uniapp中实现H5录音和上传、实时语音识别（兼容App小程序）和波形可视化

在uniapp中使用Recorder-UniCore插件可以实现跨平台录音功能，uniapp自带的recorderManager接口不支持H5、录音格式和实时回调onFrameRecorded兼容性不好，用Recorder插件可避免这些问题。

DCloud插件市场下载插件（有demo项目源码）：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?name=Recorder-UniCore

Recorder-UniCore插件特性

• 支持vue2、vue3、nvue
• 支持编译成：H5、Android App、iOS App、微信小程序
• 支持已有的大部分录音格式：mp3、wav、pcm、amr、ogg、g711a、g711u等
• 支持实时处理，包括变速变调、实时上传、ASR语音转文字
• 支持可视化波形显示

集成到项目中

1、通过npm安装recorder-core

//在uniapp项目跟目录进行npm安装
npm install recorder-core

2、下载导入Recorder-UniCore插件

// 到插件市场 https://ext.dcloud.net.cn/plugin?name=Recorder-UniCore 下载插件
然后添加到你的项目中 /uni_modules/Recorder-UniCore

3、在vue页面文件内引入js

<script> /**这里是逻辑层**/
//必须引入的Recorder核心（文件路径是 /src/recorder-core.js 下同）
import Recorder from 'recorder-core' //使用import、require都行//必须引入的RecordApp核心文件（文件路径是 /src/app-support/app.js）
import RecordApp from 'recorder-core/src/app-support/app'//所有平台必须引入的uni-app支持文件（如果编译出现路径错误，请把@换成 ../../ 这种）
import '@/uni_modules/Recorder-UniCore/app-uni-support.js'/** 需要编译成微信小程序时，引入微信小程序支持文件 **/
// #ifdef MP-WEIXINimport 'recorder-core/src/app-support/app-miniProgram-wx-support.js'
// #endif/** H5、小程序环境中：引入需要的格式编码器、可视化插件，App环境中在renderjs中引入 **/
// #ifdef H5 || MP-WEIXIN//按需引入你需要的录音格式支持文件，如果需要多个格式支持，把这些格式的编码引擎js文件统统引入进来即可import 'recorder-core/src/engine/mp3'import 'recorder-core/src/engine/mp3-engine' //如果此格式有额外的编码引擎（*-engine.js）的话，必须要加上//可选的插件支持项import 'recorder-core/src/extensions/waveview'
// #endif
</script>

<!-- #ifdef APP -->
<script module="yourModuleName" lang="renderjs">
/**需要编译成App时，你需要添加一个renderjs模块，然后一模一样的import上面那些js（微信的js除外），因为App中默认是在renderjs（WebView）中进行录音和音频编码**/
import 'recorder-core'
import RecordApp from 'recorder-core/src/app-support/app'
import '../../uni_modules/Recorder-UniCore/app-uni-support.js' //renderjs中似乎不支持"@/"打头的路径，如果编译路径错误请改正路径即可//按需引入你需要的录音格式支持文件，和插件
import 'recorder-core/src/engine/mp3'
import 'recorder-core/src/engine/mp3-engine' import 'recorder-core/src/extensions/waveview'export default {mounted(){//App的renderjs必须调用的函数，传入当前模块thisRecordApp.UniRenderjsRegister(this);},methods: {//这里定义的方法，在逻辑层中可通过 RecordApp.UniWebViewVueCall(this,'this.xxxFunc()') 直接调用//调用逻辑层的方法，请直接用 this.$ownerInstance.callMethod("xxxFunc",{args}) 调用，二进制数据需转成base64来传递}
}
</script>
<!-- #endif -->

