feat: 优化语音速度

.gitignore

@@ -72,4 +72,5 @@ coverage/
 # UniApp specific
 unpackage/
 dist/
-.history/
+.history/
+purple-energy-visualizer/

TEST_MODE_GUIDE.md

@@ -0,0 +1,269 @@
+# 🧪 WebSocket语音流测试模式使用指南
+
+## 概述
+
+测试模式允许你在不使用实际录音功能的情况下测试WebSocket语音流式对话功能。这对于在不支持录音的环境（如某些微信小程序开发环境）或需要使用特定测试数据的场景非常有用。
+
+## 启用测试模式
+
+在 `webUI/src/utils/config.js` 中配置：
+
+```javascript
+TEST_MODE: {
+  enabled: true,  // 设置为 true 启用测试模式，false 使用正常录音
+  audioDuration: 3,  // 测试音频时长（秒）
+  sampleRate: 16000,  // 采样率（Hz）
+  channels: 1,  // 声道数（1=单声道，2=立体声）
+  bitDepth: 16  // 位深度（8或16）
+}
+```
+
+## 测试模式特性
+
+### 启用时（enabled: true）
+- ✅ 显示 "🧪 发送测试音频" 按钮
+- ✅ 禁用自动录音功能
+- ✅ 点击按钮发送假数据到WebSocket
+- ✅ 页面提示 "测试模式：点击发送假数据"
+
+### 禁用时（enabled: false）
+- ✅ 隐藏测试按钮
+- ✅ 启用正常录音功能
+- ✅ 自动模式下自动开始录音
+
+## 使用步骤
+
+1. **启用测试模式**
+   ```javascript
+   // 在 config.js 中
+   TEST_MODE: { enabled: true }
+   ```
+
+2. **进入语音模式**
+   - 点击输入框右侧的 🎧 图标切换到语音模式
+
+3. **发送测试数据**
+   - 点击 "🧪 发送测试音频" 按钮
+   - 系统会自动生成假PCM数据并发送到WebSocket服务器
+
+4. **观察结果**
+   - STT识别结果会显示在聊天界面
+   - AI回复会实时流式显示
+   - TTS音频会实时播放
+
+## PCM音频数据格式说明
+
+### 当前生成的测试数据格式
+
+代码会自动生成符合以下规格的PCM数据：
+
+```javascript
+{
+  采样率: 16000 Hz,    // 16kHz，语音常用采样率
+  位深度: 16 bit,      // 16位有符号整数
+  声道数: 1,           // 单声道
+  字节序: Little Endian, // 小端序
+  时长: 3秒,
+  数据大小: 96000 bytes  // = 16000 * 3 * 2
+}
+```
+
+### 测试数据生成原理
+
+代码生成的是一个模拟人声的音频信号：
+- **基频**: 200Hz（人声范围）
+- **泛音**: 包含2次和3次谐波，让声音更丰富
+- **噪声**: 添加轻微随机噪声，模拟呼吸音
+- **包络**: 淡入淡出效果，让声音更自然
+
+### 如果需要使用真实音频文件
+
+如果你想使用真实的音频文件进行测试，需要先将音频转换为PCM格式：
+
+#### 1. 使用FFmpeg转换
+
+```bash
+# 从MP3/WAV转换为PCM
+ffmpeg -i input.mp3 -f s16le -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 output.pcm
+
+# 参数说明：
+# -f s16le: 输出格式为16位小端序PCM
+# -acodec pcm_s16le: 使用16位PCM编码
+# -ar 16000: 采样率16kHz
+# -ac 1: 单声道
+```
+
+#### 2. 在代码中使用真实PCM文件
+
+修改 `ChatBox.vue` 中的 `generateTestPCMAudio()` 函数：
+
+```javascript
+// 方案A: 直接读取PCM文件
+const generateTestPCMAudio = async () => {
+  // #ifdef MP-WEIXIN
+  const fs = uni.getFileSystemManager();
+  return new Promise((resolve, reject) => {
+    fs.readFile({
+      filePath: '/static/test_audio.pcm',  // 你的PCM文件路径
+      success: (res) => {
+        resolve(res.data);  // res.data 是 ArrayBuffer
+      },
+      fail: reject
+    });
+  });
+  // #endif
+};
+
+// 方案B: 从base64字符串加载
+const TEST_PCM_BASE64 = "你的base64编码的PCM数据...";
+const generateTestPCMAudio = () => {
+  return uni.base64ToArrayBuffer(TEST_PCM_BASE64);
+};
