Spring AI 实战：手把手搭建实时语音翻译机器人

实时翻译的场景可以说应用很久了，当然在以前这个实现还是很有挑战的，不过现如今嘛，在AI的加持下，像我们这种普通的编程人员，可以非常方便的实现一个语音翻译机器人。

今天，我将带你基于 Spring AI 框架，从零搭建一个支持音频转录与翻译的智能机器人。

一、环境准备

在开始实战之前，我们需要准备好开发环境。以下是本文所使用的技术栈：

组件	版本/说明
JDK	17 及以上
Spring Boot	3.x
Spring AI	1.1.2
音频转录模型	FunAudioLLM/SenseVoiceSmall
对话大模型	Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
API 平台	SiliconFlow（需自行申请 API Key）

1.1 APIKey申请

你需要 SiliconFlow 平台申请 API Key，并在 application.yml 中配置：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${silicon-api-key}  # 替换为你的API Key

这里选择SiliconFlow的主要原因是它的免费模型，对于想要复刻体验本项目的小伙伴最友好😊

注册地址: https://cloud.siliconflow.cn/i/ge3VpPHH

也可以直接通过二维码注册：

1.2 核心依赖

直接使用openai-starter来实现大模型的交互，在这个项目的实现中，主要包含两类的大模型交互过程

• 音频识别：识别语音文件的内容
• 文字翻译：将语音内容翻译为目标语言

有需要的小伙伴也可以在实现 文字转语音 TTS的实现，从而获取更好的使用体验

对应的pom核心依赖如下

<dependencies>
    <!-- 大模型交互的核心依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 提供web页面 + 接口交互的实现支撑 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

1.3 配置

我们在配置文件 resources/application.yml 维护上模型和apikey

spring:
  thymeleaf:
    cache: false
  ai:
    openai:
      # api-key 使用你自己申请的进行替换；如果为了安全考虑，可以通过启动参数进行设置
      api-key: ${silicon-api-key}
      transcription:
        api-key: ${silicon-api-key}
        base-url: https://api.siliconflow.cn/v1
        transcription-path: /audio/transcriptions
        options:
          model: FunAudioLLM/SenseVoiceSmall
          response-format: text
      chat: # 聊天模型
        options:
          model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
      base-url: https://api.siliconflow.cn

二、核心实现

2.0 整体方案设计

在具体的实现之前，我们先看一下这个实时翻译功能可以怎么设计，下面是一个简单的业务流程图

为什么采用异步？

考虑到交互体验，同步阻塞一直等待后端返回全部结果的方案不可取（因为耗时可能很久）；因此实时的交互必然是首选，因此异步的原因如下：

• 音频处理耗时较长（通常几秒到几十秒）
• 同步等待会让用户界面卡顿
• 用户体验差，容易误认为系统无响应

解决方案：

用户上传音频
    ↓
立即返回任务ID（100ms内）
    ↓
后台异步处理
    ↓
实时推送处理进度
    ↓
用户获得最终结果

SSE (Server-Sent Events) 选择理由：

• 🔸 单向推送，服务端主动
• 🔸 HTTP协议，兼容性好
• 🔸 自动重连机制
• 🔸 比WebSocket轻量

请注意SSE不支持POST请求，因此用户通过POST上传音频，拿到的是tastId，然后再基于taskId发起一个sse的请求，用户实时获取后端处理结果

推送时机设计：

转录完成 → 立即推送识别文本
翻译进行中 → 流式推送翻译片段
翻译完成 → 发送结束信号

接下来也可以根据下面的超详细的时序图，来看看这个实时语音翻译的实现思路

2.1 音频转录服务

对于SpringAI如何使用音频模型的，有兴趣的小伙伴可以查看 - 18.语音模型之语音识别 | Helllo LLM Guides

首先，我们创建音频转录服务，利用 Spring AI 的 TranscriptionModel 接口调用 SenseVoiceSmall 模型：

@Service
public class AudioTransactionService {
    @Autowired
    private TranscriptionModel transcriptionModel;

    public String audioTransaction(MultipartFile file) throws IOException {
        // 配置转录选项
        AudioTranscriptionOptions options = OpenAiAudioTranscriptionOptions.builder()
                .responseFormat(OpenAiAudioApi.TranscriptResponseFormat.JSON)
                .model("FunAudioLLM/SenseVoiceSmall")
                .build();

        // 将上传文件转为 Resource 对象
        Resource resource = new ByteArrayResource(file.getBytes()) {
            @Override
            public String getFilename() {
                return file.getOriginalFilename();
            }
        };

        // 调用转录服务
        AudioTranscriptionPrompt prompt = new AudioTranscriptionPrompt(resource, options);
        AudioTranscriptionResponse response = transcriptionModel.call(prompt);
        return response.getResult().getOutput();
    }
}

为什么要这样设计？

Spring AI 统一了 AI 模型的调用接口，TranscriptionModel 屏蔽了底层 API 的差异，我们只需关注业务逻辑即可。

上面这个service实现识别音频文件内容，并直接返回结果给调用方（我们现在选中的模型主要支持中英文内容的识别）

2.2 翻译服务 + SSE 实时推送

为了提供更好的用户体验，我们采用异步处理 + SSE（Server-Sent Events）实现实时推送：

// 存储任务状态的内存映射
private final Map<String, TranslationTask> taskMap = new ConcurrentHashMap<>();
private Map<String, SseEmitter> emitters = new ConcurrentHashMap<>();
// 翻译任务记录类
private record TranslationTask(String taskId, MultipartFile file, String targetLanguage) {
}

