手搓智能音箱——语音识别及调用大模型回应
一、代码概述
此 Python 代码实现了一个语音交互系统,主要功能为监听唤醒词,在唤醒后接收用户语音问题,利用百度语音识别将语音转换为文本,再调用 DeepSeek API 获取智能回复,最后使用文本转语音功能将回复朗读出来。
二、环境依赖
在运行此代码前,需要安装以下 Python 库:
baidu-aip
:用于调用百度语音识别服务。pyttsx3
:实现文本转语音功能。dotenv
:用于加载环境变量。pyaudio
:用于录制音频。wave
:用于处理音频文件。requests
:用于发送 HTTP 请求。json
:用于处理 JSON 数据。
可以使用以下命令进行安装:
bash
pip install baidu-aip pyttsx3 python-dotenv pyaudio requests
三、环境变量配置
需要在项目根目录下创建一个 .env
文件,并添加以下环境变量:
plaintext
BAIDU_APP_ID=your_baidu_app_id
BAIDU_API_KEY=your_baidu_api_key
BAIDU_SECRET_KEY=your_baidu_secret_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
请将 your_baidu_app_id
、your_baidu_api_key
、your_baidu_secret_key
替换为你在百度语音平台申请的应用 ID、API 密钥和 Secret 密钥,将 your_deepseek_api_key
替换为你在 DeepSeek 平台申请的 API 密钥。
四、代码模块详细解释
1. 导入必要的库
python
from aip import AipSpeech
import pyttsx3
import os
from dotenv import load_dotenv
import wave
import pyaudio
import requests
import json
from datetime import datetime
AipSpeech
:用于调用百度语音识别服务。pyttsx3
:实现文本转语音功能。os
:用于操作环境变量。load_dotenv
:从.env
文件中加载环境变量。wave
:用于处理音频文件。pyaudio
:用于录制音频。requests
:用于发送 HTTP 请求。json
:用于处理 JSON 数据。datetime
:虽然代码中未实际使用,但可用于后续添加时间相关功能。
2. 加载环境变量并初始化客户端
python
# Load environment variables
load_dotenv()
APP_ID = os.getenv("BAIDU_APP_ID")
API_KEY = os.getenv("BAIDU_API_KEY")
SECRET_KEY = os.getenv("BAIDU_SECRET_KEY")# Initialize Baidu Speech client
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
load_dotenv()
:从.env
文件中加载环境变量。AipSpeech
:使用百度提供的应用 ID、API 密钥和 Secret 密钥初始化百度语音识别客户端。
3. 初始化文本转语音引擎
python
# Initialize text-to-speech
engine = pyttsx3.init()# Set Chinese voice if available, and choose a gentle female voice
voices = engine.getProperty('voices')
for voice in voices:# 检查音色是否为中文,并且音色名称中包含“female”或“woman”等关键词if 'chinese' in voice.name.lower() and ('female' in voice.name.lower() or 'woman' in voice.name.lower()):engine.setProperty('voice', voice.id)break
pyttsx3.init()
:初始化文本转语音引擎。- 通过遍历可用语音,选择支持中文且为女性的语音。
4. 调用 DeepSeek API 获取智能回复
python
def call_deepseek_api(prompt):"""Call DeepSeek API for intelligent response"""url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')}"}data = {"model": "deepseek-chat","messages": [{"role": "user","content": prompt}],"temperature": 0.7,"max_tokens": 200}try:response = requests.post(url, headers=headers, json=data)response.raise_for_status()result = response.json()return result['choices'][0]['message']['content'].strip()except Exception as e:print(f"Error calling DeepSeek API: {str(e)}")return "抱歉,我暂时无法回答这个问题"
call_deepseek_api
函数:接收用户的问题prompt
,向 DeepSeek API 发送请求,获取智能回复。requests.post
:发送 HTTP POST 请求。response.raise_for_status()
:检查请求是否成功。- 若请求失败,捕获异常并返回错误提示信息。
5. 录制音频
python
def record_audio(filename, record_seconds=5):"""Record audio from microphone"""CHUNK = 1024FORMAT = pyaudio.paInt16CHANNELS = 1RATE = 16000p = pyaudio.PyAudio()stream = p.open(format=FORMAT,channels=CHANNELS,rate=RATE,input=True,frames_per_buffer=CHUNK)print("开始录音...")frames = []for _ in range(0, int(RATE / CHUNK * record_seconds)):data = stream.read(CHUNK)frames.append(data)print("录音结束")stream.stop_stream()stream.close()p.terminate()wf = wave.open(filename, 'wb')wf.setnchannels(CHANNELS)wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))wf.setframerate(RATE)wf.writeframes(b''.join(frames))wf.close()