调用录音

/**在逻辑层中编写**/
//import ... 上面那些import代码export default {
data() { return {} },mounted() {this.isMounted=true;//页面onShow时【必须调用】的函数，传入当前组件thisRecordApp.UniPageOnShow(this);
}
,onShow(){ //onShow可能比mounted先执行，页面可能还未准备好if(this.isMounted) RecordApp.UniPageOnShow(this);
},methods:{//请求录音权限recReq(){//编译成App时提供的授权许可（编译成H5、小程序为免费授权可不填写）；如果未填写授权许可，将会在App打开后第一次调用请求录音权限时，弹出“未获得商用授权时，App上仅供测试”提示框//RecordApp.UniAppUseLicense='我已获得UniAppID=*****的商用授权';RecordApp.UniWebViewActivate(this); //App环境下必须先切换成当前页面WebViewRecordApp.RequestPermission(()=>{console.log("已获得录音权限，可以开始录音了");},(msg,isUserNotAllow)=>{if(isUserNotAllow){//用户拒绝了录音权限//这里你应当编写代码进行引导用户给录音权限，不同平台分别进行编写}console.error("请求录音权限失败："+msg);});}//开始录音,recStart(){//录音配置信息var set={type:"mp3",sampleRate:16000,bitRate:16 //mp3格式，指定采样率hz、比特率kbps，其他参数使用默认配置；注意：是数字的参数必须提供数字，不要用字符串；需要使用的type类型，需提前把格式支持文件加载进来，比如使用wav格式需要提前加载wav.js编码引擎,onProcess:(buffers,powerLevel,duration,sampleRate,newBufferIdx,asyncEnd)=>{//全平台通用：可实时上传（发送）数据，配合Recorder.SampleData方法，将buffers中的新数据连续的转换成pcm上传，或使用mock方法将新数据连续的转码成其他格式上传，可以参考Recorder文档里面的：Demo片段列表 -> 实时转码并上传-通用版；基于本功能可以做到：实时转发数据、实时保存数据、实时语音识别（ASR）等//注意：App里面是在renderjs中进行实际的音频格式编码操作，此处的buffers数据是renderjs实时转发过来的，修改此处的buffers数据不会改变renderjs中buffers，所以不会改变生成的音频文件，可在onProcess_renderjs中进行修改操作就没有此问题了；如需清理buffers内存，此处和onProcess_renderjs中均需要进行清理，H5、小程序中无此限制//注意：如果你要用只支持在浏览器中使用的Recorder扩展插件，App里面请在renderjs中引入此扩展插件，然后在onProcess_renderjs中调用这个插件；H5可直接在这里进行调用，小程序不支持这类插件；如果调用插件的逻辑比较复杂，建议封装成js文件，这样逻辑层、renderjs中直接import，不需要重复编写//H5、小程序等可视化图形绘制，直接运行在逻辑层；App里面需要在onProcess_renderjs中进行这些操作// #ifdef H5 || MP-WEIXINif(this.waveView) this.waveView.input(buffers[buffers.length-1],powerLevel,sampleRate);// #endif},onProcess_renderjs:`function(buffers,powerLevel,duration,sampleRate,newBufferIdx,asyncEnd){//App中在这里修改buffers才会改变生成的音频文件//App中是在renderjs中进行的可视化图形绘制，因此需要写在这里，this是renderjs模块的this（也可以用This变量）；如果代码比较复杂，请直接在renderjs的methods里面放个方法xxxFunc，这里直接使用this.xxxFunc(args)进行调用if(this.waveView) this.waveView.input(buffers[buffers.length-1],powerLevel,sampleRate);}`,takeoffEncodeChunk:true?null:(chunkBytes)=>{//全平台通用：实时接收到编码器编码出来的音频片段数据，chunkBytes是Uint8Array二进制数据，可以实时上传（发送）出去//App中如果未配置RecordApp.UniWithoutAppRenderjs时，建议提供此回调，因为录音结束后会将整个录音文件从renderjs传回逻辑层，由于uni-app的逻辑层和renderjs层数据交互性能实在太拉跨了，大点的文件传输会比较慢，提供此回调后可避免Stop时产生超大数据回传},takeoffEncodeChunk_renderjs:true?null:`function(chunkBytes){//App中这里可以做一些仅在renderjs中才生效的事情，不提供也行，this是renderjs模块的this（也可以用This变量）}`,start_renderjs:`function(){//App中可以放一个函数，在Start成功时renderjs中会先调用这里的代码，this是renderjs模块的this（也可以用This变量）//放一些仅在renderjs中才生效的事情，比如初始化，不提供也行}`,stop_renderjs:`function(arrayBuffer,duration,mime){//App中可以放一个函数，在Stop成功时renderjs中会先调用这里的代码，this是renderjs模块的this（也可以用This变量）//放一些仅在renderjs中才生效的事情，不提供也行}`};RecordApp.UniWebViewActivate(this); //App环境下必须先切换成当前页面WebViewRecordApp.Start(set,()=>{console.log("已开始录音");//创建音频可视化图形绘制，App环境下是在renderjs中绘制，H5、小程序等是在逻辑层中绘制，因此需要提供两段相同的代码//view里面放一个canvas，canvas需要指定宽高（下面style里指定了300*100）//<canvas type="2d" class="recwave-WaveView" style="width:300px;height:100px"></canvas>RecordApp.UniFindCanvas(this,[".recwave-WaveView"],`this.waveView=Recorder.WaveView({compatibleCanvas:canvas1, width:300, height:100});`,(canvas1)=>{this.waveView=Recorder.WaveView({compatibleCanvas:canvas1, width:300, height:100});});},(msg)=>{console.error("开始录音失败："+msg);});}//暂停录音,recPause(){if(RecordApp.GetCurrentRecOrNull()){RecordApp.Pause();console.log("已暂停");}}//继续录音,recResume(){if(RecordApp.GetCurrentRecOrNull()){RecordApp.Resume();console.log("继续录音中...");}}//停止录音,recStop(){RecordApp.Stop((arrayBuffer,duration,mime)=>{//全平台通用：arrayBuffer是音频文件二进制数据，可以保存成文件或者发送给服务器//App中如果在Start参数中提供了stop_renderjs，renderjs中的函数会比这个函数先执行//注意：当Start时提供了takeoffEncodeChunk后，你需要自行实时保存录音文件数据，因此Stop时返回的arrayBuffer的长度将为0字节//如果当前环境支持Blob，也可以直接构造成Blob文件对象，和Recorder使用一致if(typeof(Blob)!="undefined" && typeof(window)=="object"){var blob=new Blob([arrayBuffer],{type:mime});console.log(blob, (window.URL||webkitURL).createObjectURL(blob));}},(msg)=>{console.error("结束录音失败："+msg);});}}
}

