Qwen3-ASR-0.6B与Vue3构建语音控制后台想不想给你的后台管理系统加上“动动嘴”就能操作的能力想象一下不用再费力地点击层层菜单只需要说一句“打开用户列表”或者“搜索最近三天的订单”系统就能自动执行。这听起来像是科幻电影里的场景但现在借助开源的语音识别模型和现代前端框架我们自己就能轻松实现。今天我就带你一步步用Vue3前端和Qwen3-ASR-0.6B后端搭建一个具备语音指令控制功能的后台管理系统。整个过程不需要复杂的算法知识更像是在搭积木把几个现成的、好用的模块组合起来。我会把每个步骤都讲清楚确保你跟着做就能跑起来。1. 项目整体思路先看森林再看树木在动手写代码之前我们先花几分钟把整个项目的蓝图看清楚。这样你就能明白每一步是在做什么而不是机械地复制粘贴。我们的目标是构建一个前后端分离的语音控制后台。简单来说就是两个部分前端 (Vue3应用)这是用户看到的界面一个标准的后台管理系统。它的特殊之处在于界面上会有一个“麦克风”按钮。用户点击后说话前端负责录制音频并把音频数据发送给后端。后端 (语音识别服务)这里我们使用Qwen3-ASR-0.6B模型。它专门负责一件事听懂用户说了什么。前端把音频传过来它分析后把音频内容转换成一行文字比如“查询订单”再把这行文字返回给前端。前端拿到识别出的文字后就像接到了命令去执行对应的操作比如跳转页面、查询表格数据等等。整个流程就像一场接力赛用户说话音频 - 前端采集并传递 - 后端识别成文字 - 前端接收文字并执行命令。为了让这个流程跑起来我们需要准备三样东西一个能运行Qwen3-ASR模型的后端环境。一个Vue3的前端项目架子。一套让前后端能“对话”传递音频和文字的规则也就是API接口。接下来我们就从搭建后端服务开始。2. 后端准备快速启动语音识别引擎Qwen3-ASR-0.6B是一个开源模型我们有好几种方式可以把它运行起来。为了最快看到效果我推荐使用现成的镜像部署这比从零开始配置Python环境要省心得多。2.1 选择部署方式你可以根据手头的资源选择方案A使用在线GPU平台最快上手很多云平台提供了预置的AI模型镜像。你可以搜索“Qwen3-ASR 镜像”或前往一些AI模型社区通常能找到一键部署的选项。部署后你会获得一个API访问地址比如https://your-service.com/v1/asr和一个密钥API Key。这是我们后续连接所需要的。方案B本地部署更可控如果你有带GPU的电脑或者用CPU勉强跑可以按照官方GitHub仓库的说明进行本地部署。基本步骤是安装Python、PyTorch然后克隆仓库安装依赖最后运行提供的推理脚本。本地部署的API地址通常是http://localhost:8000。为了教程的通用性后续的代码示例我们将假设后端服务地址是http://localhost:8000。如果你用的是在线服务只需要把这个地址替换成平台提供给你的即可。2.2 验证后端服务部署成功后我们首先确认服务是活的。打开终端用curl命令测试一下curl -X POST http://localhost:8000/v1/audio/transcriptions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: multipart/form-data \ -F file/path/to/your/test_audio.wav \ -F modelQwen3-ASR-0.6B如果返回一个包含text字段的JSON比如{text: 你好世界}那就恭喜你后端语音识别引擎已经准备就绪现在后端这个“耳朵”已经装好了接下来我们打造前端的“嘴巴”和“大脑”。3. 前端搭建创建Vue3项目与核心组件前端我们使用Vue3因为它组合式API写起来很灵活生态也丰富。3.1 初始化项目打开你的命令行工具执行以下命令来创建一个新的Vue3项目。我们这里选用Vite作为构建工具因为它速度更快。npm create vuelatest vue3-voice-admin创建过程中命令行会提示你选择一些特性。除了必选的Vue Router用于页面跳转和Pinia用于状态管理建议也把TypeScript选上这样代码会更规范减少出错。其他像测试之类的按需选择就行。项目创建好后进入目录并安装依赖cd vue3-voice-admin npm install3.2 构建语音控制核心VoiceControl组件这是整个项目的“魔法按钮”。我们在src/components目录下创建一个VoiceControl.vue文件。这个组件要干几件事显示一个麦克风按钮。点击时开始录制用户的语音。录制完成或用户停止时将音频数据发送给后端。接收并显示识别结果同时触发相应的操作。下面是这个组件的完整代码我已经加了详细的注释template div classvoice-control-wrapper !-- 麦克风按钮根据状态改变样式 -- button clicktoggleRecording :class[mic-button, { recording: isRecording, error: error }] :titleisRecording ? 点击停止录音 : 点击开始语音指令 span v-if!isRecording/span span v-else⏹/span /button !-- 状态提示 -- div v-ifstatusText classstatus-text :class{ error: error } {{ statusText }} /div !