record_audio
函数:用于录制音频,将录制的音频保存为指定文件名的.wav
文件。pyaudio.PyAudio()
:初始化 PyAudio 对象。p.open
:打开音频输入流。wave.open
:打开音频文件进行写入操作。
6. 监听唤醒词
python
def listen_for_wake_word(wake_word="小绿同学"):"""Listen for the wake word using Baidu Speech Recognition"""temp_file = "temp.wav"record_audio(temp_file, 3)with open(temp_file, 'rb') as f:audio_data = f.read()result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537 # Mandarin})if result.get('err_no') == 0:text = result['result'][0]if wake_word in text:return Truereturn False
listen_for_wake_word
函数:录制 3 秒音频,使用百度语音识别将音频转换为文本,检查文本中是否包含唤醒词。client.asr
:调用百度语音识别服务。
7. 获取回复
python
def get_response(prompt):"""Generate response using DeepSeek API"""return call_deepseek_api(prompt)
get_response
函数:调用call_deepseek_api
函数获取智能回复。
8. 文本转语音
python
def speak(text):"""Convert text to speech"""engine.say(text)engine.runAndWait()
speak
函数:使用pyttsx3
引擎将文本转换为语音并朗读出来。
9. 主函数
python
def main():print("小绿同学已启动,等待唤醒...")while True:if listen_for_wake_word():print("唤醒成功!请说出你的问题...")speak("您好,需要什么帮助")temp_file = "question.wav"record_audio(temp_file, 5)with open(temp_file, 'rb') as f:audio_data = f.read()result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537 # Mandarin})if result.get('err_no') == 0:user_input = result['result'][0]print(f"你说: {user_input}")response = get_response(user_input)print(f"小绿同学: {response}")speak(response)else:print("抱歉,我没有听清楚")speak("抱歉,我没有听清楚")if __name__ == "__main__":main()
main
函数:程序的入口点,不断监听唤醒词,唤醒后录制用户问题,进行语音识别,调用 DeepSeek API 获取回复,并将回复朗读出来。
五、注意事项
- 确保
.env
文件中的环境变量配置正确。 - 若网络连接不稳定或 DeepSeek API 服务不可用,可能会导致获取回复失败。
- 录音设备需要正常工作,否则可能无法录制音频。
完整代码
from aip import AipSpeech
import pyttsx3
import os
from dotenv import load_dotenv
import wave
import pyaudio
import requests
import json
from datetime import datetime# Load environment variables
load_dotenv()
APP_ID = os.getenv("BAIDU_APP_ID")
API_KEY = os.getenv("BAIDU_API_KEY")
SECRET_KEY = os.getenv("BAIDU_SECRET_KEY")# Initialize Baidu Speech client
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)# Initialize text-to-speech
engine = pyttsx3.init()# Set Chinese voice if available, and choose a gentle female voice
voices = engine.getProperty('voices')
for voice in voices:# 检查音色是否为中文,并且音色名称中包含“female”或“woman”等关键词if 'chinese' in voice.name.lower() and ('female' in voice.name.lower() or 'woman' in voice.name.lower()):engine.setProperty('voice', voice.id)break
def call_deepseek_api(prompt):"""Call DeepSeek API for intelligent response"""url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')}"}data = {"model": "deepseek-chat","messages": [{"role": "user","content": prompt}],"temperature": 0.7,"max_tokens": 200}try:response = requests.post(url, headers=headers, json=data)response.raise_for_status()result = response.json()return result['choices'][0]['message']['content'].strip()except Exception as e:print(f"Error calling DeepSeek API: {str(e)}")return "抱歉,我暂时无法回答这个问题"def record_audio(filename, record_seconds=5):"""Record audio from