+```
+
+#### 3. 获取音频的base64编码
+
+```bash
+# Linux/Mac
+base64 output.pcm > output_base64.txt
+
+# Windows PowerShell
+[Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("output.pcm")) > output_base64.txt
+```
+
+然后将base64字符串复制到代码中。
+
+## PCM数据格式要求
+
+### 必须满足的要求
+
+✅ **格式**: 原始PCM数据（无文件头）  
+✅ **采样率**: 16000 Hz（后端STT服务要求）  
+✅ **位深度**: 16 bit  
+✅ **声道数**: 1（单声道）  
+✅ **字节序**: Little Endian（小端序）  
+✅ **编码**: 有符号整数（Signed Integer）  
+
+### 数据大小计算
+
+```
+数据大小（字节）= 采样率 × 时长（秒）× 声道数 × (位深度/8)
+
+示例：3秒的音频
+= 16000 × 3 × 1 × 2
+= 96000 bytes
+= 93.75 KB
+```
+
+## 注意事项
+
+⚠️ **测试数据限制**
+- 生成的测试数据是简单的合成音，不包含真实语音内容
+- STT识别结果可能为空或乱码（取决于STT服务对合成音的处理）
+- 如需测试真实识别，请使用真实录音的PCM数据
+
+⚠️ **WebSocket模式要求**
+- 测试模式需要配合WebSocket模式使用
+- 确保在 `ChatBox.vue` 中设置 `isWebSocketMode.value = true`
+- 确保WebSocket服务器正在运行
+
+⚠️ **性能考虑**
+- 较长的音频文件会占用更多内存
+- 建议测试音频时长不超过5秒
+- 如需长时间测试，可以循环发送短音频
+
+## 调试技巧
+
+### 查看浏览器控制台
+
+测试模式会输出详细日志：
+
+```
+[TestMode] 生成测试PCM音频: {
+  sampleRate: 16000,
+  duration: "3秒",
+  channels: 1,
+  bitDepth: "16位",
+  dataSize: "96000 bytes",
+  frequency: "200 Hz"
+}
+[TestMode] 开始发送测试音频数据
+[VoiceMode] 测试音频已通过WebSocket发送
+```
+
+### 验证数据格式
+
+在浏览器控制台检查：
+
+```javascript
+// 检查生成的数据
+const data = generateTestPCMAudio();
+console.log('数据类型:', data instanceof ArrayBuffer);
+console.log('数据大小:', data.byteLength, 'bytes');
+console.log('预期大小:', 16000 * 3 * 2, 'bytes');
+```
+
+## 故障排除
+
+### 问题1: 点击按钮无反应
+- 检查是否已进入语音模式（点击🎧图标）
+- 检查是否启用了WebSocket模式
+- 查看浏览器控制台是否有错误
+
+### 问题2: STT识别结果为空
+- 这是正常的，合成音不包含真实语音内容
+- 使用真实PCM录音文件进行测试
+
+### 问题3: WebSocket连接失败
+- 检查后端服务是否运行
+- 检查 `config.js` 中的 `WS_BASE_URL` 配置
+- 检查网络连接和防火墙设置
+
+### 问题4: 音频无法播放
+- 检查返回的TTS音频格式
+- 查看浏览器控制台的音频播放日志
+- 确认播放权限已授予
+
+## 示例代码
+
+### 完整的测试流程示例
+
+```javascript
+// 1. 配置测试模式
+// config.js
+export const API_CONFIG = {
+  TEST_MODE: {
+    enabled: true,
+    audioDuration: 3,
+    sampleRate: 16000,
+    channels: 1,
+    bitDepth: 16
+  }
+};
+
+// 2. 进入语音模式
+toggleVoiceMode(); // 点击🎧图标
+
+// 3. 发送测试数据
+sendTestAudio(); // 点击测试按钮
+
+// 4. 观察回调
+voiceStreamWs.on('sttResult', (text) => {
+  console.log('识别结果:', text);
+});
+
+voiceStreamWs.on('sentence', (sentence) => {
+  console.log('完整句子:', sentence);
+});
+
+voiceStreamWs.on('audioChunk', (audioData) => {
+  console.log('收到音频:', audioData.byteLength, 'bytes');
+});
+```
+
+## 总结
+
+测试模式为你提供了一个便捷的方式来测试WebSocket语音流功能，无需实际录音设备。通过生成符合格式的假PCM数据，你可以验证整个语音对话流程的正确性。
+
+如有任何问题，请检查浏览器控制台的日志输出，那里会有详细的调试信息。
+

