# 更新日志

## 2025-05-27 - SessionId管理机制优化 - AIfeng

### 功能增强：SessionId持久化存储和恢复机制

**问题背景：**
- 启动日志显示sessionId是在数字人模型启动时创建的
- 页面刷新后sessionId重置为0，与后端运行的数字人会话不一致
- 缺少sessionId的持久化管理机制
- 用户无法手动重置会话连接

**解决方案：**
1. **SessionId本地存储**
   - 实现sessionId的localStorage持久化存储
   - 页面刷新后自动恢复之前的sessionId
   - 显示当前会话ID状态

2. **会话状态管理**
   - 新增可视化的当前会话ID显示框
   - 实现会话重置功能，支持手动清除sessionId
   - 自动重连机制，页面刷新后尝试恢复WebSocket连接

3. **用户交互优化**
   - 添加"重置"按钮，允许用户手动断开并重新连接
   - 提供确认对话框，防止误操作
   - 增强状态提示和用户反馈

**技术实现：**
```javascript
// SessionId管理功能
function saveSessionId(sessionId) {
    localStorage.setItem('currentSessionId', sessionId);
    document.getElementById('current-sessionid').value = sessionId;
}

function restoreSessionId() {
    var savedSessionId = localStorage.getItem('currentSessionId');
    if (savedSessionId && savedSessionId !== '0') {
        document.getElementById('sessionid').value = savedSessionId;
        return savedSessionId;
    }
    return null;
}
```

**界面改进：**
- 新增"当前会话ID"显示框，实时显示连接状态
- 添加"重置"按钮，支持会话管理操作
- 优化用户体验，提供清晰的状态反馈

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## 2025-01-27 - FunASR集成分析与连接验证 - AIfeng

### 技术分析：FunASR服务架构与集成方案

**问题识别：**
- 用户从其他项目拷贝的FunASR相关文件存在依赖缺失问题
- ASR_server.py实际提供WebSocket服务，而非gRPC服务
- funasr.py和ali_nls.py引用的core、utils模块在当前项目中不存在
- 需要验证本地FunASR服务的连接可行性

**技术架构分析：**
1. **服务协议确认**
   - ASR_server.py使用websockets库提供WebSocket接口
   - 默认监听端口10197，支持CPU/GPU模式切换
   - 消息格式：JSON字符串 + 二进制音频数据
   - 异步队列处理音频文件识别请求

2. **模型配置**
   - 使用FunASR的paraformer-zh模型进行中文语音识别
   - 集成VAD（语音活动检测）和标点预测功能
   - 支持热词配置，提升特定领域识别准确率

3. **依赖问题分析**
   - 缺失模块：core.wsa_server, utils.config_util, utils.util
   - 现有代码无法直接运行，需要重构或补全依赖

**解决方案设计：**
1. **简化集成方案（推荐）**
   - 创建独立的SimpleFunASRClient类
   - 避免复杂依赖，直接使用WebSocket通信
   - 提供异步音频识别接口

2. **连接验证工具**
   - 开发test_funasr_connection.py测试脚本
   - 支持基本连接测试、音频识别测试、消息格式验证
   - 自动生成测试音频文件，验证完整流程

**技术实现要点：**
```python
# 简化客户端实现
class SimpleFunASRClient:
    async def connect(self):
        uri = f"ws://{self.host}:{self.port}"
        self.websocket = await websockets.connect(uri)
        
    async def recognize_file(self, wav_path):
        message = {"url": wav_path}
        await self.websocket.send(json.dumps(message))
        return await self.websocket.recv()
```

**部署指导：**
- 启动命令：`python -u ASR_server.py --host "127.0.0.1" --port 10197 --ngpu 0`
- 依赖安装：torch, modelscope, websockets, FunASR, torchaudio
- 热词配置：创建data/hotword.txt文件

**性能优化建议：**
1. 模型量化减少内存占用
2. WebSocket连接池管理
3. 自动重连和错误恢复机制
4. 结构化日志和监控指标

**技术债务识别：**
- 原有代码依赖外部模块，需要重构
- 缺少完善的异常处理机制
- 配置管理硬编码，需要外部化
- 缺少单元测试和集成测试覆盖

**集成建议：**
- 短期：使用简化客户端快速验证连接
- 中期：修复依赖问题，完善错误处理
- 长期：重构为微服务架构，支持多模型切换

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# 2025-01-27 FunASR测试增强 - 实际音频文件测试功能
**AIfeng/2025-01-27**

