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Whisper 服务连接诊断结果
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诊断时间: 2025-12-11 18:53
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【诊断结果】
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❌ Whisper 服务未正常运行
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【详细检测】
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1. 端口检测: ❌ 失败
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- 端口 5001 未被监听
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- 无进程占用该端口
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2. Python 进程: ❌ 未找到
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- 系统中没有运行的 Python 进程
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- Whisper 服务可能未启动
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3. 连接测试: ❌ 失败
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- TCP 连接到 localhost:5001 失败
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- 连接被拒绝（端口未开放）
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【问题根源】
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Whisper Python 服务没有启动！
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【解决方案】
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方案1：启动 Whisper 服务（推荐）
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1. 找到 Whisper 服务目录
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例如: D:\whisper-service\ 或 /opt/whisper-service/
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2. 进入目录并启动
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Windows:
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cd D:\whisper-service
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python app.py
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Linux:
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cd /opt/whisper-service
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python3 app.py
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3. 确认启动成功
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- 看到日志: "Running on http://0.0.0.0:5001"
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- 或访问: http://localhost:5001/health
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4. 重新测试连接
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运行: powershell -File test_whisper_connection.ps1
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或访问: http://localhost:8080/test/whisper/check
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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：
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1. 安装依赖
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pip install flask openai-whisper
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2. 创建 app.py
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参考下面的"Whisper 服务示例代码"
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3. 启动服务
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python app.py
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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：
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1. 在 application.yml 中配置百度 API 密钥
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2. 重启 Java 应用
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3. 系统会自动降级使用百度语音识别
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【Whisper 服务示例代码】
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创建文件: whisper-service/app.py
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```python
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from flask import Flask, request, jsonify
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import whisper
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import os
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app = Flask(__name__)
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# 加载 Whisper 模型（首次运行会下载，需要网络）
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print("正在加载 Whisper 模型...")
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model = whisper.load_model("base") # 可选: tiny, base, small, medium, large
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print("✅ Whisper 模型加载完成")
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@app.route('/health', methods=['GET'])
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def health():
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return jsonify({"status": "ok"})
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@app.route('/recognize', methods=['POST'])
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def recognize():
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try:
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file = request.files['file']
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language = request.form.get('language', 'zh')
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# 保存临时文件
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temp_path = f"/tmp/{file.filename}"
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file.save(temp_path)
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# 识别
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result = model.transcribe(temp_path, language=language)
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text = result['text']
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# 删除临时文件
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os.remove(temp_path)
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return jsonify({
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"code": 200,
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"msg": "识别成功",
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"data": {"text": text}
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})
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except Exception as e:
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return jsonify({
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"code": 500,
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"msg": str(e)
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}), 500
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@app.route('/evaluate', methods=['POST'])
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def evaluate():
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try:
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file = request.files['file']
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standard_text = request.form.get('text', '')
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||
# 保存临时文件
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temp_path = f"/tmp/{file.filename}"
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||
file.save(temp_path)
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||
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||
# 识别
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result = model.transcribe(temp_path, language='zh')
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recognized_text = result['text']
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||
# 删除临时文件
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os.remove(temp_path)
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# 简单评分（基于相似度）
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similarity = calculate_similarity(recognized_text, standard_text)
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score = int(similarity * 100)
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return jsonify({
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"code": 200,
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"msg": "评测成功",
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"data": {
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"text": recognized_text,
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"score": score,
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"accuracy": score,
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"fluency": score,
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"completeness": score,
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"pronunciation": score
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}
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||
})
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except Exception as e:
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return jsonify({
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"code": 500,
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"msg": str(e)
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}), 500
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def calculate_similarity(text1, text2):
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# 简单的相似度计算
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text1 = text1.replace(' ', '')
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text2 = text2.replace(' ', '')
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if len(text2) == 0:
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return 0
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matched = sum(1 for c in text1 if c in text2)
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return matched / len(text2)
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if __name__ == '__main__':
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print("🚀 启动 Whisper 服务...")
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print("📍 监听地址: http://0.0.0.0:5001")
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print("✅ 服务就绪，等待请求...")
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app.run(host='0.0.0.0', port=5001, debug=False)
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```
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启动命令:
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cd whisper-service
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python app.py
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【后续步骤】
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1. 启动 Whisper 服务后，运行测试:
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powershell -File test_whisper_connection.ps1
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2. 确认连接成功后，重启 Java 应用
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3. 使用测试接口验证:
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访问: http://localhost:8080/test/whisper/check
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4. 在 APP 中测试语音识别功能
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【需要帮助？】
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请提供以下信息：
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1. Whisper 服务是否已部署？在哪个目录？
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2. 是否有 Python 环境？版本是多少？
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3. 服务器操作系统？Windows 还是 Linux？
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4. 是否希望使用百度 API 替代方案？
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