Conversations RTC 语聊房 AI 实时字幕 API：2 天实践

引言

语音房、直播、在线会议已成为社交与工作的常态。实时字幕不仅提升用户体验，更是合规与无障碍的刚需。本文记录一次 48 h 内，利用 Conversations RTC 与 AI 字幕 API 打造语聊房字幕系统的真实实践。从需求拆解、选型、接口联调到上线调优，全部可复现。

需求背景

维度	现状痛点	目标
合规	语音内容无法回溯	实时字幕可检索、可审核
无障碍	听障用户无法参与	99%+ 识别准确率
互动	主持人控场困难	字幕辅助关键词高亮
留存	回放无字幕	自动生成回放字幕

数据来源：中国信通院《实时互动产业发展白皮书 2024》

技术选型

组件	候选方案	最终选择	理由
RTC 引擎	Agora、腾讯云 TRTC、Conversations RTC	Conversations RTC	开源、可本地部署、官方字幕扩展
ASR 引擎	阿里云 NLS、Azure Speech、OpenAI Whisper	Azure Speech	支持 60+ 语言、低延迟、REST & WebSocket
字幕渲染	自研 Canvas、IM SDK	自研 Canvas	灵活样式、可叠加礼物动效
部署	K8s、Docker Compose	Docker Compose	48h Demo 级快速交付

🔗 官方链接

Azure Speech https://azure.microsoft.com/products/cognitive-services/speech-services
Docker Compose https://docs.docker.com/compose

系统架构

模块	技术栈	关键指标
RTC 房间	Node.js + Socket.io	端到端延迟 < 200 ms
字幕网关	Go 1.22 + Gin	单实例 500 QPS
字幕前端	React 18 + Canvas	60 FPS 滚动

48h 冲刺时间表

时段	里程碑	结果
Day1 09:00-12:00	需求澄清 & 原型	原型 PRD 评审通过
12:00-18:00	环境搭建	RTC & Azure 联调 OK
18:00-22:00	字幕网关开发	WebSocket→SSE 通路跑通
Day2 09:00-15:00	前端渲染 & 礼物叠加	弹幕+字幕不冲突
15:00-19:00	压测 & 调优	CPU 占用从 85% 降到 42%
19:00-21:00	上线 & 复盘	零故障发布

Step-by-Step 实战

1. 创建 RTC 房间

docker run -d \
  -p 7880:7880 \
  --name conversations-rtc \
  conversations/rtc:latest

浏览器访问 http://localhost:7880 即可体验。

2. 获取 Azure Speech Key

登录 Azure Portal → 创建 Speech 资源 → 记下 KEY 与 REGION。
启用实时转写，选择 en-US 或 zh-CN 模型。

3. 字幕网关核心代码（Go）

package main

import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "github.com/gorilla/websocket"
)

var upgrader = websocket.Upgrader{} // 默认允许跨域

func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/ws", subtitleHandler)
    r.Run(":8080")
}

func subtitleHandler(c *gin.Context) {
    ws, _ := upgrader.Upgrade(c.Writer, c.Request, nil)
    defer ws.Close()
    // 省略 Azure Speech 客户端初始化
}

4. 前端字幕组件（React）

import { useEffect, useRef } from 'react';

export default function Subtitle({ channel }) {
  const canvasRef = useRef(null);

  useEffect(() => {
    const es = new EventSource(/api/sse?channel=${channel});
    es.onmessage = (e) => {
      drawText(canvasRef.current, JSON.parse(e.data).text);
    };
  }, []);

  return (
    <canvas ref={canvasRef} width={720} height={120} />
  );
}

性能调优

优化项	措施	收益
音频压缩	48 kHz → 16 kHz	带宽节省 60%
并发模型	Go worker pool	P99 延迟 130 ms → 85 ms
前端渲染	requestAnimationFrame	掉帧率 5% → 0.2%
缓存	Redis 缓存热词	命中率 90%

压测工具：

k6 脚本：k6 run load.js
指标：CPU < 60%、内存 $lt; 512 MB

成本与收益

项目	金额 (USD/月)	备注
Azure Speech	200	1 k 小时音频
云主机 2C4G	40	轻量级 Demo
域名+CDN	10	字幕资源加速
合计	250	可服务 1 k DAUs

收益（来源：项目上线 7 天数据）

用户停留时长 ↑ 18%
违规举报 ↓ 35%
听障用户新增注册 1,200+

常见问题 FAQ

问题	原因	解决方案
字幕延迟高	WebSocket 缓冲	关闭 Nagle、启用 TCP_NODELAY
中文同音误识	领域词汇缺失	上传自定义短语文件
礼物遮挡字幕	z-index 冲突	Canvas 分层，字幕置顶
浏览器兼容	iOS Safari 静音策略	引导用户点击解除静音

总结

通过 48 小时极限开发，我们验证了 Conversations RTC 与 Azure Speech 组合在语聊房场景的可行性。
架构简单、成本可控，且显著提升合规与体验。
希望本文的实践与踩坑能帮助你快速落地实时字幕，打造更包容的语音互动体验。