上面代码中包含了开始录音、结束录音、暂停、继续的功能方法代码，在view中放几个按钮进行点击调用即可；在onProcess回调中可以做到录音数据实时处理，可视化图形的绘制操作也是在onProcess中进行的（Recorder提供了多中可视化波形显示），H5、App、小程序均可使用。

要编译成App时，记得先在 manifest.json 中配置好Android和iOS的录音权限声明：

//Android需要勾选的权限，第二个必须勾选，不然使用H5录音时将没法打开麦克风
<uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO"/>
<uses-permission android:name="android.permission.MODIFY_AUDIO_SETTINGS"/>//iOS需要声明的权限
NSMicrophoneUsageDescription

上传录音

在上面录音recStop代码中，结束录音后会得到ArrayBuffer二进制数据，将ArrayBuffer上传到服务器即可；实时处理中也支持上传，实时得到音频数据的ArrayBuffer后按下面的上传方法上传即可。

上传方式一（简单）：转成Base64文本上传

//由于是base64文本，因此直接使用普通的接口请求就可以了，代码简单,H5、App、小程序通用uni.request({url: "上传接口地址",method: "POST",header: { "content-type":"application/x-www-form-urlencoded" },data: {audio: uni.arrayBufferToBase64(arrayBuffer),... 其他表单参数 ...},success: (res) => { },fail: (err)=>{ }
});

上传方式二（复杂）：使用上传表单上传 multipart/form-data

//使用multipart/form-data表单上传文件，在uniapp中支持不是很好，每个平台单独处理// #ifdef H5//H5中直接使用浏览器提供的File接口构造一个文件uni.uploadFile({url: "上传接口地址",file: new File([arrayBuffer], "recorder.mp3"),name: "audio",formData: {... 其他表单参数 ...},success: (res) => { },fail: (err)=>{ }});
// #endif// #ifdef APP//App中直接将二进制数据保存到本地文件，然后再上传RecordApp.UniSaveLocalFile("recorder.mp3",arrayBuffer,(savePath)=>{uni.uploadFile({url: "上传接口地址",filePath: savePath,name: "audio",formData: {... 其他表单参数 ...},success: (res) => { },fail: (err)=>{ }});},(err)=>{});
// #endif// #ifdef MP-WEIXIN//小程序中需要将二进制数据保存到本地文件，然后再上传var savePath=wx.env.USER_DATA_PATH+"/recorder.mp3";wx.getFileSystemManager().writeFile({filePath:savePath,data:arrayBuffer,encoding:"binary",success:()=>{wx.uploadFile({url: "上传接口地址",filePath: savePath,name: "audio",formData: {... 其他表单参数 ...},success: (res) => { },fail: (err)=>{ }});},fail:(e)=>{  }});
// #endif

ASR语音识别

假如你的服务器提供了识别接口，可以参考上面的文件上传，将文件上传给你的服务器后，服务器将识别结果返回给前端，此方式可以适配：腾讯云、阿里云、讯飞等的一句话语音识别，或自己搭建的语音识别，比较简单。

实时的语音识别可以参考Recorder-UniCore插件的demo项目，demo源码里面有个page_asr.vue示例页面，可以做到边录音边返回识别结果；此demo使用的是阿里云接口，其他语音识别接口同样的可以在onProcess中进行实时处理即可完成对接，可以参考Recorder H5录音开源库 https://github.com/xiangyuecn/Recorder 中的实时上传处理demo代码，不难做到边录音边上传到语音识别，H5、App、小程序中也是通用的。

【完】