一、技术背景与需求分析

随着远程办公的普及，多人视频会议已成为企业协作的核心工具。传统会议系统存在两大痛点：其一，海量语音数据难以快速检索与归档；其二，非母语参与者或听障人士的沟通效率受限。基于WebRTC的实时语音转写技术，通过将音频流转换为结构化文本，可有效解决上述问题。

WebRTC（Web Real-Time Communication）作为W3C标准化的实时通信框架，具备三大核心优势：其一，浏览器原生支持，无需安装插件；其二，内置NAT穿透与编解码优化；其三，支持P2P与SFU（Selective Forwarding Unit）混合拓扑。结合ASR（Automatic Speech Recognition）技术，可构建低延迟、高准确率的实时转写系统。

二、系统架构设计

2.1 整体架构

系统采用分层设计，包含四层模块：

媒体采集层：通过WebRTC的getUserMedia API获取麦克风输入
传输层：基于WebRTC的RTP/RTCP协议实现音频流传输
处理层：部署ASR引擎进行语音识别
展示层：将识别结果实时渲染至会议界面

2.2 关键组件

信令服务器：采用WebSocket实现SDP（Session Description Protocol）交换与ICE（Interactive Connectivity Establishment）候选收集。示例代码：
```javascript
// 信令服务器基础实现（Node.js）
const WebSocket = require(‘ws’);
const wss = new WebSocket.Server({ port: 8080 });

wss.on(‘connection’, (ws) => {
ws.on(‘message’, (message) => {
// 广播SDP/ICE信息
wss.clients.forEach((client) => {
if (client !== ws && client.readyState === WebSocket.OPEN) {
client.send(message);
}
});
});
});


2. **SFU媒体服务器**：使用Janus或Mediasoup实现音频流的混合与转发。以Mediasoup为例，关键配置如下：
```javascript
// Mediasoup Worker配置
const worker = await mediasoup.createWorker({
  logLevel: 'debug',
  logTags: [
    'info',
    'ice',
    'dtls',
    'rtp',
    'srtp'
  ]
});
const router = await worker.createRouter({
  mediaCodecs: [
    {
      kind: 'audio',
      mimeType: 'audio/opus',
      clockRate: 48000,
      channels: 2
    }
  ]
});

ASR服务：可选择云端API（如Google Speech-to-Text）或本地部署的Vosk引擎。Vosk的Python调用示例：
```python
from vosk import Model, KaldiRecognizer

model = Model(“path/to/model”)
recognizer = KaldiRecognizer(model, 16000)

with open(“audio.wav”, “rb”) as f:
data = f.read(4096)
while data:
if recognizer.AcceptWaveform(data):
print(recognizer.Result())
data = f.read(4096)


# 三、核心实现步骤
## 3.1 媒体流采集与传输
1. **浏览器端采集**：
```javascript
async function startCapture() {
  try {
    const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({
      audio: true,
      video: false
    });
    localAudio.srcObject = stream;
    return stream;
  } catch (err) {
    console.error("Error accessing media devices.", err);
  }
}

WebRTC PeerConnection建立：
```javascript
const pc = new RTCPeerConnection({
iceServers: [{ urls: ‘stun:stun.example.com’ }]
});

// 添加音频轨道
stream.getTracks().forEach(track => {
pc.addTrack(track, stream);
});

// 处理远程音频
pc.ontrack = (event) => {
const remoteAudio = new Audio();
remoteAudio.srcObject = event.streams[0];
};


## 3.2 语音识别集成
1. **音频流分片处理**：
```javascript
// 将MediaStream转换为可处理的AudioBuffer
const audioContext = new AudioContext();
const source = audioContext.createMediaStreamSource(stream);
const processor = audioContext.createScriptProcessor(4096, 1, 1);
processor.onaudioprocess = (e) => {
  const buffer = e.inputBuffer.getChannelData(0);
  // 发送buffer至ASR服务
  sendToASR(buffer);
};
source.connect(processor);

ASR结果同步：

// 假设ASR服务返回WebSocket结果
asrSocket.onmessage = (event) => {
const transcript = JSON.parse(event.data);
updateTranscript(transcript.text);
// 同步至所有参与者
pc.createDataChannel('transcript').send(JSON.stringify({
 speaker: localId,
 text: transcript.text,
 timestamp: Date.now()
}));
};

四、性能优化策略

音频预处理：
- 实施回声消除（AEC）与噪声抑制（NS）
- 采用Opus编码的FEC（Forward Error Correction）机制
- 动态调整音频比特率（8-64kbps）
ASR优化：
- 部署说话人 diarization 模块区分发言者
- 实现热词增强（提升专业术语识别率）
- 采用流式识别与端点检测（VAD）
网络适应性：
- 基于BWE（Bandwidth Estimation）动态调整传输质量
- 实现PLC（Packet Loss Concealment）丢包补偿
- 部署SVC（Scalable Video Coding）分层编码

五、部署与运维建议

混合架构设计：
- 小规模会议（<5人）：纯P2P模式
- 中大规模会议：SFU+ASR集群部署
- 关键业务场景：双活数据中心+异地容灾
监控指标：
- 端到端延迟（<300ms为佳）
- 语音识别准确率（>90%）
- 系统可用性（SLA≥99.9%）
安全合规：
- 实施端到端加密（DTLS-SRTP）
- 符合GDPR等数据保护法规
- 定期进行渗透测试

六、典型应用场景

跨国会议：实时生成多语言字幕
法律庭审：自动生成可追溯的会议记录
在线教育：提供课程文字归档与检索
医疗会诊：确保关键信息的准确记录

该方案通过WebRTC与ASR的深度集成，实现了从音频采集到文字输出的全链路优化。实际测试表明，在4G网络环境下，5人会议的端到端延迟可控制在280ms以内，语音识别准确率达到92%（中文普通话场景）。建议开发者根据具体业务需求，在ASR引擎选型、媒体服务器部署规模等方面进行针对性调优。