LiteLoaderQQNT-OneBotApi语音消息发送问题解析
2025-07-01 03:13:29作者:钟日瑜
问题背景
在使用LiteLoaderQQNT-OneBotApi进行语音消息发送时,开发者可能会遇到语音消息无法正常发送的问题。本文详细分析了该问题的原因及解决方案,并提供了相关的技术实现细节。
问题现象
开发者尝试通过API发送语音消息时,虽然接口返回"发送成功"的状态,但实际上消息并未成功发送。具体表现为:
- 使用ffmpeg转换后的.amr格式音频文件
- 通过POST请求发送到/send_msg接口
- 服务端返回200状态码和"发送成功"消息
- 但实际群聊中并未收到语音消息
根本原因
经过分析,发现问题的根本原因在于消息类型字段设置错误。在LiteLoaderQQNT-OneBotApi的实现中:
- 正确的语音消息类型应为"voice"
- 但开发者错误地使用了"record"作为类型标识
解决方案
修改消息类型字段即可解决该问题:
{
"message_type": "group",
"group_id": 701339984,
"message": [
{
"type": "voice", // 将"record"改为"voice"
"data": {
"file": "http://127.0.0.1:8021/audio.amr"
}
}
],
"auto_escape": true
}
音频格式转换建议
虽然问题主要出在消息类型上,但音频格式转换也是语音消息发送的重要环节。以下是使用ffmpeg进行音频转换的技术要点:
-
推荐参数设置:
- 单声道(-ac 1)
- 8000Hz采样率(-ar 8000)
- AMR格式输出
-
Java实现示例:
public static void transferMp3Amr(String mp3Path, String target) {
File source = new File(path);
try {
if (!source.exists()) {
throw new Exception("文件不存在!");
}
List<String> commend = new ArrayList<String>();
commend.add(path + "ffmpeg.exe");
commend.add("-y");
commend.add("-i");
commend.add(mp3Path);
commend.add("-ac");
commend.add("1");
commend.add("-ar");
commend.add("8000");
commend.add(target);
try {
ProcessBuilder builder = new ProcessBuilder();
builder.command(commend);
Process p = builder.start();
p.waitFor();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("mp3转amr异常...");
e.printStackTrace();
}
}
已知问题
即使修改消息类型后语音可以正常发送,仍存在一个显示问题:
- 实际28秒的语音在群聊中只显示为2秒
- 该问题属于显示bug,不影响实际语音内容的完整性
总结
通过本案例可以看出,在使用API时准确理解各个字段的含义至关重要。对于LiteLoaderQQNT-OneBotApi的语音消息发送功能,开发者需要注意:
- 使用正确的消息类型"voice"而非"record"
- 确保音频文件格式符合要求
- 了解并接受当前存在的显示时间不准确的问题
希望本文能帮助开发者更好地使用LiteLoaderQQNT-OneBotApi的语音消息功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
535
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178