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  • 01_tio-boot 简介

    • tio-boot:新一代高性能 Java Web 开发框架
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    • 使用 Maven Profile 实现分环境打包 tio-boot 项目
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  • 09_java-db

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    • 数据库事务处理
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    • 表关联操作
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    • 使用 ApiTable 连接 SQLite
    • 使用 ApiTable 连接 Mysql
    • 使用 ApiTable 连接 Postgres
    • 使用 ApiTable 连接 TDEngine
    • 使用 api-table 连接 oracle
    • 使用 api-table 连接 mysql and tdengine 多数据源
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    • EasyExcel 导入
    • 预留
    • 预留
    • ApiTable 实现增删改查
    • 数组类型
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    • TQL(Table SQL)前端输入规范
  • 11_aop

    • JFinal-aop
    • Aop 工具类
    • 配置
    • 配置
    • 独立使用 JFinal Aop
    • @AImport
    • 自定义注解拦截器
    • 原理解析
  • 12_cache

    • Caffine
    • Jedis-redis
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    • Redisson
    • Caffeine and redis
    • CacheUtils 工具类
    • 使用 CacheUtils 整合 caffeine 和 redis 实现的两级缓存
    • 使用 java-db 整合 ehcache
    • 使用 java-db 整合 redis
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    • redis 使用示例
  • 13_认证和权限

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  • 14_i18n

    • i18n
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    • tio-boot 整合 Enjoy 模版引擎文档
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    • Shared Object 扩展
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    • PromptEngine
    • Enjoy 入门示例-擎渲染大模型请求体
    • Tio Boot + Enjoy:分页与 SEO 实战指南
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    • 概述
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    • java-native-media
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    • 通用格式转换
    • 通用格式拆分
    • 视频合并
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    • split_video_to_hls 支持其他语言
    • 持久化 HLS 会话
    • 获取视频长度
    • 保存视频的最后一帧
  • 55_cv

    • 使用 Java 运行 YOLOv8 ONNX 模型进行目标检测
    • tio-boot整合yolo
    • ONNX Runtime 推理说明
  • 58_telegram4j

    • 数据库设计
    • 基于 HTTP 协议开发 Telegram 翻译机器人
    • 基于 MTProto 协议开发 Telegram 翻译机器人
    • 过滤旧消息
    • 保存机器人消息
    • 定时推送
    • 增加命令菜单
    • 使用 telegram-Client
    • 使用自定义 StoreLayout
    • 延迟测试
    • Reactor 错误处理
    • Telegram4J 常见错误处理指南
  • 59_telegram-bots

    • TelegramBots 入门指南
    • 使用工具库 telegram-bot-base 开发翻译机器人
  • 60_LLM

    • 简介
    • 流式生成
    • 图片多模态输入
    • 协议自动转换 Google Gemini示例
    • 请求记录
    • 限流和错误处理
    • 整合Live模型
    • Voice Agent 前端接入接口文档
    • 搜索+AI
    • 增强检索(RAG)
    • AI 问答
    • 推荐问题生成
    • 连接代码执行器
  • 61_ai_agent

    • 数据库设计
    • 示例问题管理
    • 会话管理
    • 历史记录
    • Perplexity API
    • 意图识别
    • 智能问答
    • 文件上传与解析文档
    • 翻译
    • 名人搜索功能实现
    • Ai studio gemini youbue 问答使用说明
    • 自建 YouTube 字幕问答系统
    • 自建 获取 youtube 字幕服务
    • 使用 OpenAI ASR 实现语音识别接口(Java 后端示例)
    • 定向搜索
    • 16
    • 17
    • 18
    • 在 tio-boot 应用中整合 ai-agent
    • 16
  • 63_knowlege_base

    • 数据库设计
    • 用户登录实现
    • 模型管理
    • 知识库管理
    • 文档拆分
    • 片段向量
    • 命中测试
    • 文档管理
    • 片段管理
    • 问题管理
    • 应用管理
    • 向量检索
    • 推理问答
    • 问答模块
    • 统计分析
    • 用户管理
    • api 管理
    • 存储文件到 S3
    • 文档解析优化
    • 片段汇总
    • 段落分块与检索
    • 多文档解析
    • 对话日志
    • 检索性能优化
    • Milvus
    • 文档解析方案和费用对比
    • 离线运行向量模型
  • 64_ai-search