package.json

@@ -54,6 +54,7 @@
     "@dcloudio/uni-quickapp-webview": "3.0.0-4060420250429001",
     "ant-design-vue": "^4.2.6",
     "pinia": "^2.1.7",
+    "three": "^0.181.2",
     "vue": "^3.4.21",
     "vue-i18n": "^9.1.9"
   },

src/utils/api.js

@@ -565,6 +565,29 @@ export const voiceAPI = {
         authHeader = loginStatus.token.startsWith('Bearer ') ? loginStatus.token : 'Bearer ' + loginStatus.token;
       }
       
+      // 构建formData，支持更多参数
+      const formData = {
+        modelId: options.modelId || null,
+        templateId: options.templateId || null,
+        voiceStyle: options.voiceStyle || 'default'
+      };
+      
+      // 添加可选参数
+      if (options.sessionId) {
+        formData.sessionId = options.sessionId;
+      }
+      if (options.ttsConfigId) {
+        formData.ttsConfigId = options.ttsConfigId;
+      }
+      if (options.sttConfigId) {
+        formData.sttConfigId = options.sttConfigId;
+      }
+      if (options.useFunctionCall !== undefined) {
+        formData.useFunctionCall = options.useFunctionCall;
+      }
+      
+      console.log('语音对话参数:', formData);
+      
       return new Promise((resolve) => {
         uni.uploadFile({
           url: getApiUrl(API_CONFIG.ENDPOINTS.VOICE_CHAT),
@@ -573,11 +596,7 @@ export const voiceAPI = {
           header: authHeader ? {
             'Authorization': authHeader
           } : {},
-          formData: {
+          formData: formData,
-            modelId: options.modelId || null,
-            templateId: options.templateId || null,
-            voiceStyle: options.voiceStyle || 'default'
-          },
           success: (res) => {
             console.log('语音对话上传成功:', res);
             
@@ -586,41 +605,46 @@ export const voiceAPI = {
               console.log('语音对话响应数据:', data);
               
               if (data.code === 200) {
-                // 根据后端实际返回结构提取字段
+                // 返回完整的data对象，包括sttResult、llmResult、ttsResult
+                const responseData = data.data || {};
+                
+                // 兼容旧格式：提取关键字段
                 let aiResponse = null;
                 let userText = null;
                 let audioUrl = null;
+                let audioBase64 = null;
                 
                 // 从 data.llmResult.response 提取AI回复
-                if (data.data && data.data.llmResult && data.data.llmResult.response) {
+                if (responseData.llmResult && responseData.llmResult.response) {
-                  aiResponse = data.data.llmResult.response;
+                  aiResponse = responseData.llmResult.response;
                 }
                 
                 // 从 data.sttResult.text 提取用户文本（语音转文字）
-                if (data.data && data.data.sttResult && data.data.sttResult.text) {
+                if (responseData.sttResult && responseData.sttResult.text) {
-                  userText = data.data.sttResult.text;
+                  userText = responseData.sttResult.text;
                 }
                 
-                // 从 data.ttsResult.audioPath 提取音频路径
+                // 从 data.ttsResult 提取音频
-                if (data.data && data.data.ttsResult && data.data.ttsResult.audioPath) {
+                if (responseData.ttsResult) {
-                  audioUrl = data.data.ttsResult.audioPath;
+                  audioUrl = responseData.ttsResult.audioPath;
+                  audioBase64 = responseData.ttsResult.audioBase64;
                 }
                 
                 // 备用字段提取（保持向后兼容）
                 if (!aiResponse) {
                   if (data.response && typeof data.response === 'string') {
                     aiResponse = data.response;
-                  } else if (data.data && data.data.response) {
+                  } else if (responseData.response) {
-                    aiResponse = data.data.response;
+                    aiResponse = responseData.response;
                   }
                 }
                 
                 if (!userText) {
-                  userText = data.userText || data.data?.userText || data.data?.text || data.data?.user_text || data.data?.recognizedText || data.data?.transcription;
+                  userText = data.userText || responseData.userText || responseData.text || responseData.user_text || responseData.recognizedText || responseData.transcription;
                 }
                 
-                if (!audioUrl) {
+                if (!audioUrl && !audioBase64) {
-                  audioUrl = data.audioPath || data.audioUrl || data.data?.audioUrl || data.data?.url || data.data?.audio_url || data.data?.speechUrl || data.data?.ttsUrl || data.data?.audioPath;
+                  audioUrl = data.audioPath || data.audioUrl || responseData.audioUrl || responseData.url || responseData.audio_url || responseData.speechUrl || responseData.ttsUrl || responseData.audioPath;
                 }
                 
