一句话识别大模型
接口描述
一句话识别大模型支持将短语音内容快速、准确地转换为文字,通过 HTTP 接口同步返回识别结果。依托新一代语音识别大模型,提升多语种、方言、不同口音及复杂噪声环境下的识别准确率,兼顾识别精度与响应速度,适用于语音输入、语音搜索、语音指令、智能硬件交互等短语音应用场景。
(本接口处于邀测阶段,请提交合作咨询申请测试)
调用流程
- 前置准备: 注册百度智能云账号并完成实名认证,获取接口鉴权凭证。支持 Access Token 和 API Key 两种鉴权方式,任选其一即可,详见鉴权认证。
- 创建识别请求: 将音频文件进行 Base64 编码,填入 JSON 请求体的
speech字段,并配置识别模型、音频格式、采样率等参数。 - 发送识别请求: 通过 HTTP POST 方式调用一句话识别大模型接口,提交音频数据及相关参数。
- 获取识别结果: 接口处理完成后,同步返回 JSON 格式的识别结果。识别成功时,可通过
result字段获取识别文本。
请求说明
请求地址:
https://aip.baidubce.com/rest/2.0/speech/publiccloudspeech/v1/voice/server_api
HTTP 方法: POST
接口仅支持通过 JSON 格式上传 Base64 编码后的音频数据,同步返回识别结果。
鉴权说明
当前接口支持 API Key 和 Access Token 两种鉴权方式,任选其一即可,无需同时填写。
请求头说明
Content-Type: application/jsonAuthorization: Bearer <API_KEY>(使用 API Key 鉴权时填写)
使用 Access Token 鉴权时,通过请求体中的 token 字段传入鉴权信息。Access Token 可通过 API Key 和 Secret Key 获取,详见鉴权认证。
音频格式要求
一句话识别大模型支持 PCM、WAV、AMR、M4A 四种音频格式,推荐使用 16 kHz、16-bit、单声道 PCM 音频,以获得更高效的识别体验。
注意事项:
- 推荐使用 PCM 格式,以减少额外的音频解码及格式转换耗时。使用 WAV、AMR、M4A 格式时,可能产生额外处理耗时。
- 音频文件的实际采样率应与请求参数
rate保持一致。 - 上传音频需先进行 Base64 编码,并通过 JSON 请求体中的
speech字段传入。
音频文件样例:
m4a 格式说明
接口支持符合以下编码及容器要求的 M4A 音频文件。
- 声道: 仅支持单声道。
- 采样率: 支持 16000 Hz、8000 Hz。
- 编码码率: 支持 CBR 24~96 kbps,推荐 48 kbps。
- 编码格式: 仅支持 AAC-LC,不支持 HE-AAC、AAC-LD、AAC-ELD 等其他 AAC 编码规格。
- 容器要求: 仅支持
major_brand=mp42、minor_version=0的 MP4 容器,不支持major_brand=M4A的容器格式。
JSON方式上传音频
语音数据和其他参数通过标准 JSON 格式串行化 POST 上传, JSON 里包括的参数:
| 字段名 | 类型 | 是否必填 | 描述 |
|---|---|---|---|
| format | string | 必填 | 语音文件的格式,pcm/wav/amr/m4a。不区分大小写。推荐pcm文件 |
| rate | int | 必填 | 采样率,16000、8000,固定值 |
| channel | int | 必填 | 声道数,仅支持单声道,请填写固定值 1 |
| cuid | string | 必填 | 用户唯一标识,用来区分用户,计算UV值。建议填写能区分用户的机器 MAC 地址或 IMEI 码,长度为60字符以内 |
| token | string | 和API Key二选一 | access_token鉴权信息,获取方式见鉴权认证 |
| model | str | 必填 | 识别模型名称,当前支持 qianfan-asr-v1 |
| speech | string | 必填 | Base64 编码后的音频数据。需与 format、rate、len 参数保持一致 |
| len | int | 必填 | 本地语音文件的的字节数,单位字节 |
上传示例
JSON 格式 POST 上传本地文件
固定头部 header
1Content-Type:application/json
请求示例
1POST https://aip.baidubce.com/rest/2.0/speech/publiccloudspeech/v1/voice/server_api
speech 参数填写为 文件内容 base64 后的结果:
1{
2 "format": "pcm",
3 "rate": 16000,
4 "channel": 1,
5 "cuid": "baidu_workshop",
6 "token": "YOUR_ACCESS_TOKEN",
7 "model": "qianfan-asr-v1",
8 "speech": "BASE64_ENCODED_AUDIO",
9 "len": 4096
10}
返回示例
1{
2 "err_no": 0,
3 "err_msg": "success.",
4 "corpus_no": "15984125203285346378",
5 "sn": "481D633F-73BA-726F-49EF-8659ACCC2F3D",
6 "result": [
7 "北京天气"
8 ]
9}
注意事项
len 字段表示原始语音大小字节数,不是 base64 编码之后的长度。
返回说明
接口采用 JSON 格式返回识别结果,识别文本统一采用 UTF-8 编码。识别成功时,可通过 result 字段获取识别文本。
| 字段名 | 数据类型 | 可需 | 描述 |
|---|---|---|---|
| err_no | int | 必填 | 业务错误码,0 表示识别成功 |
| err_msg | string | 必填 | 错误码描述 |
| sn | string | 必填 | 语音数据唯一标识,系统内部产生。如果反馈及 debug 请提供 sn |
| result | array ( [string,string,…]) | 成功时返回 | 识别结果数组,返回1个最优候选结果。utf-8 编码 |
识别成功返回示例
1{
2 "err_no": 0,
3 "err_msg": "success.",
4 "corpus_no": "15984125203285346378",
5 "sn": "481D633F-73BA-726F-49EF-8659ACCC2F3D",
6 "result": ["北京天气"]
7}
识别识别返回示例
1{
2 "err_no": 2000,
3 "err_msg": "data empty.",
4 "sn": "481D633F-73BA-726F-49EF-8659ACCC2F3D"
5}
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