guoyu/log/诊断结果.txt

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Whisper 服务连接诊断结果
诊断时间: 2025-12-11 18:53
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【诊断结果】
❌ Whisper 服务未正常运行

【详细检测】
1. 端口检测: ❌ 失败
   - 端口 5001 未被监听
   - 无进程占用该端口

2. Python 进程: ❌ 未找到
   - 系统中没有运行的 Python 进程
   - Whisper 服务可能未启动

3. 连接测试: ❌ 失败
   - TCP 连接到 localhost:5001 失败
   - 连接被拒绝（端口未开放）

【问题根源】
Whisper Python 服务没有启动！

【解决方案】

方案1：启动 Whisper 服务（推荐）
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1. 找到 Whisper 服务目录
   例如: D:\whisper-service\ 或 /opt/whisper-service/

2. 进入目录并启动
   Windows:
   cd D:\whisper-service
   python app.py

   Linux:
   cd /opt/whisper-service
   python3 app.py

3. 确认启动成功
   - 看到日志: "Running on http://0.0.0.0:5001"
   - 或访问: http://localhost:5001/health

4. 重新测试连接
   运行: powershell -File test_whisper_connection.ps1
   或访问: http://localhost:8080/test/whisper/check


方案2：如果没有 Whisper 服务代码
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需要先部署 Whisper 服务。创建简单的 Flask 服务：

1. 安装依赖
   pip install flask openai-whisper

2. 创建 app.py
   参考下面的"Whisper 服务示例代码"

3. 启动服务
   python app.py


方案3：修改 Java 配置使用百度 API（临时方案）
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如果暂时无法启动 Whisper，可以降级使用百度 API：

1. 在 application.yml 中配置百度 API 密钥
2. 重启 Java 应用
3. 系统会自动降级使用百度语音识别


【Whisper 服务示例代码】
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创建文件: whisper-service/app.py

```python
from flask import Flask, request, jsonify
import whisper
import os

app = Flask(__name__)

# 加载 Whisper 模型（首次运行会下载，需要网络）
print("正在加载 Whisper 模型...")
model = whisper.load_model("base")  # 可选: tiny, base, small, medium, large
print("✅ Whisper 模型加载完成")

@app.route('/health', methods=['GET'])
def health():
    return jsonify({"status": "ok"})

@app.route('/recognize', methods=['POST'])
def recognize():
    try:
        file = request.files['file']
        language = request.form.get('language', 'zh')
        
        # 保存临时文件
        temp_path = f"/tmp/{file.filename}"
        file.save(temp_path)
        
        # 识别
        result = model.transcribe(temp_path, language=language)
        text = result['text']
        
        # 删除临时文件
        os.remove(temp_path)
        
        return jsonify({
            "code": 200,
            "msg": "识别成功",
            "data": {"text": text}
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({
            "code": 500,
            "msg": str(e)
        }), 500

@app.route('/evaluate', methods=['POST'])
def evaluate():
    try:
        file = request.files['file']
        standard_text = request.form.get('text', '')
        
        # 保存临时文件
        temp_path = f"/tmp/{file.filename}"
        file.save(temp_path)
        
        # 识别
        result = model.transcribe(temp_path, language='zh')
        recognized_text = result['text']
        
        # 删除临时文件
        os.remove(temp_path)
        
        # 简单评分（基于相似度）
        similarity = calculate_similarity(recognized_text, standard_text)
        score = int(similarity * 100)
        
        return jsonify({
            "code": 200,
            "msg": "评测成功",
            "data": {
                "text": recognized_text,
                "score": score,
                "accuracy": score,
                "fluency": score,
                "completeness": score,
                "pronunciation": score
            }
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({
            "code": 500,
            "msg": str(e)
        }), 500

def calculate_similarity(text1, text2):
    # 简单的相似度计算
    text1 = text1.replace(' ', '')
    text2 = text2.replace(' ', '')
    
    if len(text2) == 0:
        return 0
    
    matched = sum(1 for c in text1 if c in text2)
    return matched / len(text2)

if __name__ == '__main__':
    print("🚀 启动 Whisper 服务...")
    print("📍 监听地址: http://0.0.0.0:5001")
    print("✅ 服务就绪，等待请求...")
    app.run(host='0.0.0.0', port=5001, debug=False)
```

启动命令:
cd whisper-service
python app.py


【后续步骤】

1. 启动 Whisper 服务后，运行测试:
   powershell -File test_whisper_connection.ps1

2. 确认连接成功后，重启 Java 应用

3. 使用测试接口验证:
   访问: http://localhost:8080/test/whisper/check

4. 在 APP 中测试语音识别功能


【需要帮助？】

请提供以下信息：
1. Whisper 服务是否已部署？在哪个目录？
2. 是否有 Python 环境？版本是多少？
3. 服务器操作系统？Windows 还是 Linux？
4. 是否希望使用百度 API 替代方案？

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