不使用api，都使用下载到本地的模型，给出详细步骤

<think>好的，用户现在想要一个完全本地化的中文语音对话系统，不使用任何API，所有模型都要下载到本地。之前我已经给过一些方案，现在需要更详细的步骤。首先，用户可能有一定的技术背景，但可能对具体的实施步骤不太清楚，需要详细指导。用户可能希望搭建一个类似语音助手的东西，能够在本地运行，保护隐私，或者用于特定项目。 首先，我需要确定用户的需求是否包括离线唤醒词，比如像“小爱同学”这样的唤醒功能，或者只是直接按下按钮开始对话。之前的回复提到了树莓派和ReSpeaker麦克风阵列，可能用户有硬件方面的考虑。但用户也可能只是在普通的PC上运行，需要明确。 接下来，用户需要详细的步骤，包括环境配置、模型下载、代码示例等。可能需要分步骤说明，从环境准备开始，安装必要的库，下载模型，然后整合语音识别、语言模型和语音合成。同时要确保所有模型都是开源的，可以在本地运行，不需要调用外部API。 考虑到中文语音处理，可能需要特定的模型，比如Paraformer用于语音识别，ChatGLM3作为语言模型，VITS或Bert-VITS2用于语音合成。这些模型是否有现成的本地部署方式，是否需要转换格式，比如使用Hugging Face的Transformers库加载。 另外，用户可能遇到的环境问题，比如Python版本、依赖冲突、GPU支持等，需要提前说明。可能还需要指导如何测试每个组件，确保语音识别和合成正常工作，再整合到对话流程中。 还需要考虑实时性问题，语音识别是否是流式的，合成是否有延迟，是否需要优化。例如，使用faster-whisper代替原版Whisper提升速度，或者使用VITS的快速版本。 最后，可能需要提供一个完整的代码示例，将各个部分串联起来，并说明如何运行和调试。同时提醒用户注意中文特性，如标点预测、儿化音处理，以及可能的方言支持。 总结步骤大致是：环境准备→下载模型→语音识别配置→语言模型配置→语音合成配置→整合代码→测试优化。需要详细说明每个部分的具体操作，确保用户能一步步跟着做，避免遗漏关键点。</think>以下是完全基于本地模型的中文语音对话系统搭建指南，无需任何API调用，所有模型均可下载到本地运行： --- ### **环境准备（以Ubuntu 22.04为例）** ```bash # 创建虚拟环境 conda create -n voicebot python=3.10 conda activate voicebot # 安装核心依赖 pip install torch==2.0.1 torchaudio==2.0.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install modelscope transformers faster-whisper sounddevice pydub ``` --- ### **步骤一：本地语音识别（ASR）** **1. 下载Paraformer模型** ```bash git clone https://www.modelscope.cn/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch.git ``` **2. 实时语音识别脚本（`asr_service.py`）** ```python from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks asr_pipeline = pipeline( task=Tasks.auto_speech_recognition, model="./speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch" ) def audio_callback(indata, frames, time, status): audio_data = indata.copy() # 保存为16kHz单声道WAV sf.write('temp.wav', audio_data, 16000, subtype='PCM_16') result = asr_pipeline(audio_in='temp.wav') print("识别结果：", result['text']) # 开始录音 import sounddevice as sd with sd.InputStream(callback=audio_callback, blocksize=16000*2, samplerate=16000): print("正在监听...") sd.sleep(100000) ``` --- ### **步骤二：本地语言模型（LLM）** **1. 下载ChatGLM3-6B模型** ```bash git lfs install git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b ``` **2. 本地推理API（`llm_server.py`）** ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./chatglm3-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained( "./chatglm3-6b", trust_remote_code=True, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16 ).eval() def generate_response(text): response, _ = model.chat(tokenizer, text, history=[]) return response if __name__ == '__main__': while True: text = input("输入：") print("回复：", generate_response(text)) ``` --- ### **步骤三：本地语音合成（TTS）** **1. 下载Bert-VITS2模型** ```bash git clone https://huggingface.co/GaryGuan/Bert-VITS2-2.3 ``` **2. 语音合成脚本（`tts_service.py`）** ```python import torch from transformers import VitsModel, AutoTokenizer model = VitsModel.from_pretrained("./Bert-VITS2-2.3") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./Bert-VITS2-2.3") def text_to_speech(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): output = model(**inputs).waveform return output.numpy() # 测试播放 import sounddevice as sd audio = text_to_speech("欢迎使用本地语音助手") sd.play(audio, samplerate=22050) sd.wait() ``` --- ### **完整整合方案** **1. 创建主程序（`main.py`）** ```python import asyncio from llm_server import generate_response from tts_service import text_to_speech import sounddevice as sd class VoiceAssistant: def __init__(self): self.asr_running = False async def listen_loop(self): def callback(indata, frames, time, status): # 此处添加语音端点检测（VAD）逻辑 sf.write('temp.wav', indata, 16000) with sd.InputStream(callback=callback, samplerate=16000): while True: await asyncio.sleep(0.1) async def process_text(self, text): response = generate_response(text) audio = text_to_speech(response) sd.play(audio, samplerate=22050) async def run(self): await asyncio.gather( self.listen_loop(), self.process_text() ) if __name__ == '__main__': assistant = VoiceAssistant() asyncio.run(assistant.run()) ``` --- ### **优化技巧** 1. **加速推理**： ```bash # 量化语言模型 python convert.py --model_path ./chatglm3-6b --quantization int8 ``` 2. **语音端点检测**： ```python # 添加webrtcvad检测 pip install webrtcvad import webrtcvad vad = webrtcvad.Vad(3) # 灵敏度等级 ``` 3. **硬件加速**： ```bash # 使用TensorRT加速 docker pull nvcr.io/nvidia/tensorrt:23.09-py3 ``` --- ### **部署架构** ``` 麦克风输入 → Paraformer ASR → ChatGLM3 → Bert-VITS2 → 扬声器输出 ↑ ↑ 本地模型 本地模型 ``` --- ### **常见问题解决** 1. **中文标点缺失**： 在ASR输出后添加标点预测模型： ```bash git clone https://www.modelscope.cn/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch.git ``` 2. **合成语音生硬**： 调整VITS参数： ```python inputs["speech_rate"] = 0.9 # 语速 inputs["intonation_scale"] = 1.2 # 语调 ``` 3. **实时延迟过高**： 启用流式ASR： ```python asr_pipeline = pipeline(..., streaming=True) ``` --- 以上方案可在配备至少16GB内存、支持CUDA的显卡（如RTX 3060）的本地环境中运行，完全无需互联网连接。建议使用WSL2（Windows）或原生Linux系统以获得最佳性能。