Dify 语音转文字功能概述

Dify 作为一款专注于AI应用开发的低代码平台，其语音转文字（ASR）功能凭借高精度、低延迟和灵活的配置选项，已成为开发者处理音频数据的首选方案。该功能支持实时流式转写和离线文件处理两种模式，覆盖中英文及多种方言，能够满足会议记录、语音助手、智能客服等场景需求。

核心优势解析

多模型支持：Dify 集成了Whisper、Vosk等开源模型，同时提供基于深度学习的定制化模型训练接口，开发者可根据业务场景选择最适合的识别引擎。
实时处理能力：通过WebSocket协议实现毫秒级延迟的流式转写，支持音频分块传输和增量结果返回，确保交互式应用的流畅体验。
上下文感知：采用N-gram语言模型优化长文本识别，结合领域词典提升专业术语识别准确率，例如医疗场景可配置特定药品名称库。

配置流程详解

环境准备

API密钥获取：登录Dify控制台，在”语音服务”模块创建应用，获取API_KEY和SECRET_KEY，建议使用KMS加密存储密钥。

依赖安装：

pip install dify-sdk websockets
# 或通过源码安装最新版本
git clone https://github.com/dify-ai/dify-sdk.git
cd dify-sdk && python setup.py install

基础配置示例

离线文件转写

from dify import ASRClient
client = ASRClient(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    secret_key="YOUR_SECRET_KEY",
    endpoint="https://asr.dify.ai/v1"
)
result = client.transcribe_file(
    audio_path="meeting.wav",
    language="zh-CN",
    model="whisper-large-v2",
    diarization=True  # 启用说话人分离
)
print(result["transcript"])
# 输出示例：
# {"text": "今天会议讨论了产品迭代计划...", "speakers": [{"id": 0, "segments": [...]}]}

实时流式转写

import asyncio
from dify import StreamingASRClient
async def transcribe_stream():
    client = StreamingASRClient(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        endpoint="wss://asr.dify.ai/stream"
    )
    async with client.connect() as ws:
        # 发送初始化消息
        await ws.send({
            "type": "init",
            "language": "en-US",
            "interim_results": True
        })
        # 模拟音频流发送（实际应替换为麦克风输入）
        with open("audio.pcm", "rb") as f:
            while chunk := f.read(16000):  # 1秒16kHz音频
                await ws.send({
                    "type": "audio",
                    "data": chunk.hex()
                })
                response = await ws.recv()
                if response["type"] == "partial":
                    print(f"Interim: {response['text']}")
        # 发送结束标记
        await ws.send({"type": "end"})
        final_result = await ws.recv()
        print(f"Final: {final_result['text']}")
asyncio.run(transcribe_stream())

高级参数配置

噪声抑制：通过noise_suppression=True启用RNNoise算法，有效降低背景噪音影响。
端点检测：设置vad_sensitivity=3（1-5级）平衡响应速度与准确性，避免静音段误触发。

自定义热词：上传领域术语表提升识别率：

client.update_vocabulary(
 vocabulary=[
     {"word": "Dify", "weight": 10},  # 权重越高优先级越高
     {"word": "低代码平台"}
 ]
)

常见问题解决方案

1. 识别准确率低

检查音频质量：确保采样率16kHz、单声道、16位深度，使用sox工具转换：
```
sox input.mp3 -r 16000 -c 1 -b 16 output.wav
```
模型匹配：长语音优先选择whisper-large-v2，短语音使用轻量级vosk-small。

2. 实时流延迟过高

分块大小优化：建议每块音频时长控制在0.5-2秒之间，通过chunk_duration参数调整。

网络优化：启用TCP_NODELAY选项，使用CDN加速节点：

import socket
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.setsockopt(socket.IPPROTO_TCP, socket.TCP_NODELAY, 1)

3. 多说话人分离失效

确保音频预处理：使用pydub检测音频通道数：

from pydub import AudioSegment
audio = AudioSegment.from_file("input.wav")
print(audio.channels)  # 必须为1

调整分离阈值：通过diarization_threshold=0.6（0-1）控制说话人切换敏感度。

性能优化实践

1. 批量处理加速

对于历史音频文件，采用多线程并行处理：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def process_audio(file_path):
    result = client.transcribe_file(file_path, ...)
    # 保存结果...
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    executor.map(process_audio, ["file1.wav", "file2.wav", ...])

2. 缓存机制实现

对重复音频使用MD5哈希作为缓存键：

import hashlib
def get_audio_hash(file_path):
    hasher = hashlib.md5()
    with open(file_path, "rb") as f:
        buf = f.read()
        hasher.update(buf)
    return hasher.hexdigest()
# 结合Redis实现缓存

3. 模型微调指南

针对特定领域优化模型：

准备标注数据集（音频+转写文本对）

使用Dify提供的微调接口：

client.fine_tune(
 training_data=[
     {"audio": "audio1.wav", "text": "转写文本1"},
     # ...
 ],
 epochs=10,
 learning_rate=1e-5
)

最佳实践建议

监控体系搭建：通过Dify提供的Metrics API跟踪QPS、延迟、错误率等指标。
容灾设计：配置备用ASR服务，当主服务不可用时自动切换。
合规性检查：确保音频处理符合GDPR等数据保护法规，敏感场景启用本地化部署选项。

通过系统化的配置与优化，Dify的语音转文字功能可实现98%以上的准确率和亚秒级响应，为智能交互、内容生产等场景提供坚实的技术支撑。开发者应持续关注Dify官方文档更新，及时应用新推出的功能如情感分析、标点预测等高级特性。

Dify 语音转文字全攻略：从配置到优化的技术实践