    • ai-search 项目简介
    • ai-search 数据库文档
    • ai-search SearxNG 搜索引擎
    • ai-search Jina Reader API
    • ai-search Jina Search API
    • ai-search 搜索、重排与读取内容
    • ai-search PDF 文件处理
    • ai-search 推理问答
    • Google Custom Search JSON API
    • ai-search 意图识别
    • ai-search 问题重写
    • ai-search 系统 API 接口 WebSocket 版本
    • ai-search 搜索代码实现 WebSocket 版本
    • ai-search 生成建议问
    • ai-search 生成问题标题
    • ai-search 历史记录
    • Discover API
    • 翻译
    • Tavily Search API 文档
    • 对接 Tavily Search
    • 火山引擎 DeepSeek
    • 对接 火山引擎 DeepSeek
    • ai-search 搜索代码实现 SSE 版本
    • jar 包部署
    • Docker 部署
    • 爬取一个静态网站的所有数据
    • 网页数据预处理
    • 网页数据检索与问答流程整合
  • 65_ai-coding

    • Cline 提示词
    • Cline 提示词-中文版本
  • 66_java-uni-ai-server

    • 语音合成系统
    • Fish.audio TTS 接口说明文档与 Java 客户端封装
    • 整合 fishaudio 到 java-uni-ai-server 项目
    • 待定
  • 67_java-llm-proxy

    • 使用tio-boot搭建多模型LLM代理服务
  • 68_java-kit-server

    • Java 执行 python 代码
    • 通过大模型执行 Python 代码
    • 执行 Python (Manim) 代码
    • 待定
    • 待定
    • 待定
    • 视频下载增加水印说明文档
  • 69_ai-brower

    • AI Browser:基于用户指令的浏览器自动化系统
    • 提示词
    • dom构建- buildDomTree.js
    • dom构建- 将网页可点击元素提取与可视化
    • 提取网内容
    • 启动浏览器
    • 操作浏览器指令
  • 70_tio-boot-admin

    • 入门指南
    • 初始化数据
    • token 存储
    • 与前端集成
    • 文件上传
    • 网络请求
    • 多图片管理
    • 单图片管理(只读模式)
    • 布尔值管理
    • 字段联动
    • Word 管理
    • PDF 管理
    • 文章管理
    • 富文本编辑器
  • 73_tio-mail-wing

    • tio-mail-wing简介
    • 任务1:实现POP3系统
    • 使用 getmail 验证 tio-mail-wing POP3 服务
    • 任务2:实现 SMTP 服务
    • 数据库初始化文档
    • 用户管理
    • 邮件管理
    • 任务3:实现 SMTP 服务 数据库版本
    • 任务4:实现 POP3 服务(数据库版本)
    • IMAP 协议
    • 拉取多封邮件
    • 任务5:实现 IMAP 服务(数据库版本)
    • IMAP实现讲解
    • IMAP 手动测试脚本
    • IMAP 认证机制
    • 主动推送
  • 74_mcp-server

    • 实现 MCP Server 开发指南
  • 76_manim

    • Teach me anything - 基于大语言的知识点讲解视频生成系统
    • Manim 开发环境搭建
    • 生成场景提示词
    • 生成代码
    • 完整脚本示例
    • TTS服务端
    • 废弃
    • 废弃
    • 废弃
    • 使用 SSE 流式传输生成进度的实现文档
    • 整合全流程完整文档
    • HLS 动态推流技术文档
    • manim 分场景生成代码
    • 分场景运行代码及流式播放支持
    • 分场景业务端完整实现流程
    • Maiim布局管理器
    • 仅仅生成场景代码
    • 使用 modal 运行 manim 代码
    • Python 使用 Modal GPU 加速渲染
    • Modal 平台 GPU 环境下运行 Manim
    • Modal Manim OpenGL 安装与使用
    • 优化 GPU 加速
    • 生成视频封面流程
    • Java 调用 manim 命令 执行代码 生成封面
    • Manim 图像生成服务客户端文档
    • manim render help
    • 显示 中文公式
    • ManimGL(manimgl)
    • Manim 实战入门:用代码创造数学动画
    • 欢迎
  • 80_性能测试