## 问题背景
用户提供了三个实际音频文件（yunxi.mp3、yunxia.mp3、yunyang.mp3），需要在现有测试脚本中增加对真实音频文件的识别测试功能，以验证FunASR服务的实际效果。

## 技术实现
### 新增测试方法
- **test_real_audio_files()**: 专门测试实际音频文件的识别功能
  - 支持批量测试多个音频文件
  - 文件存在性检查
  - 30秒超时保护机制
  - 详细的识别结果解析和展示
  - 错误处理和状态分类

### 测试流程优化
- 将实际音频文件测试集成到主测试序列中
- 测试顺序：基础连接 → 音频识别 → **实际音频文件** → 消息格式
- 增加文件间等待机制，避免服务器压力

### 功能特性
1. **智能文件检测**: 自动检查音频文件是否存在
2. **多格式响应处理**: 支持JSON和纯文本响应解析
3. **详细状态分类**: success/received/timeout/error四种状态
4. **可视化结果展示**: 使用emoji和格式化输出提升可读性
5. **超时保护**: 30秒超时机制防止测试卡死

### 测试结果输出
```
📊 实际音频文件测试总结:
1. 文件: yunxi.mp3
   ✅ 识别成功: [识别文本]
2. 文件: yunxia.mp3  
   ✅ 识别成功: [识别文本]
3. 文件: yunyang.mp3
   ✅ 识别成功: [识别文本]
```

## 技术要点
- **异步处理**: 使用asyncio.wait_for实现超时控制
- **错误容错**: 完善的异常处理机制
- **资源管理**: 每个文件独立WebSocket连接，避免状态污染
- **性能优化**: 文件间1秒等待，平衡测试效率和服务器负载

## 使用方法
```bash
# 确保音频文件在项目根目录
# 启动FunASR服务
python -u ASR_server.py --host "127.0.0.1" --port 10197 --ngpu 0

# 运行增强测试
python test_funasr_connection.py
```

## 技术价值
- **验证真实场景**: 从测试WAV文件升级到实际音频文件测试
- **提升测试覆盖**: 增加对MP3格式和真实语音内容的测试
- **改善用户体验**: 直观的测试结果展示和状态反馈
- **增强可维护性**: 模块化的测试方法设计

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## 2024-12-19 ASR/TTS技术架构分析与扩展方案设计 - AIfeng

### 新增文档
- `doc/dev/asr_tts_architecture_analysis.md` - ASR/TTS技术架构分析与扩展方案

### 技术分析内容
1. **ASR技术实现分析**
   - 基于BaseASR的模块化架构设计
   - 4种ASR实现: NerfASR、MuseASR、HubertASR、LipASR
   - Web端实时ASR基于WebSocket + Web Audio API
   - 音频处理流水线: 16kHz采样率，20ms帧长度

2. **TTS技术实现分析**
   - 基于BaseTTS的统一框架
   - 6种TTS服务: EdgeTTS、FishTTS、SovitsTTS、CosyVoiceTTS、TencentTTS、XTTS
   - 异步流式处理架构
   - 统一16kHz音频输出

3. **扩展方案设计**
   - 第三方ASR集成: 百度、阿里云、腾讯云、Whisper、SenseVoice
   - 第三方TTS集成: 百度、Azure、Coqui、PaddleSpeech
   - 本地离线服务Docker容器化部署
   - 微服务架构重构方案

4. **性能优化策略**
   - 模型量化和缓存机制
   - 流式处理和异步优化
   - GPU资源调度和负载均衡

### 实施建议
- Phase 1: 基础扩展(1-2周) - Whisper ASR + 云端TTS
- Phase 2: 服务化改造(2-3周) - Docker容器化
- Phase 3: 性能优化(2-3周) - 模型优化
- Phase 4: 生产就绪(1-2周) - 部署自动化

### 技术债务识别
- 当前ASR/TTS耦合度较高，需要服务化解耦
- 缺乏统一的配置管理机制
- 性能监控和告警体系待建设

**分析人员**: AIfeng  
**工作类型**: 技术架构分析  
**影响范围**: ASR/TTS模块

**验证结果：**
- ✅ 页面刷新后sessionId自动恢复
- ✅ 与后端数字人会话保持一致性
- ✅ 支持手动会话重置和重连
- ✅ 提升用户操作便利性

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## 2025-05-27 - WebSocket连接时序问题修复 - AIfeng

### 问题修复：刷新页面后sessionId未被websocket_connections接收

**问题描述：**
- 刷新页面重新连接数字人后，新的sessionId没有被websocket_connections正确接收
- WebRTC连接建立和WebSocket连接存在时序问题
- sessionId在WebSocket登录时可能仍为0，导致连接关联失败

