异步 HTTP 接口

异步 HTTP 接口是一个用于长时间音频转写的非阻塞 HTTP API。

要使用此 API，请执行以下步骤:

1. 创建语音识别Job
2. 轮询检查语音识别Job的状态并获取结果

关于新版本

我们于 2025 年 7 月 15 日发布了新版本的异步 HTTP 接口（以下简称"v2"），大幅提高了语音识别处理速度。语音识别的精度与传统版本的异步 HTTP 接口（v1）没有区别。如果没有必须使用 v1 的理由，建议使用 v2。

警告

• 传统版本 v1 计划在 2026 年 12 月 25 日（原定: 2026 年 7 月 31 日）左右停止使用。当前使用者请迁移到 v2。（结束时间可能会有变更）（2026 年 3 月 3 日修正：延长结束时间）
• v2 目前无法使用情感分析功能。如需使用情感分析，请使用 v1。v2 的情感分析功能预计最迟将于 2026 年 7 月 31 日前实现。（实现时间可能会有变更）

特点

v2 的主要特点如下。传统方式是对整个音频进行串行处理，因此处理时间与音频长度成正比。v2 通过考虑语音段的切分点，将音频分割成适当长度并行处理，从而比传统方式更快完成处理。

项目	传统版 (v1)	新版 (v2)
处理方式	对整个音频串行处理	考虑语音段切分点，将音频分割成适当长度并行处理
处理时间估算	与音频长度成正比(约 0.3-1 倍)	对于 90 分钟以内的音频数据，基本为固定时间 （例：90 分钟音频 ⇒ 约 5~6 分钟）
说话人区分	与音频长度成正比(约 5%)	与音频长度成正比(约 5%)

• 进行说话人区分时，除了语音识别处理外，还需要与传统方式相同的说话人区分处理时间。
• 目前语音识别处理时间对于 90 分钟以内的音频数据基本为固定时间，超过这个长度的数据处理时间会逐渐延长。但是，由于服务器的繁忙状况等原因，处理时间可能会变长。
• 对于短音频数据，处理时间可能不会加快，某些情况下甚至可能会略微变慢。

使用方法

只有端点发生变化，其他与 v1 相同。

（v1）https://acp-api-async.amivoice.com/v1/recognitions
（v2）https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions

与传统版本的区别

v2 对以下请求的响应有所变化:

• a. 对于发送的音频数据中不存在语音段的情况，v1 会成功注册 Job 并在处理后返回结果不存在的信息，而 v2 会在 Job 注册时返回失败。
• b. 对于请求不支持的音频文件，以及设置了无效的说话人区分参数的情况，错误响应中也会返回"text"和"utteranceid"。

b 情况的示例: v1

{
  "results": [{ "tokens": [], "tags": [], "rulename": "", "text": "" }],
  "code": "+",
  "message": "received unsupported audio format"
}

v2

{
    "text": "",
    "utteranceid":"test_data",
    "results": [{"tokens": [], "tags": [], "rulename": "", "text": ""}],
    "code": "+",
    "message": "received unsupported audio format",
}

使用方法

1. 创建语音识别Job

Job创建的 API 请求与同步 HTTP 接口相同，设置请求参数，并将请求发送到异步 HTTP 接口的 endpoint。

v2（新版）的情况
POST https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions

v1（传统版）的情况
POST https://acp-api-async.amivoice.com/v1/recognitions

以下主要说明 v2 的情况。使用 v1 时，请适当替换端点。 例如，要使用 curl 命令发送音频文件 test.wav 的语音识别请求，不保存日志，可以执行以下操作:

curl https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions \
     -F u={APP_KEY} \
     -F d="grammarFileNames=-a-general loggingOptOut=True" \
     -F a=@test.wav

虽然 endpoint 与同步 HTTP 接口不同，但请求参数的设置方法相同。

备注

某些参数(如情绪分析)仅支持异步 HTTP 接口。

警告

与同步 HTTP 接口不同，日志保存的有无不是通过 endpoint 指定，而是通过请求参数指定。 默认情况下会保存日志。要不保存日志，请在 d 参数中指定 loggingOptOut=True。