-- 识别结果浮窗 -- div v-iftranscript classtranscript-box strong识别结果/strong {{ transcript }} /div /div /template script setup langts import { ref, onUnmounted } from vue; import { useRouter } from vue-router; import { useAdminStore } from /stores/admin; // 假设我们有一个管理状态仓库 const router useRouter(); const adminStore useAdminStore(); // 响应式数据 const isRecording ref(false); const statusText ref(); const transcript ref(); const error ref(false); // 用于控制录音的API对象 let mediaRecorder: MediaRecorder | null null; let audioChunks: Blob[] []; // 核心函数开始或停止录音 const toggleRecording async () { if (isRecording.value) { // 如果正在录音则停止 stopRecording(); } else { // 否则开始录音 await startRecording(); } }; // 开始录音 const startRecording async () { try { error.value false; statusText.value 正在获取麦克风权限...; // 请求用户麦克风权限 const stream await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }); statusText.value 请开始说话...; // 创建MediaRecorder实例录制为WAV格式以便后端识别 mediaRecorder new MediaRecorder(stream, { mimeType: audio/webm }); audioChunks []; // 收集音频数据块 mediaRecorder.ondataavailable (event) { if (event.data.size 0) { audioChunks.push(event.data); } }; // 录音停止时的处理 mediaRecorder.onstop async () { statusText.value 正在识别语音...; // 将音频数据块合并成一个Blob const audioBlob new Blob(audioChunks, { type: audio/webm }); // 调用识别函数 await sendAudioForRecognition(audioBlob); // 关闭麦克风流释放资源 stream.getTracks().forEach(track track.stop()); }; // 开始录音每100毫秒收集一次数据 mediaRecorder.start(100); isRecording.value true; } catch (err) { console.error(启动录音失败:, err); error.value true; statusText.value 无法访问麦克风请检查权限。; } }; // 停止录音 const stopRecording () { if (mediaRecorder isRecording.value) { mediaRecorder.stop(); isRecording.value false; statusText.value 处理中...; } }; // 将音频发送到后端进行识别 const sendAudioForRecognition async (audioBlob: Blob) { try { // 将Blob转换为File对象方便通过FormData发送 const audioFile new File([audioBlob], voice_command.webm, { type: audio/webm }); const formData new FormData(); formData.append(file, audioFile); formData.append(model, Qwen3-ASR-0.6B); // 告诉后端使用哪个模型 // 发送POST请求到我们的语音识别后端 const response await fetch(http://localhost:8000/v1/audio/transcriptions, { method: POST, headers: { Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE, // 替换成你的真实API Key }, body: formData, }); if (!response.ok) { throw new Error(识别请求失败: ${response.status}); } const result await response.json(); transcript.value result.text; // 假设后端返回 { text: 识别出的文字 } statusText.value 识别成功; // 识别成功后执行对应的命令 executeVoiceCommand(result.text); // 3秒后清空识别结果 setTimeout(() { transcript.value ; statusText.value ; }, 3000); } catch (err) { console.error(语音识别失败:, err); error.value true; statusText.value 识别失败请重试。