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语音识别技术（Automatic Speech Recognition）是一种将人的语音转换为文本的技术。在智能问答中，可通过语音接入用户query，实现问答。
在流式语音识别系统中，客户端不断地将音频数据实时传输至服务器，而服务器则负责对这些数据进行即时语音识别，并将识别出的文本结果实时回传给客户端。
PaddleSpeech，采用WebSocket协议来确保客户端与服务器之间能够长时间稳定地保持连接。WebSocket协议以其支持全双工通信的特性而著称，在同一网络连接上，客户端和服务器可以同时发送和接收消息，无需像传统HTTP请求那样频繁地建立和断开连接。
流式 TTS 服务支持 http 和 webscoket 两种协议。
http 支持流式返回，可以满足目前的流式 TTS 的方案，即请求一次，返回流式数据，响应返回结束会自动断开连接。
而 websocket 支持双工，适用于需要长连接的场景，也可应用于目前的流式 TTS 的方案，可以在一次连接中请求多次，相比 http 请求多次而言，可减少建立连接的次数。
除此之外，流式 ASR 使用的是 websocket 协议，使用 webscoket 协议启动服务，可以同时启动包含流式 ASR 和流式 TTS 的服务。
访问流式 TTS 服务流程图（左：访问 http 服务；右：访问 websocket 服务）
客户端操作：
- client 端向 server 端发送 http 请求（在这个过程中，client 端会先向 server 端发送建立连接请求并和 server 端建立连接）
- server 端收到请求后先检查字段内容是否有效，然后去引擎池取对应的引擎
- 引擎进行推理生成合成音频，将其封装成设计的响应格式，返回响应到 client 端，并自动断开连接
- client 端收到响应后，对其结果进行后处理（保存音频操作）
async with websockets.connect('ws://ip:8090/paddlespeech/asr/streaming') as ws:# 第一次调用需要发送开始指令audio_info = json.dumps({"name": "test.wav", "signal": "start", "nbest": 1})await ws.send(audio_info)msg = await ws.recv()# {'status': 'ok', 'signal': 'server_ready'}msg = json.loads(msg)print(msg)# 输出内容长度length = 0# 计算在给定的采样率（RATE）、数据块大小（CHUNK）和录制时长（RECORD_SECONDS）下，需要读取多少个数据块来完成整个录制过程。print(int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS))for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):data = stream.read(CHUNK)await ws.send(data)msg = await ws.recv()# {'result': ''}msg = json.loads(msg).........# 发送结束指令audio_info = json.dumps({"name": "test.wav", "signal": "end", "nbest": 1})await ws.send(audio_info)msg = await ws.recv()# {'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '', 'times': [{'w': '', 'bg': 0.0, 'ed': 0.68}, ...]}msg = json.loads(msg)if tag and len(msg['result']) > 0:punc_text = punc(msg['result'])msg['result'] = punc_textprint(msg['result'])
服务端：
- 准备服务对应的配置参数文件，文件内包含该服务启动使用的模型相关信息和服务端口，引擎选择的相关信息
- 根据配置文件中引擎的选择将对应的引擎加入到引擎池中（该步骤的目的是为了使得启动的服务入口可以支持多个语音服务）
- 根据配置文件中的模型配置对上述对应的引擎进行初始化
- 使用 fastapi 和 uvicorn 启动服务
from paddlespeech.server.bin.paddlespeech_server import ServerExecutorserver_executor = ServerExecutor()
server_executor(config_file="./conf/application.yaml",log_file="./log/paddlespeech.log")注：部分内容摘自百度飞桨平台。