成功时

成功时的响应包含 sessionid。这是用户语音识别请求的Job ID，用于检查Job状态和获取结果。 text 始终返回 "..."。

示例

{"sessionid":"017ac8786c5b0a0504399999","text":"..."}

失败时

失败时的响应不包含 sessionid。可以通过 code 和 message 判断失败原因。 请参阅响应代码和消息。

示例

{
  "results": [{ "tokens": [], "tags": [], "rulename": "", "text": "" }],
  "text": "",
  "code": "-",
  "message": "received illegal service authorization"
}

2. 检查语音识别Job状态并获取结果

语音识别请求成功后，请检查Job状态并轮询直到 status 变为 completed 或 error。

获取Job状态

Job在服务器端按顺序执行。要检查Job状态或获取结果，请使用 endpoint GET /v2/recognitions/{session_id} 以获取结果。

将 sessionid 设置为Job创建时获得的Job ID。将请求参数中的认证信息(authorization)指定在 Authorization header 中。

使用 curl 执行时，可以执行以下操作。这里假设 sessionid 是 017c25ec12c00a304474a999。

curl -H "Authorization: Bearer {APPKEY}" \
     https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions/017c25ec12c00a304474a999

queued 状态

发送请求后，status 最初处于 queued 状态。

{"service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}","session_id":"017c25ec12c00a304474a999","status":"queued"}

started 状态

当Job从队列中取出时，status 变为 started 状态。

从 queued 到 started 状态可能需要几十秒到几分钟，具体取决于服务器的繁忙程度等因素。

{"service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}","session_id":"017c25ec12c00a304474a999","status":"started"}

processing 状态

实际开始语音识别处理时，status 变为 processing 状态。请参阅以下示例。为了提高可读性，这里对结果进行了换行。 可以使用 API 接收的音频大小(audio_size)和 MD5 校验和(audio_md5)来确认音频是否正确传输。

从 processing 到下一个 completed 状态所需的时间取决于音频长度，但对于 v2，由于将音频数据分割成适当长度的块进行处理，通常需要分割后音频长度的 0.5~1.5 倍左右的时间。分割的数量和分割块的长度取决于音频数据的长度和其中包含的语音时间长度。如果语音时间长度较短，通常会分割成约 1 分钟的长度。 请注意，如果还进行说话人区分或情感分析，则需要额外的处理时间，因此会比上述时间更长。

{
    "audio_md5":"40f59fe5fc7745c33b33af44be43f6ad",
    "audio_size":306980,
    "service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}",
    "session_id":"017c25ec12c00a304474a999",
    "status":"processing"
}

completed 状态

语音识别完成后，status 变为 completed 状态。此时，可以从响应的 results 和 segments 中获取语音识别结果。结果会在语音识别服务器处理完成后在服务器上保存一段时间。保存期限请参阅异步 HTTP 接口的限制中的"语音识别结果保存期限"。

有关包含识别结果的响应详细信息，请参阅语音识别结果。

备注

如果访问超过一定时间后删除的结果，将出现 404 NOT FOUND 错误。有关错误的信息，请参阅参考文档中的错误响应列表。

error 状态

如果由于某种原因语音识别失败，status 将变为 error 状态。此时，error_messsage 将设置错误原因。

示例:

{
    "status": "error",
    "audio_md5":"40f59fe5fc7745c33b33af44be43f6ad",
    "audio_size":306980,
    "service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}",
    "session_id":"017c25ec12c00a304474a999",
    "error_message": "ERROR: Failed to transcribe in recognition process - amineth_result=0, amineth_code='o', amineth_message='recognition result is rejected because confidence is below the threshold'"
}

error_message 可能包含 amineth_code='{响应代码}' 和 amineth_message='{错误消息}'。详细信息请参阅响应代码和消息详细信息中的表。

特别是当错误消息包含 amineth_code='o' 时，表示客户端请求方法或音频文件有问题，重试也会得到相同的结果。详细信息请参阅"拒绝 (响应代码=o)"。对于 o 以外的错误，可能是 AmiVoice API 基础设施的问题，请稍等片刻后重试。

结果

语音识别完成后,status 变为 completed 状态。此时,可以在 results 中获取语音识别结果。为了使结果更易读,我们使用 jq 命令。

curl -H "Authorization: Bearer {APPKEY}" \
     https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions/017c25ec12c00a304474a999 | jq

