在AI技术的推动下，智能对话机器人逐渐成为我们工作、生活中的重要效率工具，乃至是伙伴，特别是为企业带来最原始最直观的“降本增效”落地实现。
作为开发者，你是否有想过基于语音技术打造一款智能对话机器人呢？
本文将可以手把手教你技术实现细节。
首先我们分析下智能对话机器人需要些什么东西：
1.语音输入：想要智能对话肯定需要语音的输入，输出。
2.语音识别：将语音识别成文字。
3.智能问答服务：将语音识别结果，输入该服务，并得到结果。
4.语音合成：将智能问答服务回答生成音频
5.语音播报：将智能问答服务回答的问题，用语音的形式播报给您听。
流程图：
语音采集：
1.使用腾讯云语音识别提供的SDK（安卓，IOS，微信小程序）
2.可以自行使用硬件录音设备采集音频
3.自己在端上（IOS，安卓等）调起录音设备采集音频
技术流程：
1.先采集音频
2.用音频流数据调用腾讯云语音识别（ASR）
3.将语音识别的文本数据调用智能问答服务
4.使用智能问答服务的回答调用腾讯云语音合成（TTS）
5.最后将语音合成产生的音频返回给端上播放
一、准备工作
1.1开通语音识别服务
笔者使用的是腾讯的语音识别，先开通一下服务，点这里 腾讯云语音识别控制台 ， 点击立即开通就能开通服务了。
可以点击这里领取一个新人的体验资源包： https://cloud.tencent.com/product/asr/pricing
1.2获取调用服务的API密钥
访问腾讯云的服务，都需要一个秘钥，在腾讯云访问管理的 API密钥管理页面 ，可以新建一个秘钥，这个可一定要保管好，不能泄露出去，不然就被别人盗用了。秘钥后面我们要用到。
1.3获取语音识别，语音合成SDK
语音识别SDK获取：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/48982
语音合成SDK获取：https://cloud.tencent.com/document/product/1073/37995
端SDK获取：
1.IOS：https://console.cloud.tencent.com/asr/download
2.安卓：https://console.cloud.tencent.com/asr/download
1.4接入智能问答服务
WeLM：https://welm.weixin.qq.com/docs/
这里也可以使用别的智能问答服务，比如ChatGPT
二、代码开发
逻辑包含：
1.请求ASR实时识别
2.请求智能问答服务
3.请求TTS语音合成，获取音频
代码编译：
1.执行命令生成go.mod环境 go mod init demo
2.go build 编译
3.执行 ./demo -e 16k_zh -f 测试音频地址 -format 1
注：本代码只包含了服务端部分，可以自行接入SDK将音频流传到服务端识别。
package main
import (
"encoding/base64"
"flag"
"fmt"
ttsCommon "github.com/tencentcloud/tencentcloud-sdk-go/tencentcloud/common"
"github.com/tencentcloud/tencentcloud-sdk-go/tencentcloud/common/errors"
"github.com/tencentcloud/tencentcloud-sdk-go/tencentcloud/common/profile"
tts "github.com/tencentcloud/tencentcloud-sdk-go/tencentcloud/tts/v20190823"
"github.com/tencentcloud/tencentcloud-speech-sdk-go/asr"
"github.com/tencentcloud/tencentcloud-speech-sdk-go/common"
"os"
"sync"
"time"
)
var (
AppID = "输入appid"
SecretID = "输入密钥ID"
SecretKey = "输入密钥key"
EngineModelType = "16k_zh"
SliceSize = 16000
)
// MySpeechRecognitionListener implementation of SpeechRecognitionListener
type MySpeechRecognitionListener struct {
ID int
}
// OnRecognitionStart implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnRecognitionStart(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
}
// OnSentenceBegin implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnSentenceBegin(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
}
// OnRecognitionResultChange implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnRecognitionResultChange(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
}
// OnSentenceEnd implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnSentenceEnd(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
fmt.Printf("语音识别结果: %s \n", response.Result.VoiceTextStr)
ConversationalRobot(response.Result.VoiceTextStr)
}
// OnRecognitionComplete implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnRecognitionComplete(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
}
// OnFail implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnFail(response *asr.SpeechRecognitionResponse, err error) {
fmt.Printf("%s|%s|OnFail: %v\n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), response.VoiceID, err)
}
var proxyURL string
var VoiceFormat *int
var e *string
func main() {
var f = flag.String("f", "test.pcm", "audio file")
var p = flag.String("p", "", "proxy url")
VoiceFormat = flag.Int("format", 0, "voice format")
e = flag.String("e", "", "engine_type")