; transcript.value ; } }; // 根据识别出的文字执行命令这里是核心逻辑 const executeVoiceCommand (command: string) { const cmd command.toLowerCase().trim(); console.log(执行语音指令: ${cmd}); // 示例指令集你可以根据你的后台功能无限扩展 if (cmd.includes(首页) || cmd.includes(主页) || cmd.includes(dashboard)) { router.push(/); } else if (cmd.includes(用户) || cmd.includes(用户列表)) { router.push(/users); // 也可以在这里触发Store中的action去获取用户数据 // adminStore.fetchUsers(); } else if (cmd.includes(订单) || cmd.includes(订单列表)) { router.push(/orders); } else if (cmd.includes(搜索) cmd.includes(订单)) { // 更复杂的指令可以解析出参数 const match cmd.match(/搜索(.*?)的订单/); if (match) { const keyword match[1]; router.push(/orders?search${encodeURIComponent(keyword)}); } } else if (cmd.includes(刷新)) { location.reload(); // 简单粗暴的刷新 } else if (cmd.includes(退出) || cmd.includes(登出)) { // 执行登出逻辑 adminStore.logout(); router.push(/login); } else { // 未识别的指令 statusText.value 指令“${cmd}”未识别请尝试更清晰的表述。; } }; // 组件卸载时确保清理录音资源 onUnmounted(() { if (mediaRecorder isRecording.value) { mediaRecorder.stop(); } }); /script style scoped .voice-control-wrapper { display: inline-flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 8px; } .mic-button { width: 60px; height: 60px; border-radius: 50%; border: none; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; font-size: 24px; cursor: pointer; transition: all 0.3s ease; box-shadow: 0 4px 12px rgba(102, 126, 234, 0.4); } .mic-button:hover { transform: scale(1.05); box-shadow: 0 6px 16px rgba(102, 126, 234, 0.6); } .mic-button.recording { background: linear-gradient(135deg, #f56565 0%, #ed64a6 100%); animation: pulse 1.5s infinite; box-shadow: 0 4px 12px rgba(245, 101, 101, 0.6); } .mic-button.error { background: #a0aec0; } keyframes pulse { 0% { box-shadow: 0 0 0 0 rgba(245, 101, 101, 0.7); } 70% { box-shadow: 0 0 0 10px rgba(245, 101, 101, 0); } 100% { box-shadow: 0 0 0 0 rgba(245, 101, 101, 0); } } .status-text { font-size: 0.85rem; color: #4a5568; min-height: 1.2em; } .status-text.error { color: #f56565; } .transcript-box { margin-top: 10px; padding: 10px 15px; background-color: #f7fafc; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; max-width: 300px; word-break: break-word; } /style这个组件已经具备了完整的录音、发送、识别、执行链条。接下来我们把它放到后台的主布局里。4. 集成与功能扩展让语音无处不在4.1 将语音组件嵌入后台布局通常后台管理系统有一个主导航布局Layout.vue。我们把VoiceControl组件放在一个显眼且方便的位置比如导航栏的右上角。在src/layouts/MainLayout.vue或类似文件中template div classmain-layout header classapp-header !-- 左侧Logo和导航 -- div classheader-left.../div !-- 右侧用户区和语音控制 -- div classheader-right VoiceControl / UserAvatar / /div /header main classapp-main router-view / /main /div /template script setup import VoiceControl from /components/VoiceControl.vue; // ... 其他导入 /script4.2 扩展语音指令集VoiceControl.vue组件里的executeVoiceCommand函数是你的“语音指令中枢”。后台管理有多少功能这里就能扩展多少指令。关键在于设计好自然、易记的指令短语。这里再给你一些扩展思路数据操作“新增一个用户”、“删除ID为123的订单”、“导出当前表格”。界面控制“切换到深色模式”、“隐藏侧边栏”、“放大图表”。复杂查询“显示上个月销售额大于一万的订单”、“找出所有未付款的用户”。你可以把这些指令规则写得更智能比如用正则表达式匹配更灵活的命令或者维护一个指令-动作的映射表。