**根本原因：**
- WebSocket连接建立速度快于WebRTC协商完成
- negotiate()函数设置sessionId到DOM元素存在异步延迟
- connectWebSocket()函数立即读取sessionId值，可能获取到初始值0

**修复方案：**
1. **实现重试机制**
   - 在WebSocket连接建立后，等待sessionId正确设置
   - 最多重试20次，每次间隔200ms
   - 总等待时间不超过4秒

2. **增强日志输出**
   - 详细记录sessionId获取过程
   - 标记重试次数和等待状态
   - 区分正常连接和异常情况

3. **容错处理**
   - 即使sessionId为0也允许连接，但记录错误日志
   - 避免因时序问题完全阻断WebSocket连接

**技术实现：**
```javascript
function attemptLogin(retryCount = 0) {
    var sessionid = parseInt(document.getElementById('sessionid').value) || 0;
    
    if (sessionid === 0 && retryCount < 20) {
        console.log(`等待sessionid设置，重试次数: ${retryCount + 1}/20`);
        setTimeout(() => attemptLogin(retryCount + 1), 200);
        return;
    }
    
    // 发送登录消息逻辑...
}
```

**验证结果：**
- ✅ 解决刷新页面后sessionId时序问题
- ✅ 确保新sessionId正确收入websocket_connections
- ✅ 提升WebSocket连接稳定性
- ✅ 增强错误诊断能力

---

## 2025-06-27 - WebSocket消息处理逻辑重构 - AIfeng

### 问题修复：前端消息显示不一致

**问题描述：**
- 对话框中仅显示页面端发出的数据，缺少第三方服务推送的消息
- 用户消息和AI回复未通过WebSocket统一推送
- 语音输入消息直接添加到界面，未等待服务器确认
- 缺少不同大模型的标识区分

**修复方案：**
1. **统一消息推送机制**
   - 移除前端直接添加消息到界面的逻辑
   - 所有消息（用户输入、语音输入、AI回复）均通过WebSocket推送
   - 添加`X-Request-Source: 'web'`头部标识消息来源

2. **新增聊天消息处理**
   - 添加`chat_message`类型的WebSocket消息处理
   - 支持消息发送者识别（user/human/ai/assistant）
   - 集成模型信息和请求来源显示

3. **本地存储增强**
   - 自动保存聊天记录到本地存储
   - 支持按sessionId区分不同会话
   - 记录时间戳、模型信息等元数据

**技术实现：**
```javascript
// WebSocket聊天消息处理
if (messageData.type === 'chat_message') {
    var alignment = sender === 'user' ? 'right' : 'left';
    var senderLabel = modelInfo ? `AI回复(${modelInfo})` : 'AI回复';
    addMessage(messageContent, alignment, senderLabel, messageMode, modelInfo, requestSource);
}

// 移除直接添加消息逻辑
fetch('/human', {
    headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'X-Request-Source': 'web'
    }
});
```

**验证结果：**
- ✅ 前端完全依赖WebSocket接收消息
- ✅ 支持第三方服务推送消息显示
- ✅ 语音输入通过服务器确认后显示

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## 2025-01-27 - WebSocket连接时序问题修复 - AIfeng

### 问题修复：刷新页面后新sessionId未加入websocket_connections

**问题描述：**
- 页面刷新后，WebSocket连接在页面加载时立即建立
- 此时sessionId仍为默认值0，WebRTC连接尚未建立
- 真正的sessionId在WebRTC连接建立后才从服务器获取
- 导致新会话的WebSocket连接无法正确关联到websocket_connections

**根本原因：**
连接建立时序错误：WebSocket连接 → sessionId获取，应该是：sessionId获取 → WebSocket连接

**修复方案：**
1. **调整连接时序**
   - 移除页面加载时的自动WebSocket连接
   - 在WebRTC连接建立并获得sessionId后触发WebSocket连接

2. **前端逻辑优化**
   - 修改`client.js`：在设置sessionId后触发WebSocket连接
   - 修改`webrtcapichat.html`：移除页面初始化时的connectWebSocket调用
   - 添加sessionId有效性验证和警告日志

3. **保持重连机制**
   - 保留页面可见性变化时的重连逻辑
   - 保留网络异常时的自动重连机制

**技术实现：**
```javascript
// client.js - 在获得sessionId后触发WebSocket连接
.then((answer) => {
    document.getElementById('sessionid').value = answer.sessionid
    console.log('SessionID已设置:', answer.sessionid);
    
    if (typeof connectWebSocket === 'function') {
        console.log('触发WebSocket连接...');
        connectWebSocket();
    }
    return pc.setRemoteDescription(answer);
})

// webrtcapichat.html - 移除自动连接
// connectWebSocket(); // 移除自动连接，改为在获得sessionid后连接

// 添加sessionId验证
if (sessionid === 0) {
    console.warn('警告: sessionid为0，可能WebRTC连接尚未建立');
}
```