                 // 清理AI回复文本
@@ -631,9 +655,16 @@ export const voiceAPI = {
                 resolve({
                   success: true,
                   data: {
+                    // 兼容旧接口
                     userText: userText,
                     aiResponse: cleanedAiResponse,
-                    audioUrl: audioUrl
+                    audioUrl: audioUrl,
+                    // 新增完整数据结构
+                    sttResult: responseData.sttResult || { text: userText },
+                    llmResult: responseData.llmResult || { response: cleanedAiResponse, inputText: userText },
+                    ttsResult: responseData.ttsResult || { audioPath: audioUrl, audioBase64: audioBase64 },
+                    sessionId: responseData.sessionId || null,
+                    timestamp: responseData.timestamp || Date.now()
                   }
                 });
               } else {

src/utils/config.js

@@ -1,11 +1,32 @@
 // API配置统一管理
 export const API_CONFIG = {
   // 基础API地址
-  BASE_URL: 'https://api.aixsy.com.cn',
+  BASE_URL: 'http://192.168.3.13:8091',
+  
+  // WebSocket地址
+  WS_BASE_URL: 'ws://192.168.3.13:8091',
   
   // 其他服务地址（如果需要）
   WEB_URL: 'https://www.aixsy.com.cn',
   
+  // 🧪 测试模式配置
+  TEST_MODE: {
+    // 是否启用测试模式（true: 显示测试按钮，禁用录音; false: 正常录音模式）
+    enabled: false,
+    
+    // 📝 测试音频数据（base64编码的PCM数据）
+    // 格式要求：
+    // - 采样率: 16000 Hz
+    // - 位深度: 16 bit (有符号整数)
+    // - 声道数: 1 (单声道)
+    // - 字节序: Little Endian (小端序)
+    // - 无文件头，纯PCM数据
+    testAudioBase64: '',  // 👈 在这里填入你的base64编码的PCM数据
+    
+    // 或者使用文件路径（优先使用base64）
+    testAudioPath: 'src/static/output.pcm',  // 例如: '/static/test_audio.pcm'
+  },
+  
   // API端点
   ENDPOINTS: {
     // 登录相关
@@ -44,6 +65,11 @@ export const API_CONFIG = {
     CONFIG_TTS: '/app/config/tts'
   },
   
+  // WebSocket端点
+  WS_ENDPOINTS: {
+    VOICE_STREAM: '/ws/voice-stream'
+  },
+  
   // 请求超时时间（毫秒）
   TIMEOUT: 30000,
   
@@ -61,3 +87,8 @@ export const getWebUrl = (endpoint) => {
   return API_CONFIG.WEB_URL + endpoint;
 };
 
+// 导出WebSocket URL构建函数
+export const getWsUrl = (endpoint) => {
+  return API_CONFIG.WS_BASE_URL + endpoint;
+};
+