4.3 优化用户体验视觉反馈与错误处理语音交互的即时反馈很重要。我们的组件已经有了基础状态提示你还可以进一步优化实时音量反馈在录音时用Canvas画一个随着用户说话音量起伏的动画让用户知道麦克风在工作。离线命令缓存如果网络不好识别失败可以先把音频暂存下来等网络恢复再重试。指令确认对于“删除”这类危险操作可以在识别后弹出一个确认框让用户二次确认。语音播报反馈用浏览器的SpeechSynthesisAPI在任务完成后用语音告诉用户“订单已导出成功”。5. 实际运行与调试现在激动人心的时刻到了让我们把前后端跑起来看看效果。启动后端服务确保你的Qwen3-ASR服务正在运行localhost:8000或你的在线地址。启动前端开发服务器在项目根目录下运行npm run dev访问控制台输出的地址通常是http://localhost:5173。测试语音指令点击页面右上角的麦克风按钮允许浏览器使用麦克风。清晰地说出“打开用户列表”。观察按钮状态变化、提示文字以及最终页面是否成功跳转到了用户列表页。如果遇到问题别慌按顺序排查后端没响应检查后端服务地址和API Key是否正确用curl命令再测一次。前端录音失败检查浏览器控制台F12是否有权限错误确保你访问的是https或localhost现代浏览器对麦克风权限要求严格。指令没执行检查executeVoiceCommand函数里的命令匹配逻辑看看console.log打印出的识别结果是否准确。可能是发音不清晰导致识别有误差可以尝试更简单的指令。6. 总结与展望跟着走完这一趟你应该已经成功搭建起了一个语音控制后台的雏形。我们利用Vue3快速构建了交互界面用浏览器原生的MediaRecorder API捕获语音再通过Qwen3-ASR-0.6B这个强大的开源模型将语音转化为精准的文字指令最终驱动前端应用状态和路由的变化。整个过程中最有趣的部分莫过于在executeVoiceCommand函数里“编程”你的语音指令集。这就像在教你的系统听懂一门新的语言。一开始可能只教了它几个简单的单词“首页”、“用户”但随着你不断添加更多的指令和更复杂的逻辑解析它会变得越来越聪明越来越像一个得力的语音助手。这个项目只是一个起点你可以把它变得更强。比如结合Qwen3-ForcedAligner-0.6B模型为识别结果加上精确的时间戳实现音频指令的逐字高亮播放或者引入一个更小的文本理解模型对识别出的文字进行更深度的意图分析而不仅仅是关键词匹配。语音交互正在从新奇变得普及。通过这个实践项目你不仅学会了一项具体的集成技术更重要的是掌握了“为传统应用添加智能感官”的思路。希望这个会“听话”的后台能给你的开发工作带来一些新的灵感和便利。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
Qwen3-ASR-0.6B与Vue3构建语音控制后台
发布时间：2026/5/22 13:11:00
Qwen3-ASR-0.6B与Vue3构建语音控制后台想不想给你的后台管理系统加上“动动嘴”就能操作的能力想象一下不用再费力地点击层层菜单只需要说一句“打开用户列表”或者“搜索最近三天的订单”系统就能自动执行。这听起来像是科幻电影里的场景但现在借助开源的语音识别模型和现代前端框架我们自己就能轻松实现。今天我就带你一步步用Vue3前端和Qwen3-ASR-0.6B后端搭建一个具备语音指令控制功能的后台管理系统。整个过程不需要复杂的算法知识更像是在搭积木把几个现成的、好用的模块组合起来。我会把每个步骤都讲清楚确保你跟着做就能跑起来。1. 项目整体思路先看森林再看树木在动手写代码之前我们先花几分钟把整个项目的蓝图看清楚。这样你就能明白每一步是在做什么而不是机械地复制粘贴。我们的目标是构建一个前后端分离的语音控制后台。简单来说就是两个部分前端 (Vue3应用)这是用户看到的界面一个标准的后台管理系统。它的特殊之处在于界面上会有一个“麦克风”按钮。用户点击后说话前端负责录制音频并把音频数据发送给后端。后端 (语音识别服务)这里我们使用Qwen3-ASR-0.6B模型。它专门负责一件事听懂用户说了什么。前端把音频传过来它分析后把音频内容转换成一行文字比如“查询订单”再把这行文字返回给前端。前端拿到识别出的文字后就像接到了命令去执行对应的操作比如跳转页面、查询表格数据等等。整个流程就像一场接力赛用户说话音频 - 前端采集并传递 - 后端识别成文字 - 前端接收文字并执行命令。为了让这个流程跑起来我们需要准备三样东西一个能运行Qwen3-ASR模型的后端环境。一个Vue3的前端项目架子。一套让前后端能“对话”传递音频和文字的规则也就是API接口。接下来我们就从搭建后端服务开始。2. 后端准备快速启动语音识别引擎Qwen3-ASR-0.6B是一个开源模型我们有好几种方式可以把它运行起来。为了最快看到效果我推荐使用现成的镜像部署这比从零开始配置Python环境要省心得多。2.1 选择部署方式你可以根据手头的资源选择方案A使用在线GPU平台最快上手很多云平台提供了预置的AI模型镜像。你可以搜索“Qwen3-ASR 镜像”或前往一些AI模型社区通常能找到一键部署的选项。部署后你会获得一个API访问地址比如https://your-service.com/v1/asr和一个密钥API Key。这是我们后续连接所需要的。方案B本地部署更可控如果你有带GPU的电脑或者用CPU勉强跑可以按照官方GitHub仓库的说明进行本地部署。基本步骤是安装Python、PyTorch然后克隆仓库安装依赖最后运行提供的推理脚本。本地部署的API地址通常是http://localhost:8000。为了教程的通用性后续的代码示例我们将假设后端服务地址是http://localhost:8000。如果你用的是在线服务只需要把这个地址替换成平台提供给你的即可。2.2 验证后端服务部署成功后我们首先确认服务是活的。