    • 压力测试 - tio-http-serer
    • 压力测试 - tio-boot
    • 压力测试 - tio-boot-native
    • 压力测试 - netty-boot
    • 性能测试对比
    • TechEmpower FrameworkBenchmarks
    • 压力测试 - tio-boot 12 C 32G
    • HTTP/1.1 Pipelining 性能测试报告
    • tio-boot vs Quarkus 性能对比测试报告
  • 81_tio-boot

    • 简介
    • Swagger 整合到 Tio-Boot 中的指南
    • 待定
    • 待定
    • 高性能网络编程中的 ByteBuffer 分配与回收策略
    • TioBootServerHandler 源码解析
  • 99_案例

    • 封装 IP 查询服务
    • tio-boot 案例 - 全局异常捕获与企业微信群通知
    • tio-boot 案例 - 文件上传和下载
    • tio-boot 案例 - 整合 ant design pro 增删改查
    • tio-boot 案例 - 流失响应
    • tio-boot 案例 - 增强检索
    • tio-boot 案例 - 整合 function call
    • tio-boot 案例 - 定时任务 监控 PostgreSQL、Redis 和 Elasticsearch
    • Tio-Boot 案例:使用 SQLite 整合到登录注册系统
    • tio-boot 案例 - 执行 shell 命令

Voice Agent 前端接入接口文档

本文档面向前端工程师,描述与后端实时语音代理的 WebSocket 协议、二进制音频格式、事件契约与接入示例。文档基于后端的桥接实现,目标是帮助前端同学快速对接并稳定播放 / 采集音频与显示转写与事件。

1 概要

  • 连接方式:WebSocket(推荐使用 WSS)
  • 默认路径示例:wss://{host}/api/v1/voice/agent(服务器可按需要更改)
  • 消息格式:控制类消息使用 JSON 文本;音频数据使用裸二进制(Int16 LE)发送/接收
  • 单连接对应一条后台会话(bridge);前端负责音频采集、重采样、发送与播放

2 认证与连接(建议)

后端应要求鉴权。常见做法(任选其一并与后端约定):

  • 在连接 URL 上加入短期 token: wss://host/api/v1/voice/agent?token=xxxxx
  • 或使用 Sec-WebSocket-Protocol / 子协议传 token
  • 或先通过 HTTP 登录拿到 cookie / bearer token,再建立同源 WSS

前端示例(带 query token):

const url = `wss://api.example.com/api/v1/voice/agent?token=${encodeURIComponent(token)}`;
const ws = new WebSocket(url);
ws.binaryType = "arraybuffer";

3 消息类型总览

请求(前端 → 后端)和响应(后端 → 前端)各自的常用 type 列表与含义如下。

3.1 前端 → 后端(请求)

  • setup:初始化会话(可带 system_prompt / user_prompt)

    { "type": "setup", "system_prompt": "你是个简短回答的助手", "user_prompt": "上下文..." }
    
  • text:发送文本(即时作为用户输入)

    { "type": "text", "text": "今天天气怎样?" }
    
  • audio_end:告知服务端当前音频流已结束(可选,提示 turn 结尾)

    { "type": "audio_end" }
    
  • close:客户端主动关闭会话(也可直接关闭 WebSocket)

    { "type": "close" }
    
  • 二进制流(裸二进制 ArrayBuffer):16 kHz、16-bit PCM、小端序(Int16),每次发送一段音频数据包(不封 JSON)。

3.2 后端 → 前端(响应 / 事件)

  • setup_received / setup_sent_to_model / setup_complete:setup 流程相关
  • gemini_connected:后端与模型已连接,通常携带 sessionId
  • transcript_in:用户语音转写片段(text 字段)
  • transcript_out:模型输出转写片段(text 字段)
  • text:模型输出文本(text 字段),可多次增量发送
  • turn_complete:一次对话回合完成
  • go_away:服务端提示将断开(可能含 timeLeft)
  • usage:usage/token 统计(promptTokenCount / responseTokenCount / totalTokenCount)
  • inline_data:当某些 inline 数据不是标准 PCM 时(以 base64 文本)
  • function_call:模型发起函数/工具调用(name/参数)
  • error:错误消息(message / where)

