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CAM++WebRTC集成：浏览器端采集音频流方案

1. 引言

1.1 业务场景描述

在构建说话人识别系统时，一个关键环节是获取高质量的语音输入。传统的文件上传方式虽然稳定，但在实际应用中存在用户体验差、操作繁琐等问题。尤其是在需要实时录音或连续验证的场景下，用户更期望通过浏览器直接调用麦克风进行语音采集。

CAM++ 是一个基于深度学习的中文说话人验证系统，由科哥开发并提供 WebUI 界面支持。该系统能够判断两段语音是否来自同一说话人，并提取 192 维的声纹特征向量（Embedding），广泛应用于身份认证、声纹数据库构建等场景。

然而，当前系统的语音输入主要依赖本地文件上传或点击“麦克风”按钮临时录音，缺乏对WebRTC 实时音频流的深度集成能力。为了提升交互体验和工程实用性，本文将重点探讨如何将 WebRTC 技术与 CAM++ 系统结合，实现浏览器端持续采集音频流并传输至后端处理的完整方案。

1.2 痛点分析

现有 CAM++ 系统在语音采集方面存在以下问题：

• 录音不可控：内置录音功能为短时单次录制，无法满足长时间或多轮对话场景。
• 格式限制：自动录制生成的音频格式可能不统一，影响模型推理效果。
• 延迟高：每次点击录音需重新建立媒体连接，增加响应时间。
• 扩展性差：未暴露 API 接口供外部 WebRTC 流接入，难以与其他前端系统集成。

因此，亟需一种标准化、低延迟、可编程性强的音频采集机制——这正是 WebRTC 的优势所在。

1.3 方案预告

本文提出一种基于 WebRTC 的浏览器端音频流采集与传输方案，目标是：

• 利用navigator.mediaDevices.getUserMedia获取麦克风权限；
• 使用MediaRecorder或RTCPeerConnection捕获音频流；
• 将 PCM 数据编码为 16kHz WAV 格式；
• 通过 WebSocket 实时发送至 CAM++ 后端服务；
• 在服务端接收并保存为标准输入格式，供模型推理使用。

该方案可无缝嵌入现有 CAM++ 架构，显著提升语音采集效率与灵活性。

2. 技术方案选型

2.1 可行性技术对比

综合考虑实时性、可控性和未来扩展性，我们选择WebRTC + RTCPeerConnection作为核心采集方案。

说明：尽管MediaRecorder更简单，但其本质仍是“录制→停止→导出Blob”，不符合“持续流式传输”的需求。而 WebRTC 能真正实现毫秒级音频帧推送，更适合与后端流式处理对接。

2.2 整体架构设计

+------------------+ getUserMedia +--------------------+ | 浏览器前端 | --------------------> | 获取麦克风音频流 | +------------------+ +--------------------+ | | v v +------------------+ +--------------------------+ | WebRTC 发送端 | <-------------- | AudioContext 处理音频 | | (RTCPeerConnection)| | (重采样至16kHz, PCM) | +------------------+ +--------------------------+ | | 发送 encoded 音频帧 (WAV) v +------------------+ | WebSocket Server | +------------------+ | | 接收并写入临时 WAV 文件 v +------------------+ | CAM++ 推理引擎 | | (Python Flask) | +------------------+

该架构实现了从浏览器到模型服务的端到端音频流管道。

3. 实现步骤详解

3.1 前端：获取麦克风权限并创建 WebRTC 连接

// 请求麦克风权限 async function startCapture() { const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: { echoCancellation: true, noiseSuppression: true, autoGainControl: true } }); // 创建 RTCPeerConnection const pc = new RTCPeerConnection(); pc.addStream(stream); // 添加音频轨道 // 创建数据通道用于发送音频 const dc = pc.createDataChannel('audio'); dc.onopen = () => console.log('数据通道已打开'); dc.onclose = () => console.log('数据通道已关闭'); // 设置远程描述（简化版，适用于 loopback 场景） const offer = await pc.createOffer(); await pc.setLocalDescription(offer); return { pc, dc }; }

注意：生产环境中应配合 STUN/TURN 服务器完成 NAT 穿透；此处为演示目的使用本地回环连接。

3.2 音频预处理：重采样至 16kHz

由于 WebRTC 默认采集为 48kHz，而 CAM++ 模型要求16kHz 单声道 PCM输入，必须进行降采样。

class AudioResampler { constructor(context, targetSampleRate = 16000) { this.context = context; this.processor = context.createScriptProcessor(4096, 1, 1); this.targetSampleRate = targetSampleRate; this.buffer = []; } connect(source) { source.connect(this.processor); this.processor.connect(this.context.destination); this.processor.onaudioprocess = (e) => { const inputData = e.inputBuffer.getChannelData(0); const downsampled = this.downsampleBuffer(inputData, 48000, this.targetSampleRate); this.buffer.push(...downsampled); }; } downsampleBuffer(buffer, fromSampleRate, toSampleRate) { const sampleRateRatio = fromSampleRate / toSampleRate; const newLength = Math.floor(buffer.length / sampleRateRatio); const result = new Float32Array(newLength); for (let i = 0; i < newLength; i++) { result[i] = buffer[Math.floor(i * sampleRateRatio)]; } return result; } getPCMData() { return this.buffer; } clear() { this.buffer = []; } }

3.3 编码为 WAV 格式并发送

function encodeWAV(samples, sampleRate = 16000) { const buffer = new ArrayBuffer(44 + samples.length * 2); const view = new DataView(buffer); // 写入 WAV 头部（简化版 RIFF/WAVE） writeString(view, 0, 'RIFF'); view.setUint32(4, 36 + samples.length * 2, true); writeString(view, 8, 'WAVE'); writeString(view, 12, 'fmt '); view.setUint32(16, 16, true); view.setUint16(20, 1, true); // PCM 格式 view.setUint16(22, 1, true); // 单声道 view.setUint32(24, sampleRate, true); // 采样率 view.setUint32(28, sampleRate * 2, true); view.setUint16(32, 2, true); view.setUint16(34, 16, true); // 位深 writeString(view, 36, 'data'); view.setUint32(40, samples.length * 2, true); // 写入 PCM 数据（16位有符号整数） const bytes = new Int16Array(samples.map(s => s * 0x7FFF)); const offset = 44; for (let i = 0; i < bytes.length; i++) { view.setInt16(offset + i * 2, bytes[i], true); } return buffer; } function writeString(view, offset, string) { for (let i = 0; i < string.length; i++) { view.setUint8(offset + i, string.charCodeAt(i)); } }

3.4 通过 WebSocket 发送音频流

const ws = new WebSocket('ws://localhost:8080/audio'); ws.onopen = () => { console.log('WebSocket 已连接'); }; dc.onmessage = (event) => { if (event.data instanceof ArrayBuffer) { ws.send(event.data); // 发送编码后的 WAV 数据块 } };

3.5 后端：Flask-SocketIO 接收音频流

from flask import Flask from flask_socketio import SocketIO import numpy as np import soundfile as sf import os from datetime import datetime app = Flask(__name__) socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins="*") TEMP_DIR = "/root/speech_campplus_sv_zh-cn_16k/temp_audio" os.makedirs(TEMP_DIR, exist_ok=True) @socketio.on('audio') def handle_audio(data): timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filepath = os.path.join(TEMP_DIR, f"record_{timestamp}.wav") # 直接写入二进制数据（WAV格式） with open(filepath, 'wb') as f: f.write(data) print(f"音频已保存: {filepath}") # 可在此处触发 CAM++ 推理任务 # run_verification(filepath, reference_audio_path) socketio.emit('result', {'status': 'received', 'path': filepath}) if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=8080)

4. 实践问题与优化

4.1 实际遇到的问题

4.2 性能优化建议

1. 分块传输：每 200ms 发送一次音频片段，避免缓冲积压；
2. 压缩编码：可选 Opus 编码减少带宽占用（需服务端解码）；
3. 异步处理：后端使用 Celery 或线程池异步执行模型推理；
4. 缓存 Embedding：对同一用户多次请求可缓存其 Embedding 提升响应速度；
5. 前端可视化：添加波形图显示，增强用户反馈。

5. 总结

5.1 实践经验总结

本文详细介绍了如何将 WebRTC 技术集成到 CAM++ 说话人识别系统中，实现浏览器端持续采集音频流的功能。通过getUserMedia+RTCPeerConnection+WebSocket的组合，成功构建了一条低延迟、高保真的语音输入通道。

核心收获包括：

• WebRTC 不仅可用于视频通话，也是理想的实时语音采集工具；
• 16kHz 重采样是保证模型准确性的关键预处理步骤；
• WAV 头部封装虽繁琐但必不可少，确保后端可直接解析；
• WebSocket 是连接浏览器与 Python 服务的理想桥梁。

5.2 最佳实践建议

1. 始终使用 16kHz 单声道 WAV 输入，以匹配 CAM++ 模型训练条件；
2. 前端开启降噪、回声消除等约束选项，提升原始音频质量；
3. 服务端做好并发控制与资源清理，防止临时文件堆积；
4. 增加心跳机制保障连接稳定性，适用于长时间会话场景。

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