如何快速搭建一个 AI 识别处理的流水线？
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如何快速搭建一个 AI 识别处理的流水线？
本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数与 AI 产品服务，快速搭建一个 AI 智能识别的处理流水线。通过 ASW 编排调用腾讯云 AI 能力，完成 活体检测、语音识别、关键字采样、自动审核 等一系列自动化识别认证流程，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的 AI 智能识别处理场景。
尤其适合社区人脸识别，金融交易人脸支付，智能线上开户等 AI 人工智能场景。
01. ASW 工作流 - 「AI 识别」系统架构
在「智能线上开户」的场景中，用户在应用客户端登录，客户端将用户视频采集后上传到 COS，通过 COS 触发函数调起 ASW 工作流执行智能识别处理流程。ASW 调用 AI 活体人脸，完成活体人脸识别，通过后由云函数向应用服务端推送语音播报（例如播报某个验证问题）。
推送成功后通过与服务端连接，调起客户端录音能力对用户进行录音，将录音结果进行 AI 语音识别处理，处理后生成对应文字，通过关键字判断用户问题作答的正确情况，通知服务端处理判断结果，完成整个智能线上开户场景。
02. ASW 方案 VS 传统方案
通过以上对比，ASW 编排的优势如下：
- ASW 工作流使用 TCSL 定义编排，语法简单，降低学习和使用成本，极大程度上缩短了项目周期，加快开发部署。
- ASW 工作流可以实现高度自定义的工作流流程，能适应快速变化的业务诉求，编排更新无需运维维护，为业务的持续更新提供了快速迭代的能力。
- ASW 工作流提供了友好的界面交互视图，在运行调试的过程中，能快速定位问题。
- ASW 工作流目前仍为免费阶段，无需承担服务器/集群相关费用。
03. 如何创建「AI 识别」工作流编排 - 方案示例
接下来将为大家介绍一个「智能在线开户」的 ASW 工作流编排流程。
用户登录客户端后，进入开户流程。根据开户流程的提示，采集用户视频及语音，然后将采集的音视频进行 AI 处理分析，最后输出开户成功或失败的结果。
这个过程中涉及资源如下：
- Serverless 云函数：
-
- push-video 用于给应用服务端推送某个音视频问题。
- record-request 用于向应用服务端发起录制任务请求。
- check-result 用于分析语音识别的结果。
- 腾讯云 AI 能力：
- COS 对象存储：用于存储中间录制的音视频。
- ASW 工作流：AI 处理分析的工作流，其中每个节点将编排对应功能的云函数或 AI 服务。
- 运行角色：用于运行 AI 处理分析工作流。
1. 创建工作流
1. 创建工作流
- 登录 应用与编排服务流控制台，在工作流页面，单击「新建」，进入创建工作流页面。
- 控制台地址：https://console.cloud.tencent.com/asw
- 选择 「代码创建」，定义工作流，代码示例 见下方。
- 点击「下一步」，在「配置基本信息」页面填写相关基本信息，点击「完成」，即可成功创建工作流。
- 以下代码仅作为示例告知所涉及资源，工作流节点涉及调用的资源，需按业务需求进行创建和改造；
- 工作流定义涉及的语法请参考：https://cloud.tencent.com/document/product/1272/51544；
- 在使用创建过程中，如需更多支持帮助，请加入下方「ASW 用户交流群」，与我们联系。
代码示例如下：
{
"Comment": "AI处理流水线",
"StartAt": "Recognition",
"TimeoutSeconds": 1000,
"States": {
"Recognition": {
"Type": "Task",
"Comment": "活体人脸",
"Parameters": {
"Idcard": "11204416541220243X",
"Name": "韦小宝",
"VideoBase64": "<VideoBase64>",
"LivenessType": "SILENT"
},
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:faceid:LivenessRecognition",
"Next": "CheckRecognition"
},
"CheckRecognition": {
"Type": "choice",
"Comment": "校验活体人脸是否成功",
"Choices": [{
"Variable": "$.Result",
"StringEquals": "Success",
"Next": "PushVideo"
}],
"Default": "Fail"
},
"PushVideo": {
"Type": "Task",
"Comment": "语音播报",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/push-video",
"Next": "RecordRequest"
},
"RecordRequest": {
"Type": "Task",
"Comment": "录制请求",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/record-request",
"Next": "Asr"
},
"Asr": {
"Type": "Task",
"Comment": "语音识别",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:1253970226:sdk:json:qcloud:asr:CreateRecTask",
"Parameters": {
"EngineModelType": "16k_zh",
"ChannelNum": 1,
"ResTextFormat": 0,
"SourceType": 0,
"Url.$": "$[0].value[0]"
},
"OutputPath": "$.Response.Data",
"Next": "CheckAsr"
},
"CheckAsr": {
"Type": "Task",
"Comment": "获取语音识别结果",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:1253970226:sdk:json:qcloud:asr:checkASR",
"Parameters": {
"TaskId.$": "$.TaskId"
},
"Next": "VerifyTask"
},
"VerifyTask": {
"Type": "Task",
"Comment": "函数判断执行的语音结果是否正确",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/verify-result",
"End": true
},
"Fail": {
"Type": "Task",
"Comment": "错误处理",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/task-fail",
"End": true
}
}
}2. 运行工作流
「运行工作流」操作流程请参考 《使用 ASW 工作流编排函数》中 03.3 的讲解。
ASW 工作流是一个用来协调分布式任务执行的编排产品，根据腾讯云状态语言定义来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，将云函数与多个腾讯云服务按步骤进行调度，通过低代码配置，就可以完成开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作。
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