ChatAudio 实现语音对话（低仿微信聊天）

效果图

什么是 STT 和 TTS？

• STT 是语音转文字（Speech To Text）

• TTS 是文字转语音（Text To Speech）

为什么要使用 SST + TTS 如果用户直接输入音频，OpenAI 的 API 中并没有直接使用语音和 GPT 进行对话的功能。

所需依赖

• express
• express-fileupload
• openai
• websocket
• nodemon
• dotenv

实现语音转文字（STT）

前面说到了，OpenAI 中不存在这种 API，但是提供了一个 Whisper 机器人，支持将音频流转化为文本，也就是 STT。

实现如下返回的 text 就是识别的语音内容

const {
   data: { text: prompt },
} = await openai.createTranscription(
  fs.createReadStream(fileName),
  "whisper-1"
);

实现文字转语音（TTS）

OpenAI 目前只提供了 STT，如果需要返回给用户一个音频的话。就需要用到国内的 科大讯飞 每天有 5.05w 次免费的 TTS。

如果你有国外信用卡，可以考虑使用微软推出 Azure，很多电报机器人就是用的它来开发的，免费使用 12个月。

所以在这里还是使用科大讯飞的 TTS

文字生成音频文件

音频没有直接返回流，而是直接生成一个音频返回文件路径给前端播放。

回复音频存放在 chat-audio/client/audio 中

先在 讯飞TTS 中获取需要的 keys

const tts = promisify(require("./utils/tts"));
// 环境变量
require("dotenv").config();
// 生成音频
const generateAudio = (text) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const auth = {
      app_id: process.env.TTS_APP_ID,
      app_skey: process.env.TTS_API_SECRET,
      app_akey: process.env.TTS_API_KEY
    };
    // 讯飞 api 参数配置
    const business = {
      aue: "lame",
      sfl: 1,
      speed: 50,
      pitch: 50,
      volume: 100,
      bgs: 0,
    };
    const id = new Date().getTime()
    // 存储文件的路径
    const file = path.resolve(__dirname, `client/audio/${id}.m4a`);
    try {
      // 执行请求
      tts(auth, business, text, file).then((res) => {
        // 返回静态文件地址
        resolve(`audio/${id}.m4a`)
      });
    } catch (e) {
      reject(e)
    }
  })
};

封装好的讯飞的语音包 TTS，放在 ChatAudio 仓库 里面。这里就不展示出来了

调用 STT & TTS

音频对话接口

通过 api/audio，让客户端调用此方法

app.use(fileUpload());
app.post("api/audio", async (req, res) => {
  // 没有上传音频抛出异常
  if (!req.files) return res.status(400).send({ message: "缺少参数", error: true });

  const file = req.files.file;
  // 存放用户上传的文件
  const fileName = "audio.m4a";

  file.mv(fileName, async (err) => {
    if (err) {
      return res.status(500).send(err);
    }
        // 使用ChatGPT 的 STT 机器人（Whisper）
    const {
      data: { text: prompt },
    } = await openai.createTranscription(
      fs.createReadStream(fileName),
      "whisper-1"
    );
    console.log("解析的音频内容是>>>", prompt);

    // 判断用户上传音频是否存在内容
    if (!prompt.trim().length)
      return res.send({ message: "未识别到语音内容", error: true });

    // 将转用户提问的文本内容，去调用 ChatGPT 的回复
    const chatReply = await handleIssueReply(prompt);

    // 将 ChatGPT 的回复通过 TTS 转化为语音
    const content = await generateAudio(chatReply);
    console.log("生成的音频是>>>", content);

    res.send([
      { type: "system", content, chatReply, infoType: "audio", playStatus: false },
    ]);
  });
});

ChatGPT 回复问题能力

不管是 TTS、STT还是TTT，最核心对话功能还是通过 ChatGPT实现的。

ChatGPT 配置就不细说了，配置一个 KEY 然后封装一个回复问题的方法

获取 ChatGPT KEY

const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai");
// openai 配置
const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});
// 创建 openai 实例
const openai = new OpenAIApi(configuration);

const handleIssueReply = async (prompt) => {
  const {
    data: { choices },
  } = await openai.createCompletion({
    model: "text-davinci-003",
    prompt,
    temperature: 0.5,
    max_tokens: 1000,
    top_p: 1.0,
    frequency_penalty: 0.0,
    presence_penalty: 0.0,
  });
  const chat = choices[0].text?.trim();
  console.log("生成的文本内容是>>>", chat);
  return chat;
};

实现效果如下，没有录屏可以自行感受下。

补充功能 Text To Text

前面做的语音对话，只是为了让你不再孤单寂寞，但是在日常开发工作中基本上不会使用到语音对话，所以单独做了个可以直接使用的文字聊天功能。

所以新开了一个接口直接调用 ChatGPT 的回复。

app.get("/api/issue", async (req, res) => {
  // 从 query 中取出用户提出的问题
  const { issue } = req.query;
    if (!issue.trim()) return res.status(400).send({ message: "缺少参数", error: true });
  const chatReply = await handleIssueReply(issue);
  return res.send([{ type: "system", content: chatReply }]);
});

前端实现

前端没什么太多需要注意的，列一下依赖吧，均采用的 CDN。

• Vue
• Elment UI

代码在 chat-audio/client/index.html 这里

使用 ChatAudio

克隆

git clone git@github.com:CrazyMrYan/chat-audio.git

配置 Key

在 ENV 文件中配置 科大讯飞 和 OpenAI 的 key

安装启动

yarn install

yarn start

使用

浏览器打开 localhost:3000

就可以看到聊天界面了

tips:

开下 ke xue shang wang

最好是 🇺🇸 节点