打开终端用curl命令测试一下curl -X POST http://localhost:8000/v1/audio/transcriptions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: multipart/form-data \ -F file/path/to/your/test_audio.wav \ -F modelQwen3-ASR-0.6B如果返回一个包含text字段的JSON比如{text: 你好世界}那就恭喜你后端语音识别引擎已经准备就绪现在后端这个“耳朵”已经装好了接下来我们打造前端的“嘴巴”和“大脑”。3. 前端搭建创建Vue3项目与核心组件前端我们使用Vue3因为它组合式API写起来很灵活生态也丰富。3.1 初始化项目打开你的命令行工具执行以下命令来创建一个新的Vue3项目。我们这里选用Vite作为构建工具因为它速度更快。npm create vuelatest vue3-voice-admin创建过程中命令行会提示你选择一些特性。除了必选的Vue Router用于页面跳转和Pinia用于状态管理建议也把TypeScript选上这样代码会更规范减少出错。其他像测试之类的按需选择就行。项目创建好后进入目录并安装依赖cd vue3-voice-admin npm install3.2 构建语音控制核心VoiceControl组件这是整个项目的“魔法按钮”。我们在src/components目录下创建一个VoiceControl.vue文件。这个组件要干几件事显示一个麦克风按钮。点击时开始录制用户的语音。录制完成或用户停止时将音频数据发送给后端。接收并显示识别结果同时触发相应的操作。下面是这个组件的完整代码我已经加了详细的注释template div classvoice-control-wrapper !-- 麦克风按钮根据状态改变样式 -- button clicktoggleRecording :class[mic-button, { recording: isRecording, error: error }] :titleisRecording ? 点击停止录音 : 点击开始语音指令 span v-if!isRecording/span span v-else⏹/span /button !-- 状态提示 -- div v-ifstatusText classstatus-text :class{ error: error } {{ statusText }} /div !-- 识别结果浮窗 -- div v-iftranscript classtranscript-box strong识别结果/strong {{ transcript }} /div /div /template script setup langts import { ref, onUnmounted } from vue; import { useRouter } from vue-router; import { useAdminStore } from /stores/admin; // 假设我们有一个管理状态仓库 const router useRouter(); const adminStore useAdminStore(); // 响应式数据 const isRecording ref(false); const statusText ref(); const transcript ref(); const error ref(false); // 用于控制录音的API对象 let mediaRecorder: MediaRecorder | null null; let audioChunks: Blob[] []; // 核心函数开始或停止录音 const toggleRecording async () { if (isRecording.value) { // 如果正在录音则停止 stopRecording(); } else { // 否则开始录音 await startRecording(); } }; // 开始录音 const startRecording async () { try { error.value false; statusText.value 正在获取麦克风权限...; // 请求用户麦克风权限 const stream await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }); statusText.value 请开始说话...; // 创建MediaRecorder实例录制为WAV格式以便后端识别 mediaRecorder new MediaRecorder(stream, { mimeType: audio/webm }); audioChunks []; // 收集音频数据块 mediaRecorder.ondataavailable (event) { if (event.data.size 0) { audioChunks.push(event.data); } }; // 录音停止时的处理 mediaRecorder.onstop async () { statusText.value 正在识别语音...; // 将音频数据块合并成一个Blob const audioBlob new Blob(audioChunks, { type: audio/webm }); // 调用识别函数 await sendAudioForRecognition(audioBlob); // 关闭麦克风流释放资源 stream.getTracks().forEach(track track.stop()); }; // 开始录音每100毫秒收集一次数据 mediaRecorder.start(100); isRecording.value true; } catch (err) { console.error(启动录音失败:, err); error.value true; statusText.value 无法访问麦克风请检查权限。