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dsLightRag/Routes/XueBan.py

@@ -1,6 +1,10 @@
 import logging
+import os
+import tempfile
+from datetime import datetime
 
-from fastapi import APIRouter, Request
+from fastapi import APIRouter, Request, File, UploadFile
+from fastapi.responses import JSONResponse
 
 # 创建路由路由器
 router = APIRouter(prefix="/api", tags=["学伴"])
@@ -8,6 +12,65 @@ router = APIRouter(prefix="/api", tags=["学伴"])
 # 配置日志
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-@router.post("/xueban")
-async def xueban(request: Request):
+
+@router.post("/xueban/upload-audio")
+async def upload_audio(file: UploadFile = File(...)):
+    """
+    上传音频文件并进行ASR处理
+    - 参数: file - 音频文件
+    - 返回: JSON包含识别结果
+    """
+    try:
+        # 记录日志
+        logger.info(f"接收到音频文件: {file.filename}")
+
+        # 保存临时文件
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
+        file_ext = os.path.splitext(file.filename)[1]
+        temp_file_name = f"temp_audio_{timestamp}{file_ext}"
+        temp_file_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), temp_file_name)
+
+        with open(temp_file_path, "wb") as f:
+            content = await file.read()
+            f.write(content)
+
+        logger.info(f"音频文件已保存至临时目录: {temp_file_path}")
+
+        # 这里应该调用ASR服务进行处理
+        # 示例：asr_result = await process_asr(temp_file_path)
+        # 为了演示，这里返回模拟结果
+        asr_result = {
+            "text": "这是一段测试音频的识别结果",
+            "confidence": 0.95,
+            "audio_duration": len(content) / 1024 / 16  # 估算音频时长
+        }
+
+        # 删除临时文件
+        os.remove(temp_file_path)
+        logger.info(f"临时文件已删除: {temp_file_path}")
+
+        # 返回识别结果
+        return JSONResponse(content={
+            "success": True,
+            "message": "音频识别成功",
+            "data": asr_result
+        })
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"音频处理失败: {str(e)}")
+        return JSONResponse(content={
+            "success": False,
+            "message": f"音频处理失败: {str(e)}"
+        }, status_code=500)
+
+# 实际应用中，您需要实现ASR处理函数
+async def process_asr(audio_path: str) -> dict:
+    """
+    调用ASR服务处理音频文件
+    :param audio_path: 音频文件路径
+    :return: 识别结果字典
+    """
+    # 这里应该集成实际的ASR服务
+    # 例如百度AI、阿里云、讯飞等ASR服务
+    # 或者本地的ASR模型
     pass