本文主要是介绍WeNet语音识别调用通义千问，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！
WeNet语音识别调用通义千问
WeNet语音识别对通义千问（Qwen-72B-Chat Bot）调用，首先通过WeNet将用户的语音输入转录为文本，然后将此文本输入通用问答模型以获取答案。
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连续对话
WeNet语音识别部分： 使用WeNet库将录制的语音转换为文本。通过载入中文模型(chs_model)并使用其功能，对录制的语音进行转录处理。生成的文本作为用户输入被传递到下一步。
Qwen-72B-Chat Bot交互部分： 利用Dashscope库实现与Qwen-72B-Chat Bot的交互。根据用户的文本输入与Chat Bot进行交互，发送用户输入的文本并接收Chat Bot的回复。这里的逻辑在model_chat函数中完成，通过Generation.call()函数向Chat Bot发送消息并获取回复。
Gradio界面设计： Gradio库用于创建用户界面，包括麦克风录音输入、文本框显示以及清除历史和设置系统功能的按钮。在界面设计中，使用了Microphone、Textbox、Button和Chatbot等组件，允许用户进行语音输入并查看对话的交互结果。
整个代码的目的是提供一个基于Gradio的界面，使用户能够通过语音与Qwen-72B-Chat Bot进行交互，并展示对话历史、系统状态等信息。
这样的集成将语音识别和聊天机器人交互结合在一起，为用户提供了一个使用简单且直观的界面，以便通过语音进行问题提问与回答。
实现代码
import os
os.system('pip install dashscope')
os.system('pip install soundfile')
import gradio as gr
from http import HTTPStatus
import dashscope
from dashscope import Generation
from dashscope.api_entities.dashscope_response import Role
from typing import List, Optional, Tuple, Dict
from urllib.error import HTTPError
import wenet
import soundfile as sfdefault_system = 'You are a helpful assistant.'
chs_model = wenet.load_model('chinese')
YOUR_API_TOKEN = os.getenv('YOUR_API_TOKEN')
dashscope.api_key = YOUR_API_TOKEN
History = List[Tuple[str, str]]
Messages = List[Dict[str, str]]def clear_session() -> History:return []def modify_system_session(system: str) -> str:if system is None or len(system) == 0:system = default_systemreturn system, system, []def history_to_messages(history: History, system: str) -> Messages:messages = [{'role': Role.SYSTEM, 'content': system}]for h in history:messages.append({'role': Role.USER, 'content': h[0]})messages.append({'role': Role.ASSISTANT, 'content': h[1]})return messagesdef messages_to_history(messages: Messages) -> Tuple[str, History]:assert messages[0]['role'] == Role.SYSTEMsystem = messages[0]['content']history = []for q, r in zip(messages[1::2], messages[2::2]):history.append([q['content'], r['content']])return system, historydef model_chat(audio: Tuple[int, List[int]], history: Optional[History], system: str
) -> Tuple[str, str, History]:path = "recorded_audio.wav"sf.write(path, audio[1], audio[0]) query = chs_model.transcribe(path)['text']if query is None:query = ''if history is None:history = []messages = history_to_messages(history, system)messages.append({'role': Role.USER, 'content': query})gen = Generation.call(model = "qwen-72b-chat",messages=messages,result_format='message',stream=True)for response in gen:if response.status_code == HTTPStatus.OK:role = response.output.choices[0].message.roleresponse = response.output.choices[0].message.contentsystem, history = messages_to_history(messages + [{'role': role, 'content': response}])yield history, systemelse:raise HTTPError('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (response.request_id, response.status_code,response.code, response.message))with gr.Blocks() as demo:gr.Markdown("""<p align="center"><img src="https://modelscope.cn/api/v1/models/qwen/Qwen-VL-Chat/repo?Revision=master&FilePath=assets/logo.jpg&View=true" style="height: 80px"/><p>""")gr.Markdown("""<center><font size=8>WeNet语音识别+Qwen-72B-Chat Bot👾</center>""")textbox = gr.Microphone(label="录音")with gr.Row():with gr.Column(scale=3):system_input = gr.Textbox(value=default_system, lines=1, label='System')with gr.Column(scale=1):modify_system = gr.Button("🛠️ 设置system并清除历史对话", scale=2)system_state = gr.Textbox(value=default_system, visible=False)chatbot = gr.Chatbot(label='Qwen-72B-Chat')with gr.Row():clear_history = gr.Button("🧹 清除历史对话")sumbit = gr.Button("🚀 发送")sumbit.click(model_chat,inputs=[textbox, chatbot, system_state],outputs=[chatbot, system_input],concurrency_limit=10)clear_history.click(fn=clear_session,inputs=[],outputs=[chatbot],concurrency_limit=10)modify_system.click(fn=modify_system_session,inputs=[system_input],outputs=[system_state, system_input, chatbot],concurrency_limit=10)demo.queue(api_open=False).launch(height=800, share=False)
依赖文件 requiements.txt
wenet @ git+https://github.com/wenet-e2e/wenet
这篇关于WeNet语音识别调用通义千问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！