fmt.Println("input-", *e, "-input")
flag.Parse()
if *e == "" {
panic("please input engine_type")
}
if *VoiceFormat == 0 {
panic("please input voice format")
}
proxyURL = *p
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(1)
go processOnce(1, &wg, *f)
fmt.Println("Main: Waiting for workers to finish")
wg.Wait()
fmt.Println("Main: Completed")
}
func processOnce(id int, wg *sync.WaitGroup, file string) {
defer wg.Done()
process(id, file)
}
func process(id int, file string) {
audio, err := os.Open(file)
defer audio.Close()
if err != nil {
fmt.Printf("open file error: %v\n", err)
return
}
listener := &MySpeechRecognitionListener{
ID: id,
}
credential := common.NewCredential(SecretID, SecretKey)
EngineModelType = *e
fmt.Println("engine_type:", EngineModelType)
recognizer := asr.NewSpeechRecognizer(AppID, credential, EngineModelType, listener)
recognizer.ProxyURL = proxyURL
recognizer.VoiceFormat = *VoiceFormat
err = recognizer.Start()
if err != nil {
fmt.Printf("%s|recognizer start failed, error: %v\n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), err)
return
}
data := make([]byte, SliceSize)
//这里的data可以换成实时端上传输过来的音频流
for n, err := audio.Read(data); n > 0; n, err = audio.Read(data) {
if err != nil {
if err.Error() == "EOF" {
break
}
fmt.Printf("read file error: %v\n", err)
break
}
//一句话识别结束会回调上面OnSentenceEnd方法
err = recognizer.Write(data[0:n])
if err != nil {
break
}
time.Sleep(20 * time.Millisecond)
}
recognizer.Stop()
}
func ConversationalRobot(text string) {
//调用智能问答服务，获取回答
Result := SendToGPTService(text)
//把智能问答服务的文案转成音频文件
audioData := TextToVoice(Result)
//将音频文件返回给端上播放
ResponseAudioData(audioData)
}
func ResponseAudioData(audioData []byte) {
//把音频数据audioData推到端上播放
}
func SendToGPTService(text string) string {
// API 调用智能问答服务
// 获取智能问答服务返回结果
result := "智能问答服务返回结果"
fmt.Println("智能问答服务 API调用")
return result
}
func TextToVoice(text string) []byte {
fmt.Println("语音合成调用")
// 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey，此处还需注意密钥对的保密
// 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议采用更安全的方式来使用密钥，请参见：https://cloud.tencent.com/document/product/1278/85305
// 密钥可前往官网控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取
credential := ttsCommon.NewCredential(
SecretID,
SecretKey,
)
// 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过
cpf := profile.NewClientProfile()
cpf.HttpProfile.Endpoint = "tts.tencentcloudapi.com"
// 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的
client, _ := tts.NewClient(credential, "ap-beijing", cpf)
// 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象
request := tts.NewTextToVoiceRequest()
request.Text = ttsCommon.StringPtr(text)
request.SessionId = ttsCommon.StringPtr("f435g34d23a24y546g")
// 返回的resp是一个TextToVoiceResponse的实例，与请求对象对应
response, err := client.TextToVoice(request)
if _, ok := err.(*errors.TencentCloudSDKError); ok {
fmt.Printf("An API error has returned: %s", err)
return nil
}
if err != nil {
panic(err)
}
// 输出json格式的字符串回包
audioData, _ := base64.StdEncoding.DecodeString(*response.Response.Audio)
fmt.Println("语音合成调用结束")
return audioData
}
以上就是智能语音对话机器人技术细节的实现，感兴趣的同学也可以实操或者进行拓展开发。
目前，智能对话机器人已经在客户触达、营销运营、窗口服务和人机对话交互等经济生产活动环节进入规模化落地阶段，随着AI技术的不断创新，智能对话机器人也将衍生出更高阶、更智能的模式。
腾讯云智能面向企业客户与开发者也提供了一站式的语音技术服务，更多产品信息也可以前往腾讯云官网了解。
腾讯云智能语音识别：https://cloud.tencent.com/product/asr
腾讯云智能语音合成：https://cloud.tencent.com/product/tts
