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kongdeqiang

5 天以前 28ccfbfc51068a663a80764e14074df5edf2b5ba

 runtime/docs/websocket_protocol_zh.md

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`audio_fs`：当输入音频为pcm数据时，需要加上音频采样率参数
`hotwords`：如果使用热词，需要向服务端发送热词数据（字符串），格式为 "{"阿里巴巴":20,"通义实验室":30}"
`itn`: 设置是否使用itn，默认True
`svs_lang`: 设置SenseVoiceSmall模型语种，默认为“auto”
`svs_itn`: 设置SenseVoiceSmall模型是否开启标点、ITN，默认为True
```
注：热词权重仅在fst热词服务下生效。

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`mode`：`offline`，表示推理模式为离线文件转写
`wav_name`：表示需要推理音频文件名
`text`：表示语音识别输出文本
`is_final`：表示识别结束
`is_final`：表示识别结束，在 offline 模式下这个字段永远为 False，服务端 websocket 只会返回一次识别结果
`timestamp`：如果AM为时间戳模型，会返回此字段，表示时间戳，格式为 "[[100,200], [200,500]]"(ms)
`stamp_sents`：如果AM为时间戳模型，会返回此字段，表示句子级别时间戳，格式为 [{"text_seg":"正 是 因 为","punc":",","start":"430","end":"1130","ts_list":[[430,670],[670,810],[810,1030],[1030,1130]]}]
`stamp_sents`：如果AM为时间戳模型，会返回此字段，表示句子级别时间戳，格式为 [{"text_seg":"正 是 因 为","punc":",","start":430,"end":1130,"ts_list":[[430,670],[670,810],[810,1030],[1030,1130]]}]
```

## 实时语音识别
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```text
`mode`：`offline`，表示推理模式为一句话识别；`online`，表示推理模式为实时语音识别；`2pass`：表示为实时语音识别，并且说话句尾采用离线模型进行纠错。
`wav_name`：表示需要推理音频文件名
`wav_format`：表示音视频文件后缀名，可选pcm、mp3、mp4等（备注：只支持pcm音频流）
`wav_format`：表示音视频文件后缀名，只支持pcm音频流
`is_speaking`：表示断句尾点，例如，vad切割点，或者一条wav结束
`chunk_size`：表示流式模型latency配置，`[5,10,5]`，表示当前音频为600ms，并且回看300ms，又看300ms。
`audio_fs`：当输入音频为pcm数据是，需要加上音频采样率参数
`hotwords`：如果使用热词，需要向服务端发送热词数据（字符串），格式为 "{"阿里巴巴":20,"通义实验室":30}"
`itn`: 设置是否使用itn，默认True
`svs_lang`: 设置SenseVoiceSmall模型语种，默认为“auto”
`svs_itn`: 设置SenseVoiceSmall模型是否开启标点、ITN，默认为True
```
注：热词权重仅在fst热词服务下生效。

@@ -96,5 +100,5 @@
`text`：表示语音识别输出文本
`is_final`：表示识别结束
`timestamp`：如果AM为时间戳模型，会返回此字段，表示时间戳，格式为 "[[100,200], [200,500]]"(ms)
`stamp_sents`：如果AM为时间戳模型，会返回此字段，表示句子级别时间戳，格式为 [{"text_seg":"正 是 因 为","punc":",","start":"430","end":"1130","ts_list":[[430,670],[670,810],[810,1030],[1030,1130]]}]
`stamp_sents`：如果AM为时间戳模型，会返回此字段，表示句子级别时间戳，格式为 [{"text_seg":"正 是 因 为","punc":",","start":430,"end":1130,"ts_list":[[430,670],[670,810],[810,1030],[1030,1130]]}]
```