以下是完整的响应示例。除了转写结果,还可以获得单词级别的结果、音频时间和置信度等信息。详细信息请参阅语音识别结果。

响应

{
  "audio_md5": "40f59fe5fc7745c33b33af44be43f6ad",
  "audio_size": 306980,
  "results": {
    "code": "",
    "message": "",
    "segments": [
      {
        "code": "",
        "message": "",
        "results": [
          {
            "confidence": 1.0,
            "endtime": 8778,
            "rulename": "",
            "starttime": 250,
            "tags": [],
            "text": "アドバンスト・メディアは、人と機械等の自然なコミュニケーションを実現し、豊かな未来を創造していくことをめざします。",
            "tokens": [
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 1578,
                "spoken": "あどばんすとめでぃあ",
                "starttime": 570,
                "written": "アドバンスト・メディア"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 1850,
                "spoken": "は",
                "starttime": 1578,
                "written": "は"
              },
              {
                "confidence": 0.77,
                "endtime": 2010,
                "spoken": "_",
                "starttime": 1850,
                "written": "、"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 2314,
                "spoken": "ひと",
                "starttime": 2010,
                "written": "人"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 2426,
                "spoken": "と",
                "starttime": 2314,
                "written": "と"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 2826,
                "spoken": "きかい",
                "starttime": 2426,
                "written": "機械"
              },
              {
                "confidence": 0.76,
                "endtime": 2922,
                "spoken": "とう",
                "starttime": 2826,
                "written": "等"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 3082,
                "spoken": "の",
                "starttime": 2922,
                "written": "の"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 3434,
                "spoken": "しぜん",
                "starttime": 3082,
                "written": "自然"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 3530,
                "spoken": "な",
                "starttime": 3434,
                "written": "な"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 4362,
                "spoken": "こみゅにけーしょん",
                "starttime": 3530,
                "written": "コミュニケーション"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 4442,
                "spoken": "を",
                "starttime": 4362,
                "written": "を"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 4906,
                "spoken": "じつげん",
                "starttime": 4442,
                "written": "実現"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 5242,
                "spoken": "し",
                "starttime": 4906,
                "written": "し"
              },
              {
                "confidence": 0.83,
                "endtime": 5642,
                "spoken": "_",
                "starttime": 5242,
                "written": "、"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 5978,
                "spoken": "ゆたか",
                "starttime": 5642,
                "written": "豊か"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 6090,
                "spoken": "な",
                "starttime": 5978,
                "written": "な"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 6490,
                "spoken": "みらい",
                "starttime": 6090,
                "written": "未来"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 6554,
                "spoken": "を",
                "starttime": 6490,
                "written": "を"
              },
              {
                "confidence": 0.92,
                "endtime": 7034,
                "spoken": "そうぞう",
                "starttime": 6554,
                "written": "創造"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 7210,
                "spoken": "して",
                "starttime": 7034,
                "written": "して"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 7402,
                "spoken": "いく",
                "starttime": 7210,
                "written": "いく"
              },
              {
                "confidence": 0.8,
                "endtime": 7674,
                "spoken": "こと",
                "starttime": 7402,
                "written": "こと"
              },
              {
                "confidence": 1.0,
                "endtime": 7706,
                "spoken": "を",
                "starttime": 7674,
                "written": "を"
              },
              {
                "confidence": 0.78,
                "endtime": 7962,
                "spoken": "めざ",
                "starttime": 7706,
                "written": "めざ"
              },
              {
                "confidence": 0.78,
                "endtime": 8490,
                "spoken": "します",
                "starttime": 7962,
                "written": "します"
              },
              {
                "confidence": 0.83,
                "endtime": 8778,
                "spoken": "_",
                "starttime": 8490,
                "written": "。"
              }
            ]
          }
        ],
        "text": "アドバンスト・メディアは、人と機械等の自然なコミュニケーションを実現し、豊かな未来を創造していくことをめざします。"
      }
    ],
    "text": "アドバンスト・メディアは、人と機械等の自然なコミュニケーションを実現し、豊かな未来を創造していくことをめざします。",
    "utteranceid": "20210927/06/017c25ed38cc0a30425239d0_20210927_062436[nolog]"
  },
  "service_id": "{YOUR_SERVICE_ID}",
  "session_id": "017c25ec12c00a304474a999",
  "status": "completed"
}

内容 ID

在请求时，可以在 d 参数的 contentId 中自由设置字符串。例如，可以设置应用程序生成的 ID、文件名、用户等信息，以便稍后作为识别结果的一部分获取这些信息。

