AI 音频/文本对话机器人：Whisper+Edge TTS+OpenAI API构建语音与文本交互系统（简易版）

本文主要是介绍AI 音频/文本对话机器人：Whisper+Edge TTS+OpenAI API构建语音与文本交互系统（简易版），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

---

---

前言

在本篇博客中，我将分享如何利用Whisper模型进行语音转文本（ASR），通过Edge TTS实现文本转语音（TTS），并结合OpenAI API实现文本生成的语音与文本交互系统。这个系统可以用于构建智能助手、语音交互应用等场景。

前段时间学了英伟达系列课程，最近有时间基于视频中的demo设计了一个支持文本和语音问答的ai机器人。实现效果如下：

代码运行后台：
一个内网ip可供访问，
一个公网ip 72小时有效


视频效果展示：

参考链接：https://github.com/kinfey/Microsoft-Phi-3-NvidiaNIMWorkshop/

思路：

左边用户输入音频或者文本。输入音频需要通过whisper model转为文本。然后输入到LLM中进行QA问答输出文本。之后通过egde_tts转换为音频。Gradio网页同时输出音频和文本。

环境配置

首先，安装所需的Python库：

# ! pip install whisper pydub 
# ! pip install gradio
# ! pip install openai-whisper==20231117 
# ! pip install ffmpeg==1.4
# ! pip install edge-tts
# ! pip install transformers
# ! pip install openai

代码

1. 加载Whisper模型

Whisper是OpenAI推出的一款强大的语音识别模型。我们可以选择不同尺寸的模型，以下代码展示了如何加载tiny模型：

import whisperselect_model = "tiny"  # 可选模型：['tiny', 'base']
whisper_model = whisper.load_model(select_model)

2. 使用Whisper语音转文本

使用Whisper模型可以将音频转换为文本。以下函数实现了这一功能：

def convert_to_text(audio_path):result = whisper_model.transcribe(audio_path, word_timestamps=True, fp16=False, language='English', task='translate')return result["text"]

3. 使用OpenAI API生成文本进行智能问答

这里用到的是英伟达提供的api，大家可以换不同的模型，也可以参考这一篇文章注册一个账号，新用户有一定的免费额度。

def phi_demo(prompt):client = OpenAI(base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",api_key="你的API key")completion = client.chat.completions.create(model="microsoft/phi-3-mini-128k-instruct",messages=[{"role": "user", "content": prompt}],temperature=0.4,top_p=0.7,max_tokens=512,stream=True)result = ""for chunk in completion:if chunk.choices[0].delta.content is not None:result += chunk.choices[0].delta.contentreturn result

4. 实现文本转语音功能

为了将文本转为语音，我们使用了Edge TTS库。这里注意将文本进行了切片分别生成音频。以下是主要函数：

import edge_tts
import asyncioasync def amain(TEXT, VOICE, OUTPUT_FILE):communicate = edge_tts.Communicate(TEXT, VOICE)await communicate.save(OUTPUT_FILE)def edge_free_tts(chunks_list, speed, voice_name, save_path):if len(chunks_list) > 1:chunk_audio_list = []if os.path.exists("./content/edge_tts_voice"):shutil.rmtree("./content/edge_tts_voice")os.mkdir("./content/edge_tts_voice")for k, i in enumerate(chunks_list, 1):OUTPUT_FILE = f"./content/edge_tts_voice/{k}.mp3"loop = asyncio.new_event_loop()asyncio.set_event_loop(loop)loop.run_until_complete(amain(i, voice_name, OUTPUT_FILE))chunk_audio_list.append(OUTPUT_FILE)merge_audio_files(chunk_audio_list, save_path)else:loop = asyncio.new_event_loop()asyncio.set_event_loop(loop)loop.run_until_complete(amain(chunks_list[0], voice_name, save_path))

5. 合并音频文件

在处理长文本时，语音合成的结果可能会分为多个音频片段。我们需要将这些片段合并为一个完整的音频文件：

from pydub import AudioSegmentdef merge_audio_files(audio_paths, output_path):merged_audio = AudioSegment.silent(duration=0)for audio_path in audio_paths:audio = AudioSegment.from_file(audio_path)merged_audio += audiomerged_audio.export(output_path, format="mp3")

6. 构建Gradio界面

为了让用户可以方便地与系统交互，我们使用Gradio库搭建了一个简单的Web界面：

import gradio as grdef run_text_prompt(message, chat_history):bot_message = phi_demo(message)edge_save_path = talk(bot_message)display(Audio(edge_save_path, autoplay=True))chat_history.append((message, bot_message))return edge_save_path, chat_historywith gr.Blocks() as demo:chatbot = gr.Chatbot(label="Chat with Phi 3 mini 4k instruct")msg = gr.Textbox(label="Ask anything")msg.submit(run_text_prompt, [msg, chatbot], [msg, chatbot])with gr.Row():audio = gr.Audio(sources="microphone", type="filepath")send_audio_button = gr.Button("Send Audio", interactive=True)send_audio_button.click(run_audio_prompt, [audio, chatbot], [audio, chatbot])demo.launch(share=True, debug=True)

注意

在edge-tts输出的音频为.MP3文件，然后我在中间加了一个代码将其转为.wav文件。（因为我这边web页面的音频一直输出失败，比较玄学）

def convert_mp3_to_wav(mp3_file_path, wav_file_path):audio = AudioSegment.from_mp3(mp3_file_path)audio.export(wav_file_path, format="wav")

总结

在这篇博客中，我们介绍了如何使用Whisper、Edge TTS与OpenAI API构建一个功能强大的语音与文本交互系统。这个系统可以广泛应用于语音助手、智能客服等场景，极大地提升用户体验。

后续优化的地方：

1. 处理速度慢，后续将继续学习LLM 推理加速这一块。特别是音频分块后合成导致LLM生成文本后加载的时间比较长。
2. 多进程，如果打开多个页面，会出现报错的现象。后续还要进一步排查。
3. 因为英伟达api调用次数的限制，后续会部署自己的LLM open ai接口。
   希望这篇博客能为你在语音处理和AI应用开发上提供帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区讨论。

这篇关于AI 音频/文本对话机器人：Whisper+Edge TTS+OpenAI API构建语音与文本交互系统（简易版）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---