**验证结果：**
- ✅ WebSocket连接在获得有效sessionId后建立
- ✅ 新会话正确添加到websocket_connections中
- ✅ 保持原有重连和错误处理机制
- ✅ 添加调试日志便于问题排查
- ✅ AI回复显示模型信息标识
- ✅ 本地存储自动保存聊天记录

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## 2024-12-19 SessionId 管理机制优化
**AIfeng/2024-12-19**

### 问题描述
前端页面刷新后sessionId丢失，导致数字人会话中断，用户体验不佳。

### 解决方案
1. **持久化存储**: 实现sessionId的本地存储和自动恢复机制
2. **会话状态管理**: 添加会话ID显示和手动重置功能
3. **智能重连**: 页面加载时自动尝试恢复之前的会话连接
4. **用户交互优化**: 提供直观的会话状态反馈和控制选项

### 技术实现
- 在`webrtcapichat.html`中添加sessionId管理函数：`saveSessionId`、`restoreSessionId`、`clearSessionId`
- 修改`client.js`中的`negotiate`函数，在获取sessionId后自动保存到localStorage
- 在WebSocket连接成功后更新UI显示当前sessionId
- 添加"重置"按钮支持手动清除sessionId并重新连接
- 页面初始化时自动尝试恢复sessionId并延迟重连WebSocket

### 界面改进
- 当前会话ID输入框：实时显示连接状态和sessionId值
- 重置按钮：支持用户确认后清除会话并提示重新连接
- 状态提示：连接成功后placeholder显示"已连接"

### ChatOverlay 对话框优化
**背景**: 对话框遮挡数字人界面，影响视觉体验；缺乏灵活的显示控制和透明度调节功能。

**解决方案**:
1. **透明度优化**: 将所有背景透明度调整至50%，减少对数字人界面的遮挡
2. **功能重构**: 将"清空对话记录"按钮改为"隐藏对话框"功能
3. **配置管理**: 在侧边栏新增"对话框配置"模块，集中管理对话框相关设置
4. **持久化配置**: 所有配置项支持本地存储，页面刷新后自动恢复

**技术实现**:
- 调整CSS透明度：chatOverlay主背景、消息框、头像背景均设为50%透明度
- 新增JavaScript函数：`toggleChatOverlay`、`updateChatOverlayOpacity`、`updateMessageOpacity`、`loadChatOverlayConfig`
- 动态样式管理：通过JavaScript动态创建CSS样式实现实时透明度调节
- 事件监听器：滑块控件实时响应用户调整，立即应用视觉效果

**界面改进**:
- 对话框配置模块：显示/隐藏开关、对话框透明度滑块、消息框透明度滑块
- 实时反馈：滑块旁显示当前透明度百分比值
- 重置功能：一键恢复所有配置到默认状态
- 隐藏按钮：原清空按钮改为"-"图标，点击隐藏对话框

### 验证结果
- ✅ SessionId现在能够在页面刷新后自动恢复，保持数字人会话的连续性
- ✅ 对话框现在更加透明，不会过度遮挡数字人界面
- ✅ 用户可根据需要灵活调节透明度和显示状态
- ✅ 所有配置项支持持久化存储，提升用户体验

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## 2025-01-27 - LLM模型信息显示修复 - AIfeng

### 问题修复：页面显示"Unknown LLM"而非实际模型名称

**问题背景：**
- 启用豆包模型后，页面始终显示"Unknown LLM"
- app.py中尝试获取`nerfreals[sessionid].llm.model_name`但获取失败
- LLM处理函数只创建模型实例处理响应，未设置到nerfreal对象

**根因分析：**
1. **缺失LLM实例绑定**
   - `llm.py`中的处理函数创建Doubao实例但未赋值给`nerfreal.llm`
   - `app.py`中无法通过`nerfreals[sessionid].llm.model_name`获取模型信息

2. **模型名称属性缺失**
   - Doubao类缺少`model_name`属性用于页面显示
   - 通义千问使用OpenAI客户端，无统一的模型名称接口

**解决方案：**
1. **Doubao类增强**
   - 添加`model_name = "豆包大模型"`属性
   - 提供统一的模型名称显示接口

2. **LLM实例绑定**
   - 在`_handle_doubao_response`中设置`nerfreal.llm = doubao`
   - 同时设置`nerfreal.llm_model_name = doubao.model_name`

