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一、前言

在上一篇，我们仅用10行代码就实现了一个音频应用，包含了前后端，实现了“回音壁”的效果。本篇我们将根据回音壁demo的代码详细剖析，从而快速掌握整体框架及Stream类的使用方法。

二、整体框架

之所以说FastRTC能够迅速搭建起应用，它的框架也必定是极简的，大体就分为三个步骤：

（1）定义一个handler函数

顾名思义，就是定义一个处理音频或者视频的handler函数。

在这个函数中，开发者需要根据输入的音频、视频数据进行处理，处理完之后返回。在handler里面就可以内嵌各种AI功能了。

（2）定义一个Stream对象

Stream类是FastRTC中最重要的类，Stream类定义了带有内置界面的音视频流，也可挂载到FastAPI应用中。它的核心功能就包括了三点：

• 建立点对点连接：主要是服务器和客户端之间的连接
• 管理媒体轨道：WebRTC中的媒体轨道
• 生成Gradio交互界面：这个就是它令人着迷的地方，交互界面不需要前端介入来写。

（3）启动

FastRTC提供了3种启动模式：

• .ui.launch()：启动内置的 Gradio 交互界面，用于快速测试和分享音视频流。
• .fastphone()：支持电话呼叫接入音视频流，但需提供 Hugging Face 凭证。
• .mount(app)：将音视频流挂载到 FastAPI 应用，无缝集成现有生产系统

目前我们仅需重点关注ui.launch()即可，ui.lauch()已经足够让我们去体验和实现不同的AI效果。fastphone模式和mount模式后续在合适的场合会介绍到。

三、代码回顾

我们先回顾下上一篇的完整代码：

from fastrtc import Stream, ReplyOnPause
import numpy as npdef echo(audio: tuple[int, np.ndarray]):yield audiostream = Stream(handler=ReplyOnPause(echo),modality="audio", mode="send-receive",
)
stream.ui.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=8383)

从代码中可见，ReplyOnPause(echo)为第一步所说的handler函数，echo函数为实际的执行函数，第二步建立了stream对象，第三部则利用ui.lauch()对服务进行了启动。

四、代码剖析

4.1 Stream类

Stream类的详细前面见链接：https://fastrtc.org/reference/stream/

这里解释下用到的几个关键参数：

• handler:

流处理函数。这个参数是Stream类中最重要的传参，可以是一个方法，也可以是一个类。类的话需要继承StreamHandler或者AsyncStreamHandler。如上所述，handler主要就是处理音频视频流的。

• modality:

媒体类型，支持3种媒体类型："video", "audio", "audio-video"。如本次回音壁demo，只用到了音频，就传参“audio”

• mode:

流的模式。也主要有三种："send-receive", "receive", "send"。从参数值上可以明显看到，就是双向和单向流的意思。如本次回音壁demo，需要双向传递，就用了"send-receive"。该参数的默认值也是"send-receive"，所以不传也不影响。

4.2 ReplyOnPause类

ReplyOnPause是一个内置的handler类，可以直接使用。它的核心功能是能实时处理输入音频流，检测语音停顿，并在停顿发生时触发回复生成函数。

在本次demo中，echo函数就作为ReplyOnPause的参数，作为回复生成函数。我们在跟应用交互的时候，一旦检测到音频中断（也就是断句），就能立马执行echo函数。而echo函数的处理其实也很简单，什么都没做，就把收集到的音频数据原路返回，即yield audio。

所以大家看，fastrtc中连自动断句都已经提供了，实为大大提升效率。

4.3 ui.launch()

最后就是直接启动，这个非常好理解。

由于Stream类的ui属性，是Gradio的Blocks对象，所以lauch函数其实是Gradio里面的东西。熟悉Gradio的小伙伴就很清楚了。

我们主要看下launch函数里面的传参：

server_name：服务器地址，填0.0.0.0即任意外部ip能够访问

server_port：发布端口，指定发布的端口

还有一个很有意思的参数：

share: 如果设定了share=True，代码如下：

stream.ui.launch(share=True)

则会生成一个公网链接来访问。其原理是Gradio官方提供了一个云环境，通过frp穿透机制，从而使得能够在公网访问本地的服务。小伙伴们可以自己试试。

下一篇，我们将会演示FastRTC跟LLM大模型结合的例子。

本专栏系列文章

AI框架工具FastRTC快速上手1——框架搭建及回音壁DEMO-CSDN博客

AI框架工具FastRTC快速上手2——整体框架及Stream类详解-CSDN博客