python-jupyter实现OpenAi语音对话聊天

乘风

11 月前

自己动手轻松实现ChatBot语音聊天

Table of Contents

1.安装jupyter

这里使用的是jupyter工具，安装时需要再cmd执行如下命令，由于直接执行pip install jupyter会很慢，咱们直接使用国内源

pip install --user jupyter -i http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

安装完毕我们可以直接执行此命令：jupyter notebook

jupyter notebook

jupyter notebook这个命令如果找不到需要配置环境变量，去对应的路径下找，例如C:\Users\xx\AppData\Roaming\Python\Python38\Scripts，然后复制到path下

我的默认是在这个路径C:\Users\xx\AppData\Roaming\Python\Python38\Scripts，找到后也可以双击红色框打开jupyter notebook

双击红色框就会弹出浏览器界面，也可以输入http://localhost:8888/

这时可以新建文件了

弹出新的页面，我们就可以写代码并测试了，点击三角符号就出现运行结果了

2.gradio的使用

2.1 gradio的安装

我们可以设置我们pip时下载的源

官方默认源：https://pypi.org/simple

# 查询使用的源
%pip config get global.index-url

看下是否设置成功

# 默认阿里云源
%pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

下载gradio过慢，直接指定源下载，你自己想用什么源就改成什么源

# 清华源
%pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gradio

2.2 gradio使用示例

2.2.1 Interface使用

Interface模块用于创建简易场景下的应用界面。它是使用Gradio构建交互式应用程序的核心模块之一。通过gr.Interface，您可以快速定义输入和输出函数，并将它们与界面组件进行关联，以创建一个具有交互性的应用程序。这个模块提供了简洁的API和直观的界面，使得构建应用程序变得简单易懂。

我们来简单创建下

# 登录测试
# 登录后输入一个文本就会根据文本反转文字
import gradio as gr

def reverse(text):
    return text[::-1]

demo=gr.Interface(reverse,'text','text')
demo.launch(share=True,auth=("username", "password"))

运行结果：就出现了简单的登录页面了

输入username，password直接进入下个页面

在输入框里输入文字并提交，输出就会有反转的文字出现，这是因为调用了我们的reverse方法

图像分类器示例

我们上传图像，然后输入是图片，输出是lable最后结果呢就是标签分类的模式

# 测试简单图像分类器
# 输入图片，输出分类情况
import gradio as gr
def image_classifier(inp):
    return {'woman': 0.9, 'man': 0.1}
demo=gr.Interface(fn=image_classifier,inputs="image",outputs='label')
demo.launch()

运行结果：上传图片点击提交即可看到效果

2.2.2 Blocks使用

Blocks模块用于定制化场景下的应用界面。它提供了更高级的界面定制和扩展功能，适用于需要更精细控制界面布局和组件交互的情况。通过gr.Blocks，您可以使用不同的布局块（Blocks）来组织界面组件，以实现更灵活、复杂的界面设计。这个模块适用于那些需要对界面进行高度定制的开发者，可以根据具体需求构建独特的应用界面。

下面的示例，我们添加了一个html文本文字用gr.Markdown，用于渲染和显示Markdown格式的文本。

gr.Row（行布局）：用于将组件水平排列在一行中。

gr.Textbox（文本框）：用于接收和显示文本输入和输出。

gr.Button（按钮）：用于创建按钮，用户可以点击按钮执行特定的操作。

btn.click：按钮触发点击事件

# gr.Blocks
import gradio as gr

def update(name):
    return f"test gradio,{name}!"

with gr.Blocks() as demo:
    # 界面输入文本说明
    gr.Markdown("Start typing below and then click **Run** to see the output.")
    with gr.Row():
        # 输入框
        inp=gr.Textbox(placeholder="What is your name?")
        # 输入框
        out=gr.Textbox()
    # 按钮
    btn=gr.Button("Run")
    # 点击事件
    btn.click(fn=update,inputs=inp,outputs=out)

demo.launch()

运行结果：还是很简单的

我们要马上引出今天的主体了，用gradio实现个对话框。

import gradio as gr

def predict(input, history=[]):
    history.append(input)
    history.append("哈哈")
    # [::2]取出输入，取出输出history[1::2]
    reporse=zip(history[::2], history[1::2])
    print(reporse)
    return reporse,history;

with gr.Blocks(css="#chatbot{height:800px} .overflow-y-auto{height:800px}") as demo:
    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="chatbot")
    state = gr.State([])
    with gr.Row():
        txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Enter text and press enter")

    txt.submit(predict, [txt,state], [chatbot,state])
demo.launch()