3. **通义千问兼容**
   - 创建QwenWrapper包装类提供`model_name`属性
   - 统一模型信息获取机制

**技术实现：**
```python
# Doubao.py - 添加模型名称属性
self.model_name = "豆包大模型"  # 添加model_name属性用于页面显示

# llm.py - 绑定LLM实例
doubao = Doubao()
nerfreal.llm = doubao
nerfreal.llm_model_name = doubao.model_name

# 通义千问包装类
class QwenWrapper:
    def __init__(self):
        self.model_name = "通义千问"
```

**验证结果：**
- ✅ 豆包模型页面正确显示"豆包大模型"
- ✅ 通义千问模型页面正确显示"通义千问"
- ✅ app.py中`getattr(nerfreals[sessionid], 'llm_model_name', 'Unknown LLM')`正常工作
- ✅ `nerfreals[sessionid].llm.model_name`属性访问成功
- ✅ 模型信息在WebSocket消息中正确传递到前端

---

## 2024-12-19 WebSocket通信机制修正
**AIfeng/2024-12-19**

### 问题描述
用户指出前期实现存在误解，不应该通过HTTP接口返回数据来获取消息内容，而是完全通过WebSocket通信同步数据。需要修正代码，确保所有消息数据都通过WebSocket推送。

### 修复方案
1. **纯WebSocket通信**：移除HTTP响应中的消息数据返回，只保留简单的处理状态
2. **统一数据流**：所有消息显示完全依赖WebSocket推送，不再从HTTP响应获取任何消息数据
3. **简化响应格式**：HTTP接口只返回处理状态，不包含具体的消息内容
4. **保持错误处理**：网络错误仍通过前端直接处理，服务器错误通过WebSocket推送

### 技术实现
**后端修改** (`e:\fengyang\eman_one\app.py`)：
- 简化`/human`接口返回格式，只包含`code`和`message`状态信息
- 移除HTTP响应中的`user_message`、`ai_response`、`model_info`等数据字段
- 保持WebSocket推送机制不变，所有消息数据通过WebSocket传输

**前端修改** (`e:\fengyang\eman_one\web\webrtcapichat.html`)：
- 移除对HTTP响应数据的处理和界面显示逻辑
- 保留网络错误的本地处理机制
- 所有消息显示完全依赖WebSocket推送的`chat_message`类型数据
- 简化HTTP响应处理，只检查处理状态

### 验证结果
- ✅ HTTP接口不再返回消息数据，只返回处理状态
- ✅ 所有消息显示完全通过WebSocket推送实现
- ✅ 前端不再依赖HTTP响应获取消息内容
- ✅ 网络错误处理机制保持正常
- ✅ WebSocket推送机制保持完整功能
- ✅ 实现了纯WebSocket数据通信架构

---

## 2025-06-26 - AIfeng

### 问题修复：LLM模块导入错误

**问题描述：**
- `ImportError: cannot import name 'llm_response' from 'llm'` 
- app.py无法从llm包中导入llm_response函数

**修复方案：**
- 修改 `llm/__init__.py` 文件，添加llm_response函数的正确导入
- 使用importlib.util动态加载llm.py模块，避免循环导入问题
- 更新__all__列表，确保llm_response函数正确导出

**技术实现：**
```python
# 使用importlib.util动态导入
import importlib.util
spec = importlib.util.spec_from_file_location("llm_module", os.path.join(parent_dir, "llm.py"))
llm_module = importlib.util.module_from_spec(spec)
spec.loader.exec_module(llm_module)
llm_response = llm_module.llm_response
```