src/utils/voiceStreamWebSocket.js

@@ -0,0 +1,310 @@
+/**
+ * 语音流式对话 WebSocket 管理模块
+ */
+
+class VoiceStreamWebSocket {
+  constructor(url) {
+    this.url = url
+    this.ws = null
+    this.isConnected = false
+    this.reconnectAttempts = 0
+    this.maxReconnectAttempts = 5
+    this.reconnectDelay = 2000
+    this.manualClose = false  // 标记是否为主动关闭
+    
+    // 事件监听器
+    this.listeners = {
+      onConnected: null,
+      onDisconnected: null,
+      onSttResult: null,
+      onLlmToken: null,
+      onSentence: null,
+      onAudioChunk: null,
+      onComplete: null,
+      onError: null
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 建立连接
+   * @param {String} sessionId - 聊天会话ID（用于历史记录查询和保存，与文字对话的sessionId保持一致）
+   * @param {Number} templateId - 模板ID
+   * @param {String} token - 认证令牌（可选）
+   * @param {String} userId - 用户ID（可选）
+   */
+  connect(sessionId = null, templateId = null, token = null, userId = null) {
+    return new Promise((resolve, reject) => {
+      try {
+        // 重置主动关闭标志
+        this.manualClose = false
+
+        // 构建连接URL
+        let wsUrl = this.url
+        const params = []
+        if (sessionId) params.push(`sessionId=${sessionId}`)
+        if (templateId) params.push(`templateId=${templateId}`)
+        if (token) params.push(`token=${token}`)
+        if (userId) params.push(`userId=${userId}`)
+        if (params.length > 0) {
+          wsUrl += '?' + params.join('&')
+        }
+
+        console.log('[VoiceStreamWS] 正在连接:', wsUrl)
+
+        // 创建WebSocket连接
+        this.ws = uni.connectSocket({
+          url: wsUrl,
+          success: () => {
+            console.log('[VoiceStreamWS] WebSocket创建成功')
+          },
+          fail: (err) => {
+            console.error('[VoiceStreamWS] WebSocket创建失败:', err)
+            reject(err)
+          }
+        })
+
+        // 连接打开
+        this.ws.onOpen(() => {
+          console.log('[VoiceStreamWS] 连接已建立')
+          this.isConnected = true
+          this.reconnectAttempts = 0
+          if (this.listeners.onConnected) {
+            this.listeners.onConnected()
+          }
+          resolve()
+        })
+
+        // 接收消息
+        this.ws.onMessage((res) => {
+          this.handleMessage(res)
+        })
+
+        // 连接错误
+        this.ws.onError((err) => {
+          console.error('[VoiceStreamWS] 连接错误:', err)
+          this.isConnected = false
+          if (this.listeners.onError) {
+            this.listeners.onError('WebSocket连接错误')
+          }
+        })
+
+        // 连接关闭
+        this.ws.onClose(() => {
+          console.log('[VoiceStreamWS] 连接已关闭')
+          this.isConnected = false
+          if (this.listeners.onDisconnected) {
+            this.listeners.onDisconnected()
+          }
+          
+          // 只有非主动关闭才尝试重连
+          if (!this.manualClose) {
+            console.log('[VoiceStreamWS] 检测到异常断开，将尝试自动重连')
+            this.tryReconnect()
+          } else {
+            console.log('[VoiceStreamWS] 主动关闭连接，不进行重连')
+          }
+        })
+
+      } catch (err) {
+        console.error('[VoiceStreamWS] 连接异常:', err)
+        reject(err)
+      }
+    })
+  }
+
+  /**
+   * 处理接收到的消息
+   */
+  handleMessage(res) {
+    try {
+      // 二进制消息（音频数据）
+      if (res.data instanceof ArrayBuffer) {
+        console.log('[VoiceStreamWS] 收到音频数据:', res.data.byteLength, 'bytes')
+        if (this.listeners.onAudioChunk) {
+          this.listeners.onAudioChunk(res.data)
+        }
+        return
+      }
+
+      // 文本消息（JSON格式）
+      const message = JSON.parse(res.data)
+      console.log('[VoiceStreamWS] 收到消息:', message.type)
+
+      switch (message.type) {
+        case 'connected':
+          console.log('[VoiceStreamWS] 服务器确认连接')
+          break
+          
+        case 'stt_result':
+          // STT识别结果
+          if (this.listeners.onSttResult) {
+            this.listeners.onSttResult(message.message)
+          }
