middleware — 管线中间件

在 捕获 → VAD → ASR → MT → TTS 任意阶段挂拦截器。可多开，按 priority 排序。

声明

json

{
  "id": "community.mod.text_filter",
  "name": "流水线文字过滤与润色中间件",
  "version": "1.0.0",
  "target_app_version": "0.2",
  "type": "middleware",
  "entrypoint": "filter_middleware.py:TextFilterMiddleware",
  "enabled": false
}

引擎类之外，middleware 启用后即挂进流水线（不需要「选为当前引擎」）。

基类与钩子

python

from transbox.plugins.base import BasePipelineMiddleware, Transcript, Translation

class TextFilterMiddleware(BasePipelineMiddleware):
    @property
    def priority(self) -> int:
        return 50  # 越小越先执行，默认 100（也可用 config_schema 的 priority 配置项覆盖）

    # 1. VAD / ASR 之前的音频（float32 PCM）
    def process_audio(self, audio, context):
        return audio

    # 2. ASR 识别结果（送 MT 之前）
    def process_transcript(self, transcript: Transcript, context) -> Transcript:
        return Transcript(
            text=transcript.text.replace("那个...", ""),
            language=transcript.language,
        )

    # 3. MT 翻译结果（送往 UI 与 TTS 之前）
    def process_translation(self, translation: Translation, context) -> Translation:
        return Translation(
            text=translation.text.replace("坏词", "***"),
            complete=translation.complete,
        )

    # 4. TTS 合成音频（声卡播放之前）—— 返回 (pcm, sample_rate)
    def process_tts_audio(self, pcm_audio, sample_rate, context):
        return pcm_audio, sample_rate

执行顺序：process_audio → process_transcript → process_translation → process_tts_audio。

每个钩子都有默认透传实现，只覆盖你需要的那几个即可。

上下文 `PipelineContext`

python

@dataclass
class PipelineContext:
    session_id: str = ""
    sample_rate: int = 16000
    source: str = "peer"          # 'peer'（对方/系统声音） | 'self'（我方麦克风）
    source_lang: str = "auto"
    target_lang: str = "zh"
    extra: dict = {}

priority 也可通过插件配置覆盖：基类默认读 self._config.get("priority", 100)。

注意

钩子在音频/推理的热路径上，务必快。重活（网络、模型）不要放在这里，真需要就异步化并接受"当前这一句不生效"。
返回值必须类型正确：process_tts_audio 返回的是元组 (pcm, sample_rate)，不是单个数组。
双轨场景下 context.source 会区分 peer / self，需要区别对待时按它分支。

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基类与钩子 ​

上下文 PipelineContext ​

注意 ​

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基类与钩子

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