**验证结果：**
- ✅ `from llm import llm_response` 导入成功
- ✅ app.py可以正常导入llm_response函数
- ✅ 豆包模型集成功能完全可用

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# 2024-12-19 代码质量与可维护性增强建议

## 新增文件
- `doc/dev/code_quality_enhancement.md` - 代码质量与可维护性增强建议文档

## 功能增强

### 架构优化建议
- **依赖注入模式**: 实现LLM容器管理，解耦模型选择逻辑
- **策略模式重构**: 替换if-elif条件判断，提升代码可扩展性
- **配置管理中心化**: 统一配置管理器，支持热重载和变更监听

### 代码质量提升
- **类型注解完善**: 全面添加类型提示，提升代码可读性
- **错误处理标准化**: 自定义异常类型和错误处理链
- **日志系统增强**: 结构化日志和链路追踪

### 测试策略完善
- **单元测试覆盖**: 完整的测试套件和Mock策略
- **集成测试自动化**: 模型切换和配置热重载测试

### 性能监控与优化
- **性能指标收集**: 响应时间、令牌速率、内存使用监控
- **缓存策略**: LRU缓存和智能缓存键生成

### 安全性增强
- **敏感信息保护**: API密钥加密存储
- **输入验证和清理**: XSS防护和输入长度限制

### 文档和规范
- **API文档自动生成**: FastAPI集成和Swagger文档
- **代码规范检查**: pre-commit钩子和自动化检查

### 部署和运维
- **容器化部署**: Docker配置和健康检查
- **监控和告警**: 系统健康检查和故障预警

## 实施优先级
- **高优先级**: 类型注解、错误处理、单元测试、输入验证
- **中优先级**: 策略模式、配置管理、性能监控、缓存策略
- **低优先级**: 依赖注入、微服务架构、分布式缓存、自动化运维

## 技术价值
- 🏗️ 提升架构设计质量
- 🔧 增强代码可维护性
- 🧪 完善测试覆盖率
- 📊 强化性能监控
- 🔒 提升安全保障
- 📚 完善文档体系
- 🚀 优化部署运维

---

## 2024-12-19
### WebSocket双向通信系统实现
**问题描述：**
- `/human` 接口处理的消息无法实时推送到前端页面
- 第三方调用 `/human` 接口时，页面无法获得反馈
- 缺乏页面与服务端的实时通信机制

**解决方案：**
1. **后端WebSocket服务器实现**
   - 在 `app.py` 中添加 WebSocket 支持（aiohttp）
   - 实现会话级连接管理（`websocket_connections`）
   - 添加消息推送函数 `broadcast_message_to_session`
   - 支持心跳检测和自动重连机制

2. **前端WebSocket客户端优化**
   - 修改 `webrtcapichat.html` 连接到新的 `/ws` 端点
   - 实现会话登录和消息类型处理
   - 添加聊天消息推送的实时显示

3. **消息推送集成**
   - 修改 `human` 函数，在处理消息后推送到WebSocket
   - 支持 `chat` 和 `echo` 两种消息类型的推送
   - 区分用户消息、AI回复和回音消息的显示

**技术实现：**
- **后端架构**：aiohttp WebSocket + weakref连接管理
- **消息格式**：JSON格式，包含类型、会话ID、内容和来源
- **连接管理**：基于sessionid的会话级连接池
- **错误处理**：连接异常自动清理和日志记录

**核心功能：**
- ✅ 实时双向通信：页面↔服务端
- ✅ 会话级消息推送：支持多用户并发
- ✅ 消息类型区分：用户/AI助手/回音
- ✅ 连接状态管理：自动重连和心跳检测
- ✅ 第三方接口支持：外部调用也能推送到页面

**测试工具：**
- 创建 `websocket_test.html` 测试页面
- 支持连接状态监控和消息发送测试
- 实时日志显示和错误诊断

**技术价值：**
- 🚀 **实时性提升**：消息即时推送，无需轮询
- 🔄 **双向通信**：支持服务端主动推送
- 🎯 **精准推送**：基于会话ID的定向消息
- 🛡️ **稳定性增强**：自动重连和异常处理
- 🔧 **扩展性强**：支持未来更多消息类型

# 2024-12-19 WebRTC Chat页面消息类型支持修复

## 问题描述
- `webrtcapichat.html`中使用"type": "chat"的模型对话数据没有被收录到chatOverlay
- 表单提交时固定发送"type": "echo"，无法发送chat类型消息
- WebSocket消息处理逻辑未正确识别chat类型回复

## 修复内容

### 1. 添加消息类型选择器
- 在文本输入表单中添加消息类型下拉选择框
- 支持"智能对话"(chat)和"回音模式"(echo)两种类型
- 默认选择为"智能对话"模式

### 2. 修改表单提交逻辑
- 获取用户选择的消息类型，替代固定的'echo'类型
- 动态发送用户选择的消息类型到服务器

### 3. 优化WebSocket消息处理
- 增加对`messageData.Data.Type`字段的检查
- 根据服务器返回的消息类型正确设置显示模式
- 添加调试日志输出，便于问题排查
- 修复TTS推送时使用原始消息类型而非固定echo类型

## 技术实现

### HTML表单增强
```html
<div class="form-group">
    <label for="message-type">消息类型</label>
    <select class="form-control" id="message-type">
        <option value="chat">智能对话</option>
        <option value="echo">回音模式</option>
    </select>
</div>
```