+          break
+          
+        case 'llm_token':
+          // LLM输出token
+          if (this.listeners.onLlmToken) {
+            this.listeners.onLlmToken(message.message)
+          }
+          break
+          
+        case 'sentence':
+          // 完整句子
+          if (this.listeners.onSentence) {
+            this.listeners.onSentence(message.message)
+          }
+          break
+          
+        case 'complete':
+          // 对话完成
+          if (this.listeners.onComplete) {
+            this.listeners.onComplete()
+          }
+          break
+          
+        case 'error':
+          // 错误
+          console.error('[VoiceStreamWS] 服务器错误:', message.message)
+          if (this.listeners.onError) {
+            this.listeners.onError(message.message)
+          }
+          break
+          
+        case 'pong':
+          // 心跳响应
+          console.log('[VoiceStreamWS] 心跳响应')
+          break
+          
+        default:
+          console.warn('[VoiceStreamWS] 未知消息类型:', message.type)
+      }
+    } catch (err) {
+      console.error('[VoiceStreamWS] 处理消息失败:', err)
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 发送音频数据
+   */
+  sendAudio(audioData) {
+    if (!this.isConnected || !this.ws) {
+      console.error('[VoiceStreamWS] 未连接，无法发送音频')
+      return false
+    }
+
+    try {
+      this.ws.send({
+        data: audioData,
+        success: () => {
+          console.log('[VoiceStreamWS] 音频数据发送成功:', audioData.byteLength, 'bytes')
+        },
+        fail: (err) => {
+          console.error('[VoiceStreamWS] 音频数据发送失败:', err)
+          if (this.listeners.onError) {
+            this.listeners.onError('发送音频失败')
+          }
+        }
+      })
+      return true
+    } catch (err) {
+      console.error('[VoiceStreamWS] 发送音频异常:', err)
+      return false
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 发送文本消息
+   */
+  sendMessage(type, data = null) {
+    if (!this.isConnected || !this.ws) {
+      console.error('[VoiceStreamWS] 未连接，无法发送消息')
+      return false
+    }
+
+    try {
+      const message = {
+        type,
+        timestamp: Date.now()
+      }
+      if (data) {
+        message.data = data
+      }
+
+      this.ws.send({
+        data: JSON.stringify(message),
+        success: () => {
+          console.log('[VoiceStreamWS] 消息发送成功:', type)
+        },
+        fail: (err) => {
+          console.error('[VoiceStreamWS] 消息发送失败:', err)
+        }
+      })
+      return true
+    } catch (err) {
+      console.error('[VoiceStreamWS] 发送消息异常:', err)
+      return false
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 取消当前对话（打断）
+   */
+  cancel() {
+    return this.sendMessage('cancel')
+  }
+
+  /**
+   * 发送心跳
+   */
+  ping() {
+    return this.sendMessage('ping')
+  }
+
+  /**
+   * 尝试重连
+   */
+  tryReconnect() {
+    if (this.reconnectAttempts >= this.maxReconnectAttempts) {
+      console.log('[VoiceStreamWS] 达到最大重连次数，停止重连')
+      return
+    }
+
+    this.reconnectAttempts++
+    console.log(`[VoiceStreamWS] 尝试重连 (${this.reconnectAttempts}/${this.maxReconnectAttempts})`)
+
+    setTimeout(() => {
+      if (!this.isConnected) {
+        this.connect().catch(err => {
+          console.error('[VoiceStreamWS] 重连失败:', err)
+        })
+      }
+    }, this.reconnectDelay)
+  }
+
+  /**
+   * 关闭连接
+   */
+  close() {
+    if (this.ws) {
+      console.log('[VoiceStreamWS] 主动关闭连接')
+      this.manualClose = true  // 标记为主动关闭
+      this.isConnected = false
+      this.reconnectAttempts = 0  // 重置重连计数
+      this.ws.close()
+      this.ws = null
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 设置事件监听器
+   */
+  on(event, callback) {
+    if (this.listeners.hasOwnProperty(`on${event.charAt(0).toUpperCase()}${event.slice(1)}`)) {
+      this.listeners[`on${event.charAt(0).toUpperCase()}${event.slice(1)}`] = callback
+    }
+  }
+}
+
+export default VoiceStreamWebSocket
+

