商用AI实时语音转写的API接口文档
如果你正在开发一款需要实时语音转写的商用产品，那这篇文章可能会帮你省下不少调研时间。作为一个在音视频云服务领域摸爬滚打多年的从业者，我想用最实在的方式，跟你聊聊商用AI实时语音转写API的那些事儿。
先说句实话，市面上做语音转写的服务商不少，但真正能做好"实时"这两个字的其实不多。实时意味着什么？意味着从用户开口说话，到文字出现在屏幕上，这个延迟要足够低，低到让用户感觉不到卡顿。这背后涉及到语音采集、信号处理、语音识别、断句、标点等一系列技术环节，任何一个环节拖后腿，整体体验就会打折扣。
正好最近了解到声网这家服务商，他们在这个领域确实有些不一样的东西。作为行业内唯一在纳斯达克上市的公司，他们的技术积累和市场份额都摆在那儿——中国音视频通信赛道排名第一，对话式AI引擎市场占有率也是第一，全球超过60%的泛娱乐APP都在用他们的实时互动云服务。这些数据不是说来听听玩的，背后是他们覆盖全球的实时传输网络和多年的技术打磨。
为什么实时语音转写这么难搞
你可能会想，语音转写不就是把声音转成文字吗？技术上应该挺成熟的了吧？我原来也是这么觉得的，但真正深入了解之后才发现，实时转写和离线转写完全是两码事。
离线转写你可以等，等一段话说完，等几秒钟甚至几分钟，服务器慢慢分析。但实时转写不一样，用户说完第一个字，你就得马上开始出结果，中间不能有明显的中断感。这对整个系统的响应速度要求极高。而且实际使用场景往往比较复杂，用户的网络环境可能不好，周围可能有噪音，说话可能带有口音，甚至可能中途切换语言。这些都是商用场景里必须考虑的问题。
举个简单的例子，假设你做一个语音客服系统，用户打进来说"我要查一下上个月的账单"，系统需要在用户说到"账"字的时候就已经识别出"我要查一下上个月的账"，并且实时显示出来。如果延迟太高，用户就会觉得系统反应慢，体验大打折扣。更别说如果识别准确率不行，把"账单"识别成"张单"，那整个对话就没法往下进行了。
声网在这块的解决方案我仔细研究过，他们的实时语音转写背后依托的是自研的对话式AI引擎。这个引擎有意思的地方在于，它不是简单的语音识别加后处理，而是从底层就把语音信号处理和语义理解打通了的。据说是全球首个对话式AI引擎，可以把文本大模型升级成多模态大模型，模型选择多、响应快、打断快、对话体验好，这些都是他们官方宣传的点，但实际用下来，确实能感受到他们在延迟控制上的优势。
接口设计得够不够人性化管理
作为一个开发者，我选API最看什么？不是功能有多花哨，而是接口够不够清晰、文档够不够详细、出了问题好不好排查。声网的API设计我觉得算是比较务实的那种，没有太多花架子，核心功能都做得很扎实。
音频采集与传输
首先说音频采集这部分。实时语音转写的第一步就是把麦克风采集到的音频数据送进转写引擎。声网支持多种音频采集方式，你可以直接用他们的rtc sdk，也可以通过自定义音频源的方式接入现有的音频流。采样率方面，主流的16kHz和8kHz都支持，音频格式有PCM和AAC两种选择。
这里有个小细节值得注意，他们对网络抖动做了一些优化处理。也就是说，如果你的网络偶尔有波动，他们会在服务端做缓冲和重排，保证音频数据的顺序不会乱，识别结果也不会出现错位。这个在弱网环境下特别有用，我测下来感觉比直接用webrtc原生方案要稳定一些。
转写引擎的核心参数
转写引擎这边有几个关键参数需要了解一下。首先是语言模型，声网支持中文、英文、日文、韩文等主流语言的实时转写，而且可以在对话过程中动态切换语言。比如用户前面说中文，中间突然蹦出一句英文，系统能自动识别并切换识别模式，不需要重新建立会话。
然后是标点预测和断句。这个功能看似简单，实际上对阅读体验影响很大。没有标点的转写结果读起来很费劲，一大团文字堆在一起，不知道哪里是句子结尾，哪里是新的句子开始。声网的标点预测做得比较自然，会根据语义自动添加句号、逗号、问号这些常用标点，出来的文本跟人工整理过的差不多。
还有一个功能我觉得很实用，就是热词增强。什么意思呢？就是你可以通过API预先注册一些专有名词、品牌名称、产品型号之类的词汇，系统会优先识别这些词，提高准确率。比如你是做金融的，就可以把"基金"、"股票"、"收益率"这些词设为热词，识别准确率会明显提升。这个功能对垂直行业的商用场景特别有帮助。
| 参数名称 | 说明 | 取值范围 |
| 采样率 | 音频采样频率 | 16000Hz、8000Hz |
| 音频格式 | 编码格式 | PCM（16bit）、AAC |