例如，要使用 curl 命令将文件名设置为 contentId 并发送请求，可以执行以下操作:

curl https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions \
     -F u={APP_KEY} \
     -F d="grammarFileNames=-a-general loggingOptOut=True contentId=test.wav" \
     -F a=@test.wav

获取Job状态或结果时，响应中将包含 content_id，如下所示:

{"content_id":"test.wav","service_id":"{YOUR_SERVICE_ID}","session_id":"017c25ec12c00a304474a999","status":"queued"}

示例代码

以下是使用 Python 的异步 HTTP 接口典型处理流程的示例代码。

请求参数

执行需要 AmiVoice API 的 APPKEY。请在以下行中设置您自己的 AmiVoice API APPKEY。

app_key = 'TODO: Please set APPKEY here'

决定要在 d 参数中设置的选项。这里我们设置如下:

• 引擎:通用 (grammarFileNames=-a-general)
• 日志保存:无 (loggingOptOut=True)
• 内容 ID:文件名 (contentId=filename)
• 说话人区分:启用 (speakerDiarization=True)
• 说话人数:最大=最小=2 (diarizationMinSpeaker=2, diarizationMaxSpeaker=2)
• 情绪分析: 禁用 (sentimentAnalysis=False)

警告

目前，v2 版本不支持情绪分析功能。 如需使用情绪分析功能，请使用 v1 版本，并将参数设定为 sentimentAnalysis=True。 v2 的情感分析功能预计最迟将在 2026 年 7 月 31 日前上线（但实际上线时间可能会有所变动）。

domain = {
    'grammarFileNames': '-a-general',
    'loggingOptOut': 'True',
    'contentId': filename,
    'speakerDiarization': 'True',
    'diarizationMinSpeaker': '2',
    'diarizationMaxSpeaker': '2',
    'sentimentAnalysis': 'False',
    ...

此外，我们还注册了两个词。profileId 被注释掉，因此注册的词仅在该会话中有效。有关详细信息，请参阅用户词典。

    #'profileId': 'test',
    'profileWords': 'wwww よんこだぶる|www2 とりぷるだぶる',
}

d 参数中设置的 key-value 的 value 需要进行 URL 编码。在 Python 中，我们使用 urllib.parse.quote。

params = {
    'u': app_key,
    'd': ' '.join([f'{key}={urllib.parse.quote(value)}' for key, value in domain.items()]),
}
logger.info(params)

params 将如下所示:

{'u': 'XXXX', 'd': 'grammarFileNames=-a-general loggingOptOut=True contentId=www.wav profileWords=wwww%20%E3%82%88%E3%82%93%E3%81%93%E3%81%A0%E3%81%B6%E3%82%8B%7Cwww2%20%E3%81%A8%E3%82%8A%E3%81%B7%E3%82%8B%E3%81%A0%E3%81%B6%E3%82%8B speakerDiarization=True diarizationMinSpeaker=2 diarizationMaxSpeaker=2 sentimentAnalysis=False'}

发送语音识别Job创建请求

使用之前创建的 params 和音频文件通过 HTTP POST 发送请求。为了便于阅读 HTTP 通信代码，示例中使用了 HTTP 客户端库 requests。

request_response = requests.post(
    url=endpoint,
    data={key: value for key, value in params.items()},
    files={'a': (filename, open(filename, 'rb').read(), 'application/octet-stream')}
)

通过 HTTP 状态码检查调用是否成功。此外，通过检查响应中是否存在 sessionid 来确认Job是否成功创建。

if request_response.status_code != 200:
    logger.error(f'Failed to request - {request_response.content}')
    exit(1)

request = request_response.json()

if 'sessionid' not in request:
    logger.error(f'Failed to create job - {request["message"]} ({request["code"]})')
    exit(2)

logger.info(request)