如何准备测试音频数据.md

@@ -0,0 +1,262 @@
+# 📝 如何准备测试音频数据
+
+## 你需要提供的数据格式
+
+### PCM格式要求（重要！）
+
+```
+✅ 采样率: 16000 Hz
+✅ 位深度: 16 bit (有符号整数，Signed Integer)
+✅ 声道数: 1 (单声道，Mono)
+✅ 字节序: Little Endian (小端序)
+✅ 格式: 纯PCM数据（无任何文件头，不是WAV）
+```
+
+### 数据大小计算
+
+```
+数据大小（bytes）= 采样率 × 时长（秒）× 2
+
+示例：
+- 1秒音频 = 16000 × 1 × 2 = 32,000 bytes ≈ 31.25 KB
+- 3秒音频 = 16000 × 3 × 2 = 96,000 bytes ≈ 93.75 KB
+- 5秒音频 = 16000 × 5 × 2 = 160,000 bytes ≈ 156.25 KB
+```
+
+## 方式一：使用 FFmpeg 转换（推荐）
+
+### 1. 从MP3/WAV/M4A等格式转换
+
+```bash
+ffmpeg -i input.mp3 -f s16le -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 output.pcm
+```
+
+**参数说明：**
+- `-i input.mp3`: 输入文件（可以是任何音频格式）
+- `-f s16le`: 输出格式为16位小端序PCM
+- `-acodec pcm_s16le`: 使用16位PCM编码
+- `-ar 16000`: 采样率16000 Hz
+- `-ac 1`: 单声道
+
+### 2. 验证生成的PCM文件
+
+```bash
+# 查看文件大小
+ls -lh output.pcm
+
+# 计算时长（秒）= 文件大小（bytes）/ 32000
+# 例如：96000 bytes / 32000 = 3 秒
+```
+
+### 3. 转换为base64
+
+```bash
+# Linux/Mac
+base64 output.pcm > output_base64.txt
+
+# 或者一行输出（适合小文件）
+base64 output.pcm | tr -d '\n' > output_base64.txt
+
+# Windows PowerShell
+[Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("output.pcm")) > output_base64.txt
+```
+
+## 方式二：在线录音并导出
+
+### 1. 使用Audacity（免费开源）
+
+1. 打开Audacity
+2. 点击红色按钮录音
+3. 录制3-5秒的测试语音（说点什么都可以）
+4. 点击停止
+5. **设置项目采样率**：左下角设置为 `16000 Hz`
+6. **转换为单声道**：轨道 → 混音 → 混音立体声为单声道
+7. **导出**：
+   - 文件 → 导出 → 导出音频
+   - 文件类型选择：`其他未压缩文件`
+   - 头部：`RAW (header-less)`
+   - 编码：`Signed 16-bit PCM`
+   - 保存为 `test.pcm`
+
+### 2. 使用Python脚本录音
+
+```python
+import pyaudio
+import wave
+import struct
+
+# 配置
+RATE = 16000
+CHANNELS = 1
+FORMAT = pyaudio.paInt16
+RECORD_SECONDS = 3
+
+# 录音
+audio = pyaudio.PyAudio()
+stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
+                    rate=RATE, input=True,
+                    frames_per_buffer=1024)
+
+print("录音中... (3秒)")
+frames = []
+for i in range(0, int(RATE / 1024 * RECORD_SECONDS)):
+    data = stream.read(1024)
+    frames.append(data)
+
+print("录音完成")
+stream.stop_stream()
+stream.close()
+audio.terminate()
+
+# 保存为PCM
+with open('output.pcm', 'wb') as f:
+    f.write(b''.join(frames))
+
+print("已保存为 output.pcm")
+```
+
+## 如何使用生成的数据
+
+### 选项A：使用base64（推荐，适合小文件）
+
+1. **转换为base64**（见上面的命令）
+
+2. **打开** `webUI/src/utils/config.js`
+
+3. **填入base64数据**：
+
+```javascript
+TEST_MODE: {
+  enabled: true,
+  testAudioBase64: 'AAEAAgADAAQABQAG...',  // 👈 粘贴你的base64字符串
+  testAudioPath: '',
+}
+```
+
+**完整示例：**
+```javascript
+TEST_MODE: {
+  enabled: true,
+  testAudioBase64: 'AAEAAgADAAQABQAGAAcACA...(很长的base64字符串)...==',
+  testAudioPath: '',
+}
+```
+
+### 选项B：使用文件路径（适合大文件）
+
+1. **将PCM文件放入项目**：
+   ```
+   webUI/src/static/test_audio.pcm
+   ```
+
+2. **配置路径**：
+```javascript
+TEST_MODE: {
+  enabled: true,
+  testAudioBase64: '',  // 留空
+  testAudioPath: '/static/test_audio.pcm',  // 👈 文件路径
+}
+```
+
+## 快速测试数据示例
+
+### 生成一个简单的测试文件（Python）
+
+```python
+import struct
+
+# 生成3秒的简单正弦波（200Hz）
+sample_rate = 16000
+duration = 3
+frequency = 200
+
+with open('test.pcm', 'wb') as f:
+    for i in range(sample_rate * duration):
+        t = i / sample_rate
+        # 正弦波，振幅8000
+        sample = int(8000 * (2 * 3.14159 * frequency * t) ** 0.5)
+        sample = max(-32768, min(32767, sample))
+        f.write(struct.pack('<h', sample))  # 小端序，有符号16位
+
+print("生成完成: test.pcm")
+```
+
+## 推荐的测试内容
+
+建议你录制以下内容之一（3-5秒）：
+
+1. **简单问候**：
+   - "你好"
+   - "今天天气怎么样"
+   - "给我讲个笑话"
+
+2. **简单指令**：
+   - "帮我查询一下"
+   - "打开设置"
+   - "我要了解一下"
+
+3. **随意说话**：
+   - 随便说点什么都可以
+   - 主要是测试流程是否正常
+
+## 验证数据是否正确
+
+### 检查文件大小
+
+```bash
+# 应该接近这个大小
+# 3秒 = 96,000 bytes
+# 5秒 = 160,000 bytes
+
+ls -lh your_file.pcm
+```
+
+### 使用FFmpeg播放测试
+
+```bash
+# 如果能听到声音，说明格式正确
+ffplay -f s16le -ar 16000 -ac 1 output.pcm
+```
+
+### 检查base64长度
+
+```bash
+# base64后的大小约为原始数据的 1.37 倍
+# 96,000 bytes → 约 131,000 字符的base64
+wc -c output_base64.txt
+```
+
+## 常见问题
+
+### Q: 我的base64太长了怎么办？
+A: 建议音频不要超过5秒，或者使用文件路径方式（选项B）
+
+### Q: 如何确认生成的数据格式正确？
+A: 
+1. 用ffplay播放测试
+2. 检查文件大小是否符合公式
+3. 查看控制台日志，看是否有格式错误
+
+### Q: 为什么必须是16000Hz？
+A: 后端的STT服务要求16000Hz采样率
+
+### Q: 可以用WAV文件吗？
+A: 不行！必须是纯PCM数据，不能有WAV文件头
+
+### Q: 我应该说什么内容？
+A: 随便说什么都可以，主要是测试流程。如果想测试识别准确度，建议说清晰的普通话
+
+## 下一步
+
+准备好数据后：
+
+1. 填入 `config.js` 的 `testAudioBase64` 或 `testAudioPath`
+2. 设置 `enabled: true`
+3. 运行项目，进入语音模式
+4. 点击 "🧪 发送测试音频" 按钮
+5. 观察控制台日志和结果
+
+---
+
+**需要帮助？** 检查浏览器控制台的 `[TestMode]` 日志输出。
+

