langchain4j 语音识别

<think>好的，我现在需要回答用户关于如何在langchain4j中使用语音识别的示例和教程的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关的信息。 引用[1]提到了AssemblyAI和LangChain的结合，用于语音转文本和文档处理。虽然这是Python的例子，但用户现在询问的是Java的langchain4j。可能用户希望类似的功能在Java中的实现方式。 接下来，引用[2]和[3]主要讨论langchain4j的聊天模型和代理功能，没有直接提到语音识别。不过，用户的问题是关于语音识别，所以可能需要结合外部服务，如AssemblyAI，然后在langchain4j中集成这些API。 由于langchain4j本身可能没有内置的语音识别模块，所以通常的做法是通过调用外部API，比如AssemblyAI或Google Speech-to-Text，然后在Java应用中处理返回的文本。用户可能需要一个示例代码，展示如何将语音文件上传到AssemblyAI，获取转录结果，并将其加载到langchain4j的文档处理流程中。 我需要确保示例代码使用Java，并且符合langchain4j的结构。例如，使用HttpClient发送请求到AssemblyAI的API，处理响应，然后将转录文本封装成langchain4j的Document对象，以便后续处理。 另外，用户可能需要了解如何配置API密钥、处理异步响应以及错误处理。此外，可能还需要说明如何将转录后的文本用于聊天模型或其他处理步骤，比如结合引用[3]中的代理示例。 需要验证AssemblyAI的API是否支持Java客户端调用，或者是否需要自定义实现。根据引用[1]中的Python示例，可能用户期望类似的流程在Java中实现，所以需要调整代码结构。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解集成方法、处理长音频、错误处理等。</think>关于在langchain4j中实现语音识别，目前langchain4j库（Java版）暂未直接提供原生的语音识别模块。但可以通过集成第三方语音识别API（如AssemblyAI）实现该功能，结合文档处理能力进行后续分析。以下是实现方案和示例： --- ### 分步实现方案 1. **调用语音识别API** 使用Java的HTTP客户端调用AssemblyAI的语音转文本API，获取原始音频转录结果 2. **创建文档加载器** 将转录文本封装为langchain4j的`Document`对象，便于后续使用langchain4j的RAG等功能 3. **集成到处理流程** 结合聊天模型进行文本分析或问答 --- ### 完整示例代码 ```java import dev.langchain4j.data.document.Document; import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment; import dev.langchain4j.model.embedding.AllMiniLmL6V2EmbeddingModel; import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore; import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore; import okhttp3.*; import java.io.File; import java.io.IOException; public class AudioProcessor { // 步骤1：语音转文本 private static String transcribeAudio(String apiKey, File audioFile) throws IOException { OkHttpClient client = new OkHttpClient().newBuilder().build(); // 上传音频文件 RequestBody requestBody = new MultipartBody.Builder() .setType(MultipartBody.FORM) .addFormDataPart("file", audioFile.getName(), RequestBody.create(audioFile, MediaType.parse("audio/mpeg"))) .build(); Request uploadRequest = new Request.Builder() .url("https://api.assemblyai.com/v2/upload") .addHeader("Authorization", apiKey) .post(requestBody) .build(); Response uploadResponse = client.newCall(uploadRequest).execute(); String uploadUrl = uploadResponse.body().string(); // 获取上传后的URL // 发起转录请求 RequestBody transcriptBody = RequestBody.create( "{\"audio_url\": \"" + uploadUrl + "\"}", MediaType.parse("application/json")); Request transcriptRequest = new Request.Builder() .url("https://api.assemblyai.com/v2/transcript") .addHeader("Authorization", apiKey) .post(transcriptBody) .build(); Response transcriptResponse = client.newCall(transcriptRequest).execute(); String transcriptId = transcriptResponse.body().string(); // 获取转录任务ID // 轮询获取结果（实际需实现异步轮询逻辑） return pollForTranscriptResult(apiKey, transcriptId); } // 步骤2：创建langchain4j文档 private static Document createDocument(String transcript) { return Document.from(transcript); } // 步骤3：构建检索增强生成流程 private static void processWithLangChain(Document document) { EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>(); AllMiniLmL6V2EmbeddingModel embeddingModel = new AllMiniLmL6V2EmbeddingModel(); // 生成嵌入并存储 TextSegment segment = TextSegment.from(document.text()); embeddingStore.add(embeddingModel.embed(segment).content(), segment); // 后续可连接聊天模型进行问答... } public static void main(String[] args) throws IOException { String apiKey = "your_assemblyai_api_key"; File audioFile = new File("audio.mp3"); // 执行语音转文本 String transcript = transcribeAudio(apiKey, audioFile); System.out.println("转录结果：" + transcript); // 创建langchain4j文档 Document document = createDocument(transcript); // 进入处理流程 processWithLangChain(document); } } ``` --- ### 关键配置说明 1. **API密钥获取** 需在[AssemblyAI官网](https://www.assemblyai.com/)注册并获取API密钥[^1] 2. **音频格式要求** 支持MP3、WAV等常见格式，单文件最长3小时 3. **异步处理优化** 实际生产环境中建议使用Webhook或异步线程池处理转录结果轮询 ---