Job创建成功时，将获得如下响应。使用响应中包含的 sessionid 来检查Job状态和获取结果。

{'sessionid': '01838d9535080a304474a07f', 'text': '...'}

检查语音识别Job状态

通过 HTTP GET 向 recognitions/{sessionid} 发送请求。轮询直到响应中包含的 status 变为 completed 或 error。这里我们每 10 秒检查一次结果。

while True:
    # 通过 HTTP GET 向 `recognitions/{sessionid}` 发送请求
    result_response = requests.get(
        url=f'{endpoint}/{request["sessionid"]}',
        headers={'Authorization': f'Bearer {app_key}'}
    )
    if result_response.status_code == 200:
        result = result_response.json()
        if 'status' in result and (result['status'] == 'completed' or result['status'] == 'error'):
            # 当响应的 `status` 变为 `completed` 或 `error` 时,格式化并输出结果
            print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=4))
            exit(0)
        else:
            # 如果响应的 `status` 不是 `completed` 或 `error`,则Job仍在执行中
            # 因此，在再次检查状态之前稍等片刻(这里等待 10 秒)
            logger.info(result)
            time.sleep(10)
    else:
        # 如果 HTTP 响应代码不是 200，则退出
        logger.error(f'Failed. Response is {result_response.content} - {e}')
        exit(3)

代码

以下是完整的 Python 代码。

async-http-sample.py

import time
import json
import urllib
import logging

import requests


logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format="%(asctime)s %(message)s")


endpoint = 'https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions'
app_key = 'TODO: Please set APPKEY here'
filename = 'www-2.wav'

# 请求参数
domain = {
    'grammarFileNames': '-a-general',
    'loggingOptOut': 'True',
    'contentId': filename,
    'speakerDiarization': 'True',
    'diarizationMinSpeaker': '2',
    'diarizationMaxSpeaker': '2',
    'sentimentAnalysis': 'False',
    #'profileId': 'test',
    'profileWords': 'wwww よんこだぶる|www2 とりぷるだぶる',
}
params = {
    'u': app_key,
    'd': ' '.join([f'{key}={urllib.parse.quote(value)}' for key, value in domain.items()]),
}
logger.info(params)

# 发送Job请求
request_response = requests.post(
    url=endpoint,
    data={key: value for key, value in params.items()},
    files={'a': (filename, open(filename, 'rb').read(), 'application/octet-stream')}
)

if request_response.status_code != 200:
    logger.error(f'Failed to request - {request_response.content}')
    exit(1)

request = request_response.json()

if 'sessionid' not in request:
    logger.error(f'Failed to create job - {request["message"]} ({request["code"]})')
    exit(2)

logger.info(request)

# 每 10 秒检查一次状态，直到结果出来
while True:
    # 向 `recognitions/{sessionid}` 发送 HTTP GET 请求
    result_response = requests.get(
        url=f'{endpoint}/{request["sessionid"]}',
        headers={'Authorization': f'Bearer {app_key}'}
    )
    if result_response.status_code == 200:
        result = result_response.json()
        if 'status' in result and (result['status'] == 'completed' or result['status'] == 'error'):
            # 当响应的 `status` 变为 `completed` 或 `error` 时，格式化结果并输出
            print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=4))
            exit(0)
        else:
            # 当响应的 `status` 不是 `completed` 或 `error` 时，说明Job仍在执行中
            # 因此，在再次检查状态之前稍等片刻(这里等待 10 秒)
            logger.info(result)
            time.sleep(10)
    else:
        # 当 HTTP 响应代码不是 200 时退出
        logger.error(f'Failed. Response is {result_response.content} - {e}')
        exit(3)

执行方法

请确保系统已安装 Python3。

安装库:

pip install requests

下载示例音频文件(www-2.wav)，并复制到与程序相同的目录中。

信息

这是一个录音的音频文件，内容是"トリプル・ダブルは、バスケットボールの記録に関する用語です。"在示例代码中，我们为"とりぷるだぶる"这个读音注册了"www2"这个单词，所以可以通过这个内容来确认这个注册是否生效。

要执行示例程序，请从命令行运行以下命令:

python async-http-sample.py

执行结果如下:

$ python sample.py
2025-06-24 11:13:03,932 {'u': 'XXXX', 'd': 'grammarFileNames=-a-general loggingOptOut=True contentId=www-2.wav speakerDiarization=True diarizationMinSpeaker=2 diarizationMaxSpeaker=2 sentimentAnalysis=False profileWords=wwww%20%E3%82%88%E3%82%93%E3%81%93%E3%81%A0%E3%81%B6%E3%82%8B%7Cwww2%20%E3%81%A8%E3%82%8A%E3%81%B7%E3%82%8B%E3%81%A0%E3%81%B6%E3%82%8B'}
2025-06-24 11:13:03,948 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:05,253 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "POST /v2/recognitions HTTP/1.1" 200 55
2025-06-24 11:13:05,253 {'text': '...', 'sessionid': '01979fb5d7a30a305c0094c0'}
2025-06-24 11:13:05,253 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:05,551 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 113
2025-06-24 11:13:05,583 {'status': 'queued', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:15,585 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:15,779 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:15,779 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:25,784 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:25,957 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:25,957 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:35,970 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:36,150 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:36,150 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:46,163 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:46,410 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:46,413 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:13:56,415 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:13:56,582 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 114
2025-06-24 11:13:56,582 {'status': 'started', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav'}
2025-06-24 11:14:06,589 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:06,775 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:06,775 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:14:16,786 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:16,931 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:16,932 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:14:26,933 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:27,088 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:27,088 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:14:37,092 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:37,250 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:37,250 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:14:47,258 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:47,409 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:47,409 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:14:57,414 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:14:57,577 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:14:57,577 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:15:07,585 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:15:07,786 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:15:07,787 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:15:17,788 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:15:17,951 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 184
2025-06-24 11:15:17,951 {'status': 'processing', 'session_id': '01979fb5d7a30a305c0094c0', 'service_id': '{YOUR_SERVICE_ID}', 'content_id': 'www-2.wav', 'audio_size': 270444, 'audio_md5': 'fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8'}
2025-06-24 11:15:27,958 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2025-06-24 11:15:28,299 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v2/recognitions/01979fb5d7a30a305c0094c0 HTTP/1.1" 200 1729
{
    "status": "completed",
    "session_id": "01979fb5d7a30a305c0094c0",
    "service_id": "{YOUR_SERVICE_ID}",
    "content_id": "www-2.wav",
    "audio_size": 270444,
    "audio_md5": "fd7d144824e8a5982d3aaa4cda5358a8",
    "segments": [
        {
            "results": [
                {
                    "tokens": [
                        {
                            "written": "www2",
                            "confidence": 1.0,
                            "starttime": 1620,
                            "endtime": 2548,
                            "spoken": "とりぷるだぶる",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "は",
                            "confidence": 1.0,
                            "starttime": 2548,
                            "endtime": 2804,
                            "spoken": "は",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "バスケットボール",
                            "confidence": 1.0,
                            "starttime": 2836,
                            "endtime": 3956,
                            "spoken": "ばすけっとぼーる",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "の",
                            "confidence": 1.0,
                            "starttime": 3956,
                            "endtime": 4052,
                            "spoken": "の",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "記録",
                            "confidence": 1.0,
                            "starttime": 4052,
                            "endtime": 4420,
                            "spoken": "きろく",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "に",
                            "confidence": 1.0,
                            "starttime": 4420,
                            "endtime": 4532,
                            "spoken": "に",
                            "label": "speaker0"
                        },
                        {
                            "written": "関する",
                            "confidence": 1.0,
                            "starttime": 4532,
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在 v1 中启用情绪分析时

$ python sample.py
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2022-12-06 15:02:17,108 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v1/recognitions/0184e605ff170a306b8f9c96 HTTP/1.1" 200 113
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2022-12-06 15:02:27,114 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2022-12-06 15:02:27,281 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v1/recognitions/0184e605ff170a306b8f9c96 HTTP/1.1" 200 183
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2022-12-06 15:02:37,290 Starting new HTTPS connection (1): acp-api-async.amivoice.com:443
2022-12-06 15:02:37,476 https://acp-api-async.amivoice.com:443 "GET /v1/recognitions/0184e605ff170a306b8f9c96 HTTP/1.1" 200 2481
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        ]
    }
}

text是结果文本，得到的结果为"www2はバスケットボールの記録に関する用語です。"，可以看出语音内容被正确识别。另外，"トリプルダブル"被转换为"www2"，可以确认单词注册也有效生效。关于结果的详细信息，请参考语音识别的结果。

故障排除

received illegal service authorization

如果显示以下内容，可能是没有设置AmiVoice API的APPKEY。

2022-10-11 10:10:44,928 Failed to create job - received illegal service authorization (-)

请检查代码中以下部分是否设置了APPKEY，以及是否有错误。

app_key = 'TODO: Please set APPKEY here'

也请参考本页中的请求参数部分。

No such file or directory: 'www-2.wav'

如果显示以下内容，说明执行目录中不存在音频文件。

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'www-2.wav'

请下载样本音频文件(www-2.wav)并复制到执行命令的目录中。确认文件存在后再次执行。

其他文档

• API参考请参阅异步 HTTP 接口。