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ChatGPT搭建语音智能助手

article 2024/9/16 20:20:35

环境

python：3+
ffmpeg:用于处理视频和语音
gradio:UI界面和读取语音

概述

我们的目的是做一个语音智能助手
在这里插入图片描述
下面我们开始

准备工作

下载Visual Studio Code

Visual Studio Code

因为需要写python代码，用Visual Studio Code比较方便。

安装python

python官网
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执行下载好的exe文件，可以建议选择自定义安装，这样可以修改安装路径，只要别安装到C盘就行。

记得勾选添加到环境变量

添加环境变量

假设在安装时候，忘记了勾选添加到环境变量，那么我们可以自己配置

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修改subprocess.py文件

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安装ffmpeg

https://ffmpeg.org/

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将下载好的安装包，进行解压，然后将解压后的文件夹放到平时自己喜欢的安装目录里。

比如：我的是D盘：D:\Program Files\ffmpeg。

WINDOWS系统文字转语音WSAY

https://github.com/p-groarke/wsay/releases/tag/v1.5.0

点击下图进行下载：
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使用GRADIO建立用户界面

先创建一个项目文件夹，比如我的：E:\openai\project\Chatbot

在这里插入图片描述
然后打开我们之前下载好的vsCode，并打开相关目录。

参照gradio官网写测试代码

https://gradio.app/quickstart/

测试代码1：页面

import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello " + name + "!"

demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")

demo.launch()

执行代码：

PS E:\openai\project\Chatbot> python ui.py

可以看到控制台会打印如下信息：

Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

然后浏览器打开网址http://127.0.0.1:7860：

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但是我们是需要做成语音的，所以我们需要调整下；

在官网找到：
https://gradio.app/docs/#audio

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测试代码2：

import gradio as gr

def transcribe(audio):
    print(audio)
    return "这里显示音频"

demo = gr.Interface(
    fn=transcribe, 
    inputs=gr.Audio(source="microphone"), 
    outputs="text")

demo.launch()

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执行命令：py uimp.py

浏览器刷新地址如下页面：
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接入openAI：

测试代码3：

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执行命令：py uifinish.py

# 最终稿：

import gradio as gr
import openai, subprocess
from pathlib import Path

# 换成你自己的api_key
openai.api_key = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"

messages = [{"role": "system", "content": '你是一名知识渊博，乐于助人的智能聊天机器人.你的任务是陪我聊天，请用简短的对话方式，用中文讲一段话，每次回答不超过50个字！'}]

def transcribe(audio):
    global messages

    myfile=Path(audio)
    myfile=myfile.rename(myfile.with_suffix('.wav'))
    audio_file = open(myfile,"rb")
    transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)

    messages.append({"role": "user", "content": transcript["text"]})

    response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=messages)

    system_message = response["choices"][0]["message"]
    # print(response)
    messages.append(system_message)

    subprocess.call(["wsay", system_message['content']])

    chat_transcript = ""
    for message in messages:
        if message['role'] != 'system':
            chat_transcript += message['role'] + ": " + message['content'] + "\n\n"

    return chat_transcript

ui = gr.Interface(fn=transcribe, inputs=gr.Audio(source="microphone", type="filepath"), outputs="text")
ui.launch()