microphone"""CHUNK = 1024FORMAT = pyaudio.paInt16CHANNELS = 1RATE = 16000p = pyaudio.PyAudio()stream = p.open(format=FORMAT,channels=CHANNELS,rate=RATE,input=True,frames_per_buffer=CHUNK)print("开始录音...")frames = []for _ in range(0, int(RATE / CHUNK * record_seconds)):data = stream.read(CHUNK)frames.append(data)print("录音结束")stream.stop_stream()stream.close()p.terminate()wf = wave.open(filename, 'wb')wf.setnchannels(CHANNELS)wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))wf.setframerate(RATE)wf.writeframes(b''.join(frames))wf.close()def listen_for_wake_word(wake_word="小绿"):"""Listen for the wake word using Baidu Speech Recognition"""temp_file = "temp.wav"record_audio(temp_file, 3)with open(temp_file, 'rb') as f:audio_data = f.read()result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537 # Mandarin})if result.get('err_no') == 0:text = result['result'][0]if wake_word in text:return Truereturn Falsedef get_response(prompt):"""Generate response using DeepSeek API"""return call_deepseek_api(prompt)def speak(text):"""Convert text to speech"""engine.say(text)engine.runAndWait()def main():print("小绿已启动,等待唤醒...")while True:if listen_for_wake_word():print("唤醒成功!请说出你的问题...")speak("您好,需要什么帮助")temp_file = "question.wav"record_audio(temp_file, 5)with open(temp_file, 'rb') as f:audio_data = f.read()result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537 # Mandarin})if result.get('err_no') == 0:user_input = result['result'][0]print(f"你说: {user_input}")response = get_response(user_input)print(f"小绿: {response}")speak(response)else:print("抱歉,我没有听清楚")speak("抱歉,我没有听清楚")if __name__ == "__main__":main()
修改了一些,调用百度进行了语音合成输出,回答更自然一些
from aip import AipSpeech
import os
from dotenv import load_dotenv
import wave
import pyaudio
import requests
import json
from datetime import datetime
import pygame # 用于播放音频
import tempfile# Load environment variables
load_dotenv()
APP_ID = os.getenv("BAIDU_APP_ID")
API_KEY = os.getenv("BAIDU_API_KEY")
SECRET_KEY = os.getenv("BAIDU_SECRET_KEY")# Initialize Baidu Speech client
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)def call_deepseek_api(prompt):"""Call DeepSeek API for intelligent response"""url = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')}"}data = {"model": "deepseek-chat","messages": [{"role": "user","content": prompt}],"temperature": 0.7,"max_tokens": 200}try:response = requests.post(url, headers=headers, json=data)response.raise_for_status()result = response.json()return result['choices'][0]['message']['content'].strip()except Exception as e:print(f"Error calling DeepSeek API: {str(e)}")return "抱歉,我暂时无法回答这个问题"def record_audio(filename, record_seconds=5):"""Record audio from microphone"""CHUNK = 1024FORMAT = pyaudio.paInt16CHANNELS = 1RATE = 16000p = pyaudio.PyAudio()stream = p.open(format=FORMAT,channels=CHANNELS,rate=RATE,input=True,frames_per_buffer=CHUNK)print("开始录音...")frames = []for _ in range(0, int(RATE / CHUNK * record_seconds)):data = stream.read(CHUNK)frames.append(data)print("录音结束")stream.stop_stream()stream.close()p.terminate()wf = wave.open(filename, 