测试数据快速生成命令.md

@@ -0,0 +1,168 @@
+# 🚀 测试数据快速生成命令
+
+## 一键生成（最快方式）
+
+### 方式1: 从现有音频转换
+
+```bash
+# 假设你有一个 input.mp3 文件
+ffmpeg -i input.mp3 -f s16le -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 test.pcm
+
+# 转为base64（一行，无换行）
+base64 test.pcm | tr -d '\n' > test_base64.txt
+
+# 复制 test_base64.txt 的内容，粘贴到 config.js 的 testAudioBase64
+```
+
+### 方式2: 快速录音（Mac）
+
+```bash
+# 录制3秒音频并自动转换
+rec -r 16000 -c 1 -b 16 test.pcm trim 0 3
+
+# 转为base64
+base64 test.pcm | tr -d '\n' > test_base64.txt
+```
+
+### 方式3: 生成测试音频（Python）
+
+```python
+# 保存为 generate_test.py
+import struct
+import base64
+
+sample_rate = 16000
+duration = 3
+
+data = bytearray()
+for i in range(sample_rate * duration):
+    # 简单正弦波
+    import math
+    sample = int(8000 * math.sin(2 * math.pi * 200 * i / sample_rate))
+    data.extend(struct.pack('<h', sample))
+
+# 保存PCM
+with open('test.pcm', 'wb') as f:
+    f.write(data)
+
+# 输出base64
+b64 = base64.b64encode(data).decode()
+print(f"生成完成！大小: {len(data)} bytes")
+print(f"Base64长度: {len(b64)} 字符")
+print(f"\n请复制以下内容到 config.js:")
+print(f"testAudioBase64: '{b64[:100]}...(太长，已截断，请从test_base64.txt读取)'")
+
+with open('test_base64.txt', 'w') as f:
+    f.write(b64)
+```
+
+运行：
+```bash
+python generate_test.py
+```
+
+## 配置到项目
+
+### 打开配置文件
+
+```bash
+# 打开编辑器
+code webUI/src/utils/config.js
+# 或
+vim webUI/src/utils/config.js
+```
+
+### 填入数据
+
+```javascript
+TEST_MODE: {
+  enabled: true,
+  
+  // 方式A: 粘贴base64（适合小文件，<200KB）
+  testAudioBase64: '此处粘贴你的base64字符串',
+  
+  // 方式B: 使用文件路径（适合大文件）
+  testAudioPath: '/static/test_audio.pcm',
+}
+```
+
+## 验证数据
+
+### 播放测试PCM
+
+```bash
+# Mac/Linux
+ffplay -f s16le -ar 16000 -ac 1 test.pcm
+
+# 或使用aplay (Linux)
+aplay -f S16_LE -r 16000 -c 1 test.pcm
+```
+
+### 检查大小
+
+```bash
+# 应该接近: 时长(秒) × 32000 bytes
+ls -lh test.pcm
+```
+
+## 格式速查
+
+```
+格式: PCM
+采样率: 16000 Hz
+位深度: 16 bit (Signed)
+声道: 1 (Mono)
+字节序: Little Endian
+公式: 时长(秒) × 32000 = 文件大小(bytes)
+```
+
+## 示例：完整流程
+
+```bash
+# 1. 录制或转换音频
+ffmpeg -i my_voice.mp3 -f s16le -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 test.pcm
+
+# 2. 验证（能听到声音就对了）
+ffplay -f s16le -ar 16000 -ac 1 test.pcm
+
+# 3. 转base64（无换行）
+base64 test.pcm | tr -d '\n' > test_base64.txt
+
+# 4. 复制内容
+cat test_base64.txt | pbcopy  # Mac
+# 或手动打开 test_base64.txt 复制
+
+# 5. 粘贴到 config.js
+# testAudioBase64: '刚才复制的内容'
+
+# 完成！
+```
+
+## Windows 用户
+
+### 使用 PowerShell
+
+```powershell
+# 转base64
+$bytes = [System.IO.File]::ReadAllBytes("test.pcm")
+$base64 = [System.Convert]::ToBase64String($bytes)
+$base64 | Out-File -Encoding ascii test_base64.txt
+
+# 打开查看
+notepad test_base64.txt
+```
+
+## 快速测试内容建议
+
+录制这些内容（任选一个，3秒即可）：
+
+- "你好"
+- "今天天气怎么样"
+- "给我讲个笑话"
+- "帮我查询一下"
+- 随便说点什么
+
+---
+
+**准备好后**，在项目中点击 🎧 进入语音模式，然后点击 "🧪 发送测试音频" 按钮测试！
+