; } }; // 停止录音 const stopRecording () { if (mediaRecorder isRecording.value) { mediaRecorder.stop(); isRecording.value false; statusText.value 处理中...; } }; // 将音频发送到后端进行识别 const sendAudioForRecognition async (audioBlob: Blob) { try { // 将Blob转换为File对象方便通过FormData发送 const audioFile new File([audioBlob], voice_command.webm, { type: audio/webm }); const formData new FormData(); formData.append(file, audioFile); formData.append(model, Qwen3-ASR-0.6B); // 告诉后端使用哪个模型 // 发送POST请求到我们的语音识别后端 const response await fetch(http://localhost:8000/v1/audio/transcriptions, { method: POST, headers: { Authorization: Bearer YOUR_API_KEY_HERE, // 替换成你的真实API Key }, body: formData, }); if (!response.ok) { throw new Error(识别请求失败: ${response.status}); } const result await response.json(); transcript.value result.text; // 假设后端返回 { text: 识别出的文字 } statusText.value 识别成功; // 识别成功后执行对应的命令 executeVoiceCommand(result.text); // 3秒后清空识别结果 setTimeout(() { transcript.value ; statusText.value ; }, 3000); } catch (err) { console.error(语音识别失败:, err); error.value true; statusText.value 识别失败请重试。; transcript.value ; } }; // 根据识别出的文字执行命令这里是核心逻辑 const executeVoiceCommand (command: string) { const cmd command.toLowerCase().trim(); console.log(执行语音指令: ${cmd}); // 示例指令集你可以根据你的后台功能无限扩展 if (cmd.includes(首页) || cmd.includes(主页) || cmd.includes(dashboard)) { router.push(/); } else if (cmd.includes(用户) || cmd.includes(用户列表)) { router.push(/users); // 也可以在这里触发Store中的action去获取用户数据 // adminStore.fetchUsers(); } else if (cmd.includes(订单) || cmd.includes(订单列表)) { router.push(/orders); } else if (cmd.includes(搜索) cmd.includes(订单)) { // 更复杂的指令可以解析出参数 const match cmd.match(/搜索(.*?)的订单/); if (match) { const keyword match[1]; router.push(/orders?search${encodeURIComponent(keyword)}); } } else if (cmd.includes(刷新)) { location.reload(); // 简单粗暴的刷新 } else if (cmd.includes(退出) || cmd.includes(登出)) { // 执行登出逻辑 adminStore.logout(); router.push(/login); } else { // 未识别的指令 statusText.value 指令“${cmd}”未识别请尝试更清晰的表述。; } }; // 组件卸载时确保清理录音资源 onUnmounted(() { if (mediaRecorder isRecording.value) { mediaRecorder.stop(); } }); /script style scoped .voice-control-wrapper { display: inline-flex; flex-direction: column; align-items: center; gap: 8px; } .mic-button { width: 60px; height: 60px; border-radius: 50%; border: none; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; font-size: 24px; cursor: pointer; transition: all 0.3s ease; box-shadow: 0 4px 12px rgba(102, 126, 234, 0.4); } .mic-button:hover { transform: scale(1.05); box-shadow: 0 6px 16px rgba(102, 126, 234, 0.6); } .mic-button.recording { background: linear-gradient(135deg, #f56565 0%, #ed64a6 100%); animation: pulse 1.5s infinite; box-shadow: 0 4px 12px rgba(245, 101, 101, 0.6); 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