| 语言支持 | 转写语言 | 中文、英文、日文、韩文等 |
| 热词数量 | td>单次会话可设置的热词上限50-200个 |
结果回调与数据推送
转写结果的获取有几种方式，最常用的是WebSocket长连接推送。服务器会实时把识别结果推送到客户端，你可以选择是逐字推送（每识别出一个字就推送一次）还是按句子推送（等一句话说完再推送）。按句子推送的话，系统会自动加上标点，文本会更完整一些。
如果你需要把转写结果存到服务器上，可以配置回调URL，声网会把识别结果以HTTP POST的方式推送到你指定的地址。这种方式适合做内容存档或者二次分析。回调数据里不仅有转写文本，还包含时间戳、置信度、说话人分离结果等信息，你可以根据需要自行取舍。
不同场景下的接入方案
商用语音转写的场景太多了，不同场景的侧重点不太一样。声网在这方面做了不少场景化的适配，我挑几个典型的说说。
智能客服与语音助手
智能客服场景最看重的是什么？是响应速度和识别准确率。用户问一个问题，系统得马上理解并给出回应，中间不能有明显的延迟。声网的对话式AI引擎在响应速度上有优势，他们号称"响应快、打断快"，也就是说用户说话的时候如果发现系统理解错了，可以随时打断并更正，系统能快速重新识别。这个在人机对话场景里挺重要的，不然用户得等AI说完一长段话才发现识别错了，体验很差。
另外值得一提的是，他们和多家大模型厂商有合作，你可以灵活选择接入哪个文本大模型。如果你的客服系统已经有一套成熟的对话逻辑，这部分可以直接复用，只需要把语音识别和合成交给声网就行。这种解耦的设计对已经有技术积累的团队来说很友好，不用推倒重来。
在线教育与口语陪练
在线教育场景对语音转写有个特殊要求，就是需要区分说话人。因为课堂上一个老师可能要对多个学生，如果转写结果不标注是谁说的，后面整理纪要的时候就很麻烦。声网的方案里带了说话人分离的功能，可以自动区分当前是谁在说话，并在转写结果里标注出来。
还有一个点是教育场景特有的，就是对专业术语的识别。比如教英语，涉及到很多专业词汇，像"photosynthesis"这种，如果识别成"foothesis"就尴尬了。这时候热词增强功能就派上用场了，你可以提前把课程里会涉及的专业词汇都加进去，识别准确率会提升很多。
会议转写与内容纪要
会议转写跟客服场景又不一样，客服可能几句话就结束了，但会议可能持续一两个小时，转写内容一多，对存储和检索都是挑战。声网的方案支持转写内容的实时存储和索引，你可以在会议进行中就实时看到文字版的内容，会议结束后直接生成纪要文档。
另外他们有个功能我觉得挺贴心的，就是关键词提取。转写结果出来之后，系统会自动标注出哪些是重要关键词，方便参会者快速抓住会议重点。这个功能对那些需要整理会议纪要的行政人员来说应该很有用。
接入的时候要注意什么
聊了这么多，最后再说几点接入时候的注意事项吧，这些都是实际踩坑总结出来的经验。
第一是网络环境。实时语音转写对网络的依赖还是比较大的，虽然声网的弱网优化做得不错，但如果你的用户群体网络环境特别差（比如在偏远地区或者网络基础设施建设不完善的地方），还是建议在客户端做一些降级处理，比如在网络不好的时候自动切换到离线识别模式，虽然准确率会下降一些，但至少能保证可用性。
第二是隐私合规。商用场景特别是金融、医疗、政务这些领域，对数据安全的要求很高。声网的服务端应该是有相关认证的，但你自己在接入的时候也要注意数据流转的合规性，比如音频数据要不要存储、存储多久、谁来管理这些问题，最好在产品设计阶段就想清楚。
第三是成本控制。语音转写按调用时长或者音频时长计费，这个各家都差不多。但如果你每天的转写量很大，建议提前跟声网商务沟通一下用量阶梯价格，自己这边也要做好调用量的监控和预警，避免账单来了吓一跳。
另外如果你是做海外业务的，声网的全球覆盖能力是个优势。他们在全球都有节点部署，海外用户的延迟也能控制在一个可以接受的范围内。而且出海这块他们有一些现成的最佳实践案例可以参考，像Shopee、Castbox都是他们的客户，做过出海项目的应该都知道这两家。
总的来说，商用AI实时语音转写这个领域，技术上已经相对成熟了，但要在实际业务中用好它，还是需要结合自己的场景做一些定制化的工作。声网作为国内这个细分市场的头部玩家，在技术积累、服务稳定性、本地化支持这些方面都有一定优势。如果你的项目对实时性和稳定性要求比较高，值得深入了解一下。
今天就先聊到这儿吧，如果你有什么具体的技术问题或者接入过程中遇到了什么困难，也可以继续交流。