运行结果：在文本框里输入文字回车就会回复对应的文字

官网文档地址：Gradio Textbox Docs

3.用openai和gradio实现聊天机器人

我们会使用到langchain的memory以及对话包，所以需要导入langchain包

导入如下包

%pip install -U openai==0.27
%pip install tiktoken
%pip install langchain

我们需要和ai对话，我们输入文本交给ai返回对应的回答这个功能在predict函数里，然后界面的对话框里我们输入文字回车就会调用我们的predict函数，我们会对返回数据进行封装处理，封装成，成对的对话信息元组列表（数据格式后面会详细的说明，所有看不懂的地方都放心的往后看），并返回到界面上。

import openai, os
import gradio as gr
from langchain import OpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"]=""
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

memory = ConversationSummaryBufferMemory(llm=ChatOpenAI(), max_token_limit=2048)
conversation = ConversationChain(
    llm=OpenAI(max_tokens=2048, temperature=0.5), 
    memory=memory,
)

def predict(input, history=[]):
    history.append(input)
    response = conversation.predict(input=input)
    history.append(response)
    # history[::2] 切片语法，每隔两个元素提取一个元素，即提取出所有的输入，
    # history[1::2]表示从历史记录中每隔2个元素提取一个元素，即提取出所有的输出
    # zip函数把两个列表元素打包为元组的列表的方式
    responses = [(u,b) for u,b in zip(history[::2], history[1::2])]
    print("取出输入：",history[::2])
    print("取出输出：",history[1::2])
    print("组合元组：",responses)
    return responses, history

with gr.Blocks(css="#chatbot{height:800px} .overflow-y-auto{height:800px}") as demo:
    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="chatbot")
    state = gr.State([])

    with gr.Row():
        txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Enter text and press enter")
        
    txt.submit(predict, [txt, state], [chatbot, state])

demo.launch()

运行结果

又测试了一把运行结果

打印输出结果，这样就能更加清楚它的结构了。

取出输入： ['哈哈']
取出输出： [' 哈哈！你在开心？有什么好笑的事情发生了吗？']
组合元组： [('哈哈', ' 哈哈！你在开心？有什么好笑的事情发生了吗？')]
取出输入： ['哈哈', '你还认识我吗']
取出输出： [' 哈哈！你在开心？有什么好笑的事情发生了吗？', ' 当然！我认识你已经很久了，我们在一起聊天的时间也很长，我知道你的很多兴趣爱好，也知道你喜欢什么样的电影。']
组合元组： [('哈哈', ' 哈哈！你在开心？有什么好笑的事情发生了吗？'), ('你还认识我吗', ' 当然！我认识你已经很久了，我们在一起聊天的时间也很长，我知道你的很多兴趣爱好，也知道你喜欢什么样的电影。')]

4.插个嘴：python切片

我们刚才用了python的切片，那么都是什么意思呢，我们可以看下下面的示例，可以支持多种类型。

# 字符串
str="hsaoprpryo"
print(str[::2])
#[::2] 
# : start:起始位置，默认0
# : end:结束位置，默认end index
# 2 step:步长，默认是1


# 列表
list=[1,2,3,4,5,6,7]
print(list[::2])

#元组
tuple=(0,1,2,3,4,5)
print(tuple[::2])

# 每隔两个取一个元素
list1=[1,2,3,4,5]
print("示例：",list1[1::2])


str1="hsaoprpryo"
print("示例：",str1[1::2])



list1=[1,2,3,4,5,6,7,8]
print("示例：",list1[0:4:2])

5.升级为语音聊天

5.1 与聊天机器人语音对话

首先我们需要说话转换文本给聊天机器人，聊天机器人接收到文本反馈回答的问题以后，把回答的文本转换语音发出来就可以了。

我们先实现前半部分，使用Audio录取我们的声音，然后监听到录完直接调用方法process_audio()，将录音转换为文本发给chatGDP就会对话了

 # 录音功能
    with gr.Row(): 
        # 得到音频文件地址
        audio = gr.Audio(sources="microphone", type="filepath")
    audio.change(process_audio, