 与 audio (文件)
前端接口:声纹识别-声纹注册
上传示例:
```text
curl -X 'POST' \
'http://0.0.0.0:8010/vpr/enroll' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: multipart/form-data' \
-F 'spk_id=啦啦啦啦' \
-F 'audio=@demo_16k.wav;type=audio/wav'
```
返回示例:
```json
{
"status": true,
"msg": "Successfully enroll data!"
}
```
### 【POST】/vpr/recog
说明:声纹识别,识别文件,提取文件的声纹信息做比对 音频 16k, int 16 wav格式
前端接口:声纹识别-上传音频,返回声纹识别结果
上传示例:
```shell
curl -X 'POST' \
'http://0.0.0.0:8010/vpr/recog' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: multipart/form-data' \
-F 'audio=@demo_16k.wav;type=audio/wav'
```
返回示例:
```json
[
[
"啦啦啦啦",
[
"",
100
]
],
[
"test1",
[
"",
11.64
]
],
[
"test2",
[
"",
6.09
]
]
]
```
### 【POST】/vpr/del
说明: 根据 spk_id 删除用户数据
前端接口:声纹识别-删除用户数据
上传示例:
```json
{
"spk_id":"啦啦啦啦"
}
```
返回示例
```json
{
"status": true,
"msg": "Successfully delete data!"
}
```
### 【GET】/vpr/list
说明:查询用户列表数据,无需参数,返回 spk_id 与 vpr_id
前端接口:声纹识别-获取声纹数据列表
返回示例:
```json
[
[
"test1",
"test2"
],
[
9,
10
]
]
```
### 【GET】/vpr/data
说明: 根据 vpr_id 获取用户vpr时使用的音频
前端接口:声纹识别-获取vpr对应的音频
访问示例:
```shell
curl -X 'GET' \
'http://0.0.0.0:8010/vpr/data?vprId=9' \
-H 'accept: application/json'
```
返回示例:
对应音频文件
### 【GET】/vpr/database64
说明: 根据 vpr_id 获取用户vpr时注册使用音频转换成 16k, int16 类型的数组返回base64编码
前端接口:声纹识别-获取vpr对应的音频注意播放时需要添加 wav头16k,int16, 可参考tts播放时添加wav的方式注意更改采样率
访问示例:
```shell
curl -X 'GET' \
'http://localhost:8010/vpr/database64?vprId=12' \
-H 'accept: application/json'
```
返回示例:
```json
{
"code": 0,
"result":"AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA",
"message": "ok"
```