### JavaScript逻辑优化
```javascript
// 动态获取消息类型
var messageType = document.getElementById('message-type') ? 
    document.getElementById('message-type').value : 'chat';

// 消息模式判断增强
if (messageData.Data.Mode) {
    mode = messageData.Data.Mode;
} else if (messageData.Data.Type) {
    mode = messageData.Data.Type;
} else {
    // 启发式判断逻辑
}
```

## 修复效果
- ✅ 用户可以选择发送chat或echo类型消息
- ✅ chat类型的大模型回复正确显示在chatOverlay中
- ✅ 不同消息类型有对应的视觉标识(头像和颜色)
- ✅ 调试信息完善，便于后续维护

## 兼容性说明
- 保持向后兼容，默认消息类型为chat
- 原有echo模式功能不受影响
- 支持服务器端返回的Mode和Type字段

---

## 2024-12-19 - AIfeng

### 功能增强：豆包大模型集成与配置化改造

**新增文件：**
- `llm/Doubao.py` - 豆包大模型API接口实现
- `config/doubao_config.json` - 豆包模型详细配置文件
- `config/llm_config.json` - LLM模型统一配置管理

**文件修改：**
- `llm.py` - 重构LLM响应函数，支持多模型切换

**新增功能：**
1. **豆包模型集成**
   - 基于火山引擎豆包API实现对话功能
   - 支持流式和非流式响应模式
   - 完整的错误处理和异常捕获机制
   - 支持自定义API密钥和基础URL配置

2. **配置化架构设计**
   - 人物设定完全配置化（性格、背景、对话风格等）
   - API参数可配置（模型名称、温度、top_p、最大token等）
   - 响应行为配置（流式传输、重试机制、超时设置）
   - 高级功能配置（安全过滤、内容审核、日志记录）

3. **多模型统一管理**
   - 通过`llm_config.json`统一管理模型选择
   - 支持通义千问和豆包模型无缝切换
   - 保持原有通义千问功能完整性
   - 统一的性能监控和日志记录

4. **流式响应优化**
   - 豆包模型支持实时流式输出
   - 智能分句处理，提升用户体验
   - 首个token时间和总响应时间监控
   - 回调函数机制支持自定义处理逻辑

5. **配置文件结构**
   - `doubao_config.json`：包含API配置、人物设定、响应配置等
   - `llm_config.json`：模型选择和通用设置
   - 支持环境变量和配置文件双重配置方式

**技术实现：**
- 重构`llm_response`函数为模块化架构
- 新增`_load_llm_config`、`_handle_doubao_response`、`_handle_qwen_response`函数
- 实现豆包API的HTTP请求封装和流式处理
- 配置文件JSON格式化和错误处理机制
- 性能监控和详细日志记录

**配置示例：**
```json
{
  "model_type": "doubao",
  "models": {
    "doubao": {
      "config_file": "config/doubao_config.json"
    }
  }
}
```

**兼容性：**
- 完全向后兼容原有通义千问配置
- 支持动态模型切换，无需重启服务
- 保持原有API接口不变

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## 2024-12-19 - AIfeng

### 功能增强：数字人对话记录系统

**文件修改：**
- `web/webrtcapichat.html` - 增强数字人对话页面

**新增功能：**
1. **对话框界面优化**
   - 在数字人视频右下角添加完整的对话记录框
   - 增加聊天框头部显示"数字人对话记录"
   - 添加清空对话记录按钮
   - 优化消息显示样式，支持消息动画效果

2. **消息来源标注**
   - 用户输入：标注为"用户输入"或"用户语音"
   - 数字人回复：标注为"数字人回复"
   - 支持不同模式的头像颜色区分（回声模式、对话模式、纯文本模式）

3. **多种输入模式支持**
   - 文字输入：通过文本框发送消息
   - 语音输入：通过录音功能发送语音消息
   - 自动识别并标注输入类型

4. **智能模式识别**
   - 回声模式：数字人复述用户输入
   - 对话模式：大模型生成回复内容
   - 纯文本模式：直接文本显示
   - 基于消息内容的启发式模式判断

5. **本地存储功能**
   - 自动保存对话记录到浏览器本地存储
   - 页面刷新后自动恢复历史对话
   - 支持手动清空对话记录

6. **用户体验优化**
   - 消息自动滚动到底部
   - 空消息输入验证
   - 消息时间戳显示
   - 响应式布局适配

**技术实现：**
- 扩展 `addMessage` 函数支持来源和模式参数
- 新增 `clearChatHistory`、`saveChatHistory`、`loadChatHistory` 函数
- 优化 WebSocket 消息处理逻辑
- 增强 CSS 样式支持动画和多状态显示

