微信小程序的基础库升级到了 1.6.0 之后，提供了许多新的 API，其中新增了 录音管理 的 API，不同于以前只有 wx.startRecord 和 wx.stopRecord 两个简单的录音功能，新的 wx.getRecorderManager 接口提供了包括扩展时长、采样率、录音通道、码率、格式等在内的许多配置项。基于此，我们能更加轻松的控制录音，新提供的 onFrameRecorded 的事件，甚至可以实现流式语音识别。

本文就介绍一下使用 Wafer Node.js SDK 提供的腾讯云智能语音识别接口来实现录音转文字的功能。请您先从 Github 下载 语音识别 Demo ，本文会根据 Demo 来介绍 SDK 中语音识别接口的使用。

使用语音识别需要开通腾讯云智能语音。

打开 server/config.js ，添加上 qcloudAppId ， qcloudSecretId ， qcloudSecretKey 三个配置项，并在代码目录中打开 CMD，运行如下代码：

cd server && npm i

安装完成依赖，选择小程序开发者工具右上角的【腾讯云】按钮，点击【上传测试环境】上传代码到测试环境中，一键部署程序。你也可以自行部署代码，部署过程同 《自行部署 Node.js Demo》 ，这里不再介绍。

最终实现的效果如下：

具体是如何实现的呢？接下来我们来分析一下 Demo 里的有关代码。

首先查阅 SDK API 文档可知，SDK 提供的语音识别接口是分片识别接口，原理是将语音文件切分成一个个分片，将每个分片以 buffer 格式传入接口，最后一个分片调用接口时需要将 isEnd 参数置为 true ，最后会返回完整的识别结果，以此来流式识别语音。

由于智能语音识别只支持以下几种编码格式的音频文件：

• pcm
• adpcm
• feature
• speex
• amr
• silk
• wav

所以小程序端通过 recorderManager 获取到的录音文件需要提前转换为这几种格式中的一种，然后才能识别。Demo 里选择了将 mp3 格式转换为 wav 格式文件的形式。

Demo 中采用了 ffmpeg 对语音文件进行转码，使用 ffmpeg 的前提是需要在环境中安装 ffmpeg ，然后在 Node.js 中使用 fluent-ffmpeg 调用 ffmpeg 实现转码。

注意： ffmpeg 并没有默认预装在开发环境和生产环境中，如果您需要使用语音识别的转码功能，可以提交工单，我们会为您配置好环境。

打开 Demo 中的 server/controllers/recognize.js 文件，首先调用了 multiparty 从请求体中读取出上传上来的音频数据，接着对语音的类型进行一些判断。

...
const { files } = await resolveUploadFileFromRequest(ctx.req);
...
if (!resultType || !['audio/mpeg', 'audio/mp3'].includes(resultType.mime)) {
    throw new Error('上传的文件格式不是 mp3')
}
...

第 46 行开始对音频文件进行处理，首先先生成了 voiceId ， voiceId 告诉了语音识别接口每个语音分片属于哪个语音，每个语音的 voiceId 应当是唯一的。

接着调用了 convertMp3ToWav 函数对语音进行转换， convertMp3ToWav 函数的实现如下：

/**
 * mp3 转 wav
 * @param {string} srcPath 源文件地址
 * @param {string} newPath 新文件地址
 */
function convertMp3ToWav (srcPath, newPath) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        ffmpeg(srcPath)
            .format('wav')
            .on('error', reject)
            .on('end', function () {
                resolve(newPath)
            })
            .save(newPath)
    })
}

由于每次识别的文件大小最好不要超过 10K byte，所以需要对音频文件进行切片，原理就是将音频文件读取为 buffer，然后按每 9K byte 大小切片识别。

// 将文件读取为 Buffer
const voiceBuffer = fs.readFileSync(newVoicePath);

const taskList = [];
let leftBufferSize = 0;
let idx = 0;

// 按 9K 大小切分分片并识别
while (leftBufferSize < voiceBuffer.length) {
    const newBufferSize = leftBufferSize + 9 * 1024;
    
    // 切分分片
    const chunk = voiceBuffer.slice(
        leftBufferSize,
        newBufferSize > voiceBuffer.length
            ? voiceBuffer.length
            : newBufferSize
    )
    
    // 提交每个切片去识别，并将任务推入任务列表
    taskList.push(
        voice.recognize(
            chunk,
            newBufferSize > voiceBuffer.length,
            voiceId,
            idx
        )
    );
    
    leftBufferSize = newBufferSize;
    idx++;
}

以上就是语音识别 Demo 代码的分析，您可以直接运行 Demo，在手机端 真机调试 体验。

注意：开发者工具的录音接口返回的数据不是 MP3 格式，与真机行为不完全相同，所以录音相关的测试请直接使用真机调试。