后端也会直接发送二进制音频数据包(ArrayBuffer),表示模型合成的 PCM 音频流(通常 24 kHz、16-bit PCM)。

4 JSON 消息字段定义(Schema 说明)

通用响应体(简化):

{
  "type": "transcript_in",     // 事件类型
  "text": "部分文本",          // 事件文本(视类型而定)
  "sessionId": "xxx",          // 仅部分事件包含
  "timeLeft": "PT30S",         // go_away
  "promptTokenCount": 12,      // usage
  "responseTokenCount": 34,
  "totalTokenCount": 46,
  "message": "错误说明",        // error
  "where": "位置或模块"         // error
}

前端发送 setup:

{
  "type": "setup",
  "system_prompt": "string (optional)",
  "user_prompt": "string (optional)"
}

发送 text:

{ "type": "text", "text": "..." }

音频二进制格式说明(非常重要):

  • 前端 → 后端:Int16 PCM,小端(little-endian),采样率:16000 Hz,单声道
  • 后端 → 前端(模型合成):Int16 PCM,小端,采样率常见为 24000 Hz(以实际返回的 mime 为准,客户端应按约定或 mime 处理)

5 WebSocket 生命周期与事件处理(JS 样例)

下面给出前端主流程示例(主要片段),便于直接复制到项目中使用。

// 创建连接
const ws = new WebSocket(url);
ws.binaryType = "arraybuffer";

ws.onopen = () => {
  // 连接建立后发送 setup(可为空)
  ws.send(JSON.stringify({
    type: "setup",
    system_prompt: systemPrompt,
    user_prompt: userPrompt
  }));
};

// 接收消息
ws.onmessage = async (evt) => {
  if (typeof evt.data === "string") {
    const obj = JSON.parse(evt.data);
    handleTextEvent(obj);
  } else if (evt.data instanceof ArrayBuffer) {
    // 二进制:模型合成的 PCM(例如 24k Int16)
    playReceivedAudio(evt.data);
  }
};

function handleTextEvent(obj) {
  switch (obj.type) {
    case "transcript_in": showTranscriptIn(obj.text); break;
    case "transcript_out": showTranscriptOut(obj.text); break;
    case "text": appendModelText(obj.text); break;
    case "turn_complete": handleTurnComplete(); break;
    case "setup_complete": onSetupComplete(); break;
    case "usage": showUsage(obj); break;
    case "go_away": notifyGoAway(obj.timeLeft); break;
    case "error": showError(obj.where, obj.message); break;
    default: console.debug("未知事件", obj);
  }
}

6 发送音频(前端采集与发送要点)

  • 采样:建议在前端将麦克风采样重采样到 16000 Hz(若设备采样率不同),并转换为 Int16(范围 -32768..32767)。示例代码中使用 AudioWorklet 或 ScriptProcessor。
  • 打包:每次发送建议 20–80 ms 的音频(例如 40 ms → 640 samples @16k),以获得低延迟与良好网络利用率。
  • 发送示例(Int16Array 转 ArrayBuffer):
// i16 是 Int16Array
ws.send(i16.buffer);
  • 发送 audio_end 用于显式告知后端本次说话已结束(可触发模型端 turn 结算);若不发送,也可依赖服务端 VAD。

7 播放模型返回音频(接收端重采样与播放要点)