@PostMapping(path = "uploadAudio")
public Map<String, String> uploadAudio(
        @RequestParam("file") MultipartFile file, 
        String targetLanguage) {
    // 生成唯一任务ID
    String taskId = UUID.randomUUID().toString();
    taskMap.put(taskId, new TranslationTask(taskId, file, targetLanguage));
    
    // 异步处理任务
    processTranslationTask(taskId);
    return Map.of("taskId", taskId);
}

@GetMapping(path = "getResultStream/{taskId}")
public SseEmitter getResultStream(@PathVariable String taskId) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter();
    emitters.put(taskId, emitter);
    return emitter;
}

关键的处理逻辑如下：

private void processTranslationTask(String taskId) {
    new Thread(() -> {
        // 第一步：音频转录
        String transcription = audioTransactionService.audioTransaction(task.file());
        sseEmitter.send(SseEmitter.event().name("transcription").data(transcription));

        // 第二步：流式翻译
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(TRANS_SYSTEM_PROMPT);
        Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of(
                "lan", task.targetLanguage,
                "content", transcription));
        
        Flux<String> res = chatClient.prompt(prompt).stream().content();
        res.subscribe(txt -> {
            sseEmitter.send(SseEmitter.event().name("translation").data(txt));
        });
    }).start();
}

注：上面的代码主要显示核心的业务体现，真实的实现中还包含资源回收（sseEmitter关闭，清除缓存信息等）,详情请参考文末的项目源码

2.3 前端交互

前端通过 EventSource 接收 SSE 推送，实现实时显示：

// 建立SSE连接
const eventSource = new EventSource(`/auto/getResultStream/${taskId}`);

eventSource.addEventListener('transcription', (e) => {
    console.log('转录结果:', e.data);
    document.getElementById('transcription').innerText = e.data;
});

eventSource.addEventListener('translation', (e) => {
    // 流式显示翻译结果
    document.getElementById('translation').innerHTML += e.data;
});

eventSource.addEventListener('end', () => {
    eventSource.close();
});

三、常见问题与解决方案

Q1：长音频解析较慢问题

问题：现在大模型的语音识别为同步调用，对于长音频解析较慢

解决：对音频进行切割，并行调用大模型接口，按照顺序返回给前端用户

/**
 * 并行处理音频文件（智能分割）
 * 
 * @param file 音频文件
 * @param useParallel 是否使用并行处理
 * @return 转录结果
 */
public String audioTransactionParallel(MultipartFile file, boolean useParallel) throws IOException {
    if (!useParallel) {
        return audioTransactionSingle(file);
    }
    
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    
    try {
        // 智能分割音频
        List<AudioSegmentationService.AudioSegment> segments = segmentationService.smartSegment(file);
        
        if (segments.size() <= 1) {
            log.info("音频文件较小，直接处理");
            return audioTransactionSingle(file);
        }
        
        // 并行处理所有片段
        List<CompletableFuture<String>> futures = segmentationService.processSegmentsParallel(
            segments,
            this::transcribeSegment
        );
        
        // 收集结果
        List<String> results = segmentationService.collectResults(futures);
        
        // 合并结果
        String finalResult = mergeTranscriptionResults(results);
        
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        log.info("并行处理完成，总耗时: {}ms，片段数: {}，结果长度: {}字符",  endTime - startTime, segments.size(), finalResult.length());
        
        return finalResult;
        
    } catch (Exception e) {
        log.error("并行处理音频文件失败，回退到单线程处理", e);
        return audioTransactionSingle(file);
    }
}

Q2：转录结果为空

问题：音频文件格式不被支持。

解决：确保音频格式为 MP3、WAV 或 M4A，且音频质量清晰。

Q3: 翻译结果朗读

问题：现在翻译的结果是以文字的方式进行显示，我希望以语音播报的方式来呈现

解决：项目原型中提供了一个基于浏览器的语音合成来实现，如果有需要的话，也可以借助一些模型厂家提供的TTS模型来完成这个功能

四、测试小结

启动应用后，访问 http://localhost:8080/translate，上传音频文件，整个过程延迟控制在秒级，体验还是比较流畅的

除了上面的传输音频之外，还是支持语音录入翻译的，如下

本文中所有的源码，都可以在下面仓库中获取

• https://github.com/liuyueyi/spring-ai-demo/tree/master/v2/T05-voice-chat-robot

整体实现下来基本上没有太大的难度，对于熟练调用API的小伙伴，会惊人的发现，这AI应用看起来和调接口没有什么太大的区别啊，为啥还会有专门的大模型开发岗？和传统的后端开放到底有啥不一样的？如果有此疑问的话，不妨花个几分钟看看下面的内容，相信会有不一样的感触😊

零基础入门：

• LLM 应用开发是什么：零基础也可以读懂的科普文(极简版)
• 大模型应用开发系列教程：序-为什么你“会用 LLM”，但做不出复杂应用？
• 大模型应用开发系列教程：第一章 LLM到底在做什么？
• 大模型应用开发系列教程：第二章 模型不是重点，参数才是你真正的控制面板
• 大模型应用开发系列教程：第三章 为什么我的Prompt表现很糟？
• 大模型应用开发系列教程：第四章 Prompt 的工程化结构设计
• 大模型应用开发系列教程：第五章 从 Prompt 到 Prompt 模板与工程治理
• 大模型应用开发系列教程：第六章 上下文窗口的真实边界
• 大模型应用开发系列教程：第七章 从 “堆上下文” 到 “管理上下文”
• 大模型应用开发系列教程：第八章 记忆策略的工程化选择
• 大模型应用开发系列教程：第九章 上下文工程在企业知识库助手中的落地

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实战

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