ai数字人系统，语音交互功能代码展示
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实现 AI 数字人系统的语音交互功能，通常需要完成语音识别、语义理解和语音合成这几个核心步骤。以下为你提供一个使用 Python 及相关开源库实现简单语音交互功能的示例，这里使用 SpeechRecognition 库进行语音识别，pyttsx3 库进行语音合成，transformers 库中的预训练模型进行简单的语义理解。
代码说明
导入必要的库：
speech_recognition：用于从麦克风录制音频并进行语音识别。
pyttsx3：用于将文本转换为语音并播放。
transformers：用于加载预训练的问答模型进行语义理解。
初始化语音合成引擎和问答模型：
engine = pyttsx3.init()：初始化语音合成引擎。
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-cased-distilled-squad")：加载预训练的问答模型。
语音识别：
recognize_speech 函数使用 SpeechRecognition 库从麦克风录制音频，并使用 Google 语音识别服务将音频转换为文本。
语义理解：
generate_response 函数使用加载的问答模型根据输入的问题和给定的上下文生成回复。
语音合成：
speak 函数使用 pyttsx3 库将文本转换为语音并播放。
主循环：
在主循环中，不断进行语音识别，根据识别结果生成回复，并将回复以语音形式播放。
注意事项
运行此代码前，需要安装相应的库，可以使用 pip install SpeechRecognition pyttsx3 transformers 进行安装。
此示例中的语义理解部分仅使用了简单的问答模型，实际应用中可能需要更复杂的自然语言处理技术和大规模的训练数据来实现更智能的交互。
语音识别使用了 Google 语音识别服务，需要确保网络连接正常。如果在国内使用可能会受到网络限制，可以考虑使用其他语音识别服务，如百度语音识别、讯飞语音识别等。
import speech_recognition as sr
import pyttsx3
from transformers import pipeline
# 初始化语音合成引擎
engine = pyttsx3.init()
# 初始化问答模型
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-cased-distilled-squad")
def recognize_speech():
"""
从麦克风录制音频并进行语音识别
"""
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("请说话...")
audio = r.listen(source)
try:
text = r.recognize_google(audio, language='zh-CN')
print(f"你说的是: {text}")
return text
except sr.UnknownValueError:
print("无法识别语音")
except sr.RequestError as e:
print(f"请求错误; {e}")
return None
def generate_response(text):
"""
根据输入文本生成回复
这里简单使用问答模型，假设输入是一个问题
"""
context = "AI 数字人系统可以进行语音交互，能够识别你的语音并给出回复。"
result = qa_pipeline(question=text, context=context)
return result['answer']
def speak(text):
"""
将文本转换为语音并播放
"""
engine.say(text)
engine.runAndWait()
if __name__ == "__main__":
while True:
# 进行语音识别
input_text = recognize_speech()
if input_text:
# 生成回复
response = generate_response(input_text)
print(f"回复: {response}")
# 语音合成并播放回复
speak(response)
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