'wb')wf.setnchannels(CHANNELS)wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))wf.setframerate(RATE)wf.writeframes(b''.join(frames))wf.close()def listen_for_wake_word(wake_word="小绿"):"""Listen for the wake word using Baidu Speech Recognition"""temp_file = "temp.wav"record_audio(temp_file, 3)with open(temp_file, 'rb') as f:audio_data = f.read()result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537 # Mandarin})if result.get('err_no') == 0:text = result['result'][0]if wake_word in text:return Truereturn Falsedef get_response(prompt):"""Generate response using DeepSeek API"""return call_deepseek_api(prompt)def speak(text):"""Convert text to speech using Baidu TTS"""result = client.synthesis(text, 'zh', 1, {'vol': 5, # 音量,取值0-15,默认为5中音量'spd': 4, # 语速,取值0-9,默认为5中语速'pit': 5, # 音调,取值0-9,默认为5中语调'per': 4 # 发音人选择,0为女声,1为男声,3为度逍遥,4为度丫丫})if not isinstance(result, dict):# 使用临时文件with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp3", delete=False) as f:f.write(result)temp_path = f.name# 播放语音文件pygame.mixer.init()pygame.mixer.music.load(temp_path)pygame.mixer.music.play()# 等待播放完成while pygame.mixer.music.get_busy():pygame.time.Clock().tick(10) # 控制循环频率,避免占用过多 CPU# 强制释放资源pygame.mixer.music.stop()pygame.mixer.quit()# 播放完成后删除临时文件os.remove(temp_path)else:print(f"语音合成失败: {result}")def main():print("小绿已启动,等待唤醒...")while True:if listen_for_wake_word():print("您好,需要什么帮助....")speak("您好,需要什么帮助")temp_file = "question.wav"record_audio(temp_file, 5)with open(temp_file, 'rb') as f:audio_data = f.read()result = client.asr(audio_data, 'wav', 16000, {'dev_pid': 1537 # Mandarin})if result.get('err_no') == 0:user_input = result['result'][0]print(f"你说: {user_input}")response = get_response(user_input)print(f"小绿: {response}")speak(response)else:print("抱歉,我没有听清楚")speak("抱歉,我没有听清楚")if __name__ == "__main__":main()
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文章目录 4、栈和队列4.1、栈的定义4.2、队列定义 5、串、数组、矩阵和广义表5.1、串5.2、 数组5.3、稀疏矩阵5.4、广义表 4、栈和队列 4.1、栈的定义 线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列, n为表厂。n0时 线性表是一个空表 L (a1,a2,a3…...
【Linux】system V消息队列,信号量
🔥个人主页:Quitecoder 🔥专栏:linux笔记仓 目录 01.消息队列System V 消息队列接口 02.信号量System V 信号量接口 03.OS对system V ipc的管理消息队列管理结构共享内存管理结构信号量管理结构 01.消息队列 消息队列提供了一个…...
【新能源汽车“心脏”赋能:三电系统研发、测试与应用匹配的恒压恒流源技术秘籍】
新能源汽车“心脏”赋能:三电系统研发、测试与应用匹配的恒压恒流源技术秘籍 在新能源汽车蓬勃发展的浪潮中,三电系统(电池、电机、电控)无疑是其核心驱动力。而恒压源与恒流源,作为电源管理的关键要素,在…...
在 Vue.js 中使用递归组件:轻松处理嵌套数据结构
在开发前端应用时,我们经常会遇到需要处理嵌套数据结构的场景,比如树形菜单、评论列表、文件夹结构等。Vue.js 提供了一种优雅的方式来解决这类问题——递归组件。通过递归组件,我们可以轻松地渲染嵌套数据,并保持代码的简洁和可维…...
飞腾2000+/64核加固服务器
在当今信息化高速发展的时代,数据中心作为信息技术的核心支撑,其稳定性、安全性和高效性成为了各行各业关注的焦点。特别是在国防、金融、电信等关键领域,对服务器的性能、可靠性和安全性提出了前所未有的高要求。正是在这样的背景下…...
AutoMQ x OSS 的 Iceberg 数据入湖的最佳实践
背景 在数字化转型进程中,用户交互行为产生的多维度数据已成为企业的重要战略资产。以短视频平台为例,基于用户点赞事件的实时推荐算法能显著提升用户活跃度和平台粘性。这类实时数据主要通过 Apache Kafka 流处理平台进行传输,通过其扇出&a…...
深度学习大模型补充知识点
文章目录 VIT用途处理方法与CNN区别 多模态LLM:大语言模型预训练指令微调强化学习 总结 VIT ViT(Vision Transformer) 首次将 Transformer架构成功应用于计算机视觉领域(尤其是图像分类任务)。传统视觉任务主要依赖卷…...
定义模型生成数据表
1. 数据库配置 js import { Sequelize, DataTypes } from sequelize; // 创建一个 Sequelize 实例,连接到 SQLite 数据库。 export const sequelize new Sequelize(test, sa, "123456", { host: localhost, dialect: sqlite, storage: ./blog.db })…...