  • 接收到后端二进制(Int16Array),先转为 Float32([-1,1]),再重采样到本地 AudioContext.sampleRate,然后用 AudioBuffer 播放。
  • 保持一个简单播放队列(nextPlayTime)来保证连续性;若队列落后过多可丢弃旧段并追赶实时。
  • 示例播放函数(简化):
function playReceivedAudio(arrayBuffer) {
  const i16 = new Int16Array(arrayBuffer);
  const f32 = new Float32Array(i16.length);
  for (let i = 0; i < i16.length; i++) f32[i] = i16[i] / 32768;
  const resampled = resampleLinear(f32, 24000, audioCtx.sampleRate);
  const buf = audioCtx.createBuffer(1, resampled.length, audioCtx.sampleRate);
  buf.copyToChannel(resampled, 0);
  const src = audioCtx.createBufferSource();
  src.buffer = buf;
  src.connect(audioCtx.destination);
  src.start(nextPlayTime);
  nextPlayTime += buf.duration;
}
  • 注意:实际输出采样率应以后端返回的 mime 或协议约定为准(示例常见为 24000 Hz)。

8 状态与错误处理建议

  • 在 onclose 中判断 code 与 reason,如果是短期网络问题可尝试重连(带指数退避),但要注意后端会话可能不可恢复(需重新 setup)。
  • 在接收到 go_away 时,提示用户并准备重连或保存本地状态。
  • 对 error 事件友好提示用户并把错误发回 Sentry / 日志以便排查。
  • 对后端 usage 事件进行统计并可在界面显示消耗提醒。

9 性能与带宽优化

  • 前端打包音频帧大小需权衡延迟与包开销(20–80 ms 常用)。
  • 如果网络不稳定,可暂时降低语音发送频率或合并多帧。
  • 可在服务端启用 VAD/活动检测,避免空白静音数据上传(示例后端已启用 AutomaticActivityDetection)。

10 调试方法与常见问题排查清单

  • 无法建立 WebSocket:

    • 检查 WSS/WS 地址、端口、防火墙与证书(WSS 需要有效证书)。
  • 后端收不到二进制:

    • 确认 ws.binaryType = "arraybuffer";确认发送方发送的是 i16.buffer 而非 i16 的副本错误。
  • 转写为空/不连贯:

    • 检查前端是否正确重采样到 16k;检查是否正确发送小端 Int16。
  • 合成音频异常(噪音/不可播放):

    • 确认后端发送的是 Int16 PCM 小端,并与约定采样率一致;前端按正确采样率解码并重采样。
  • 出现 go_away 或 1011/1012 类型关闭:

    • 查看后端日志(可能是模型端配额或超时),后端应将 go_away 的 timeLeft 告知前端。

11 示例完整接入流程(序列)

[浏览器] --(WS open)--> [后端]
[浏览器] --JSON setup--> [后端] --(send prompts to model)--> [模型]
[浏览器] --Int16 PCM--> [后端] --(realtime input)--> [模型]
[模型] --audio/text/transcript--> [后端] --JSON/text or binary--> [浏览器]
[浏览器] --audio_end or text--> [后端] --(client content to model)--> [模型]
[模型] --turnComplete/usage--> [后端] --> [浏览器]

12 最佳实践小结(给前端同学)

  1. 优先使用 AudioWorklet 做实时采集并重采样到 16k;若不可用,使用 ScriptProcessor 回退。
  2. 发送二进制时确保使用 Int16 小端序的 ArrayBuffer。
  3. 在播放层实现小队列(nextPlayTime)以保证连续播放且在落后时丢弃旧帧。
  4. 在建立连接前完成鉴权(token/cookie),并保护 token。
  5. 实现健壮的错误 / 断连重连策略并保存必要的会话状态(例如最后一条 transcript)。
  6. 与后端约定好 model 返回的输出采样率(若不确定,在二进制消息外协商或在 JSON 事件里包含 mime / sampleRate 字段)。

13 附:常用代码片段集合(发送 setup、发送文本、发送 Int16)

发送 setup:

ws.send(JSON.stringify({
  type: "setup",
  system_prompt: "你是一个简洁的语音助手",
  user_prompt: "context info"
}));

发送文本:

ws.send(JSON.stringify({ type: "text", text: "帮我做个总结" }));

发送 Int16 PCM(示例:i16 是 Int16Array):

if (ws && ws.readyState === WebSocket.OPEN) {
  ws.send(i16.buffer);
}

发送 audio_end:

ws.send(JSON.stringify({ type: "audio_end" }));
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Last Updated: 3/2/26, 1:59 AM
Contributors: litongjava
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