通过蓝牙注入音频文件到麦克风流 实现语音识别自动化测试

要实现通过伪装HFP耳机发送音频文件给第三方VR设备，核心是在Bumble的HFP示例基础上，补充SCO链路的音频流发送逻辑，以下是具体步骤：

1. 明确HFP音频传输要求 #

HFP的语音传输依赖SCO同步链路，要求音频必须是：8kHz采样率、单声道、16位线性PCM格式。所有音频文件必须先转换成该格式，否则设备无法识别。

2. 修改Bumble的HFP Handsfree脚本 #

原run_hfp_handsfree.py仅处理AT命令交互，未实现SCO音频发送，需添加以下关键代码：

步骤2.1 导入音频处理依赖 #

在脚本顶部添加：

import wave
import asyncio

步骤2.2 实现音频发送异步函数 #

添加专门的音频发送任务，按HFP帧间隔推送PCM数据：

async def send_audio(sco_socket, audio_path):
    # 验证音频格式是否符合要求
    with wave.open(audio_path, 'rb') as audio_file:
        if (audio_file.getframerate() != 8000 or
            audio_file.getnchannels() != 1 or
            audio_file.getsampwidth() != 2):
            raise ValueError("音频必须是8kHz单声道16位PCM格式")

        # HFP SCO每帧对应20ms音频（160个采样点）
        chunk_size = 160
        while True:
            chunk = audio_file.readframes(chunk_size)
            if not chunk:
                break
            await sco_socket.send(chunk)
            await asyncio.sleep(0.02)  # 严格匹配20ms帧间隔

步骤2.3 连接后触发音频发送 #

找到脚本中处理HFP连接事件的部分，在连接建立后启动音频发送任务：

# 替换原有的连接回调逻辑
async def on_hfp_connected(client):
    print("HFP连接已建立，开始发送音频...")
    # 获取已建立的SCO套接字
    sco_link = client.sco_socket
    if sco_link:
        # 启动异步音频发送任务
        asyncio.create_task(send_audio(sco_link, "/path/to/your/test_audio.wav"))

3. 预处理测试音频文件 #

如果你的原始音频不符合HFP格式，用ffmpeg转换：

ffmpeg -i original_audio.mp3 -ar 8000 -ac 1 -c:a pcm_s16le test_audio.wav

4. 测试流程验证 #

1. 运行修改后的脚本，等待第三方VR设备蓝牙连接到伪装的HFP耳机
2. 设备连接成功后，脚本自动开始发送音频文件
3. 检查VR设备是否将接收到的音频识别为对应命令

常见问题排查 #

• SCO链路未建立：确认第三方设备支持HFP 1.6及以上版本，且连接时已启用音频服务
• 音频识别失败：检查音频格式是否严格匹配，可直接用专业音频工具（如Audacity）导出符合要求的PCM文件
• 音频卡顿/断流：确保异步发送的帧间隔准确，避免主线程被其他任务阻塞

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kevin Zhao