openai-whisper-asr-webservice提供的asr的api其实并不兼容openai的api，所以在dify中是不能直接添加到语音转文字的模型中，对比了下两个api的传参情况，其实只要改动一处，就能支持：
openai兼容的asr调用中formdata中音频文件是file=XXX这样的，而openai-whisper-asr-webservice提供的asr的api中formdata中音频文件是audio_file=XXX这样的。感觉使用openresty的lua简单处理一下改formdata中的信息转发到后端就可以搞定，折腾了半天没有进展 😦 只好先用nodejs做个express服务来转发下，效果是ok的。
const express = require("express");
const app = express();
const multer = require("multer");
const uploader = multer({ storage: multer.memoryStorage() });
const FormData = require('form-data');
const fetch = require('node-fetch');
const asrurl="http://127.0.0.1:9000/asr?output=json"app.post("/v1/audio/transcriptions", uploader.single("file"), (req, res)=> {let newForm = new FormData();newForm.append('audio_file', req.file.buffer,{ filename: req.file.originalname, contentType: req.file.mimetype });fetch(asrurl, { method: 'POST', body: newForm, headers: newForm.getHeaders() }).then(resp=>resp.json()).then(response=> res.json({"text":response.text}) ).catch(error=>{ res.status(500).send(error.message); });
});var server=app.listen(9100,()=>{ console.log("openai whisper 进程启动 "); });这样可以在dify中添加openai兼容模型，选择speech2text模型，模型名称随便填，API endpoint URL
填 http://ip:9100/v1
又更新了下代码：采用内存存储上传文件，减少写入磁盘文件和读取磁盘文件环节