**兼容性：**
- 保持原有 WebRTC 功能完整性
- 向后兼容现有 API 接口
- 支持所有主流浏览器

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## WebRTC连接优化更新日志

### 问题描述
用户反映WebRTC连接状态显示"Connection state is connecting"但连接时长很长，需要分析和优化连接建立过程。

### 根因分析
通过代码分析发现连接延迟可能由以下原因造成：
1. 模型初始化过程耗时过长（ernerf/musetalk/wav2lip/ultralight模型加载）
2. ICE候选者收集和连接建立过程缺乏监控
3. 音视频轨道初始化缺乏性能监控
4. SDP协商过程缺乏时间追踪

### 优化措施

#### 1. 连接状态监控增强
- 在`app.py`的`on_connectionstatechange`函数中添加详细的时间戳记录
- 增加SessionID标识，便于多会话调试
- 添加连接状态变化的详细日志（connecting/connected/failed/closed）
- 改进错误处理，避免重复删除会话

#### 2. ICE连接监控
- 新增`on_iceconnectionstatechange`事件监听器
- 监控ICE连接状态变化（checking/connected/completed/failed/disconnected）
- 新增`on_icegatheringstatechange`事件监听器
- 监控ICE候选者收集过程（gathering/complete）

#### 3. 模型初始化优化
- 在`build_nerfreal`函数中添加详细的加载时间监控
- 为每种模型类型（Wav2Lip/MuseTalk/ERNeRF/UltraLight）添加专门的日志
- 增强错误处理和资源清理机制
- 添加垃圾回收以优化内存使用

#### 4. 音视频轨道初始化监控
- 监控HumanPlayer创建时间
- 监控音频轨道和视频轨道添加时间
- 记录整个音视频初始化过程的总耗时

#### 5. 编解码器配置监控
- 监控视频编解码器配置过程
- 记录可用编解码器列表（H264/VP8/rtx）
- 监控编解码器偏好设置时间

#### 6. SDP协商过程监控
- 监控SDP协商的完整过程
- 记录远程描述设置、应答创建、本地描述设置的各个阶段
- 计算SDP协商总耗时

### 技术实现细节

#### 时间戳格式
所有时间戳使用`time.time()`获取，精确到毫秒（%.3f格式）

#### 日志格式标准化
```
[SessionID:XXXXXX] 操作描述 at 时间戳
[SessionID:XXXXXX] 操作描述 in X.XXX seconds
```

#### 错误处理改进
- 使用try-catch包装模型初始化过程
- 添加资源清理机制
- 避免重复删除会话导致的KeyError

### 预期效果
1. **问题定位精确化**：通过详细的时间戳记录，可以精确定位连接建立过程中的瓶颈
2. **性能监控可视化**：各个阶段的耗时记录有助于识别性能热点
3. **调试效率提升**：SessionID标识和结构化日志便于多会话并发调试
4. **系统稳定性增强**：改进的错误处理和资源清理机制

### 后续优化建议
1. **模型预加载**：考虑在服务启动时预加载常用模型
2. **连接池优化**：实现模型实例复用机制
3. **网络配置优化**：优化STUN/TURN服务器配置
4. **异步初始化**：将模型初始化与WebRTC连接建立并行处理

## 2024-01-XX STUN服务器优化更新

### 优化背景
基于日志分析发现ICE候选者收集延迟（5秒+）是主要性能瓶颈，需要优化STUN服务器配置。

### 技术实现

#### 1. 多STUN服务器配置
- 添加Google多个STUN服务器节点
- 实现负载均衡和故障转移
- 配置ICE候选者池大小优化

#### 2. ICE收集超时机制
- 设置3秒超时限制
- 避免无限等待ICE收集完成
- 提供降级处理方案

#### 3. 连接状态监控增强
- 添加实时ICE状态显示
- 提供用户友好的连接状态反馈
- 增强调试和问题定位能力

### 文件变更记录
- 修改文件：`e:\fengyang\eman_one\app.py`
- 变更类型：功能增强、性能监控、错误处理改进
- 影响范围：WebRTC连接建立流程、模型初始化流程
- `web/client.js`: 优化STUN配置，添加超时机制和状态监控
- `web/whep.js`: 同步STUN服务器配置优化

### 预期效果
- ICE收集时间从5秒降低到1-2秒
- 总连接时间减少50-60%
- 提升用户连接体验

### 测试建议
1. 启动服务后观察日志输出格式
2. 建立WebRTC连接，记录各阶段耗时
3. 模拟网络延迟环境测试ICE连接过程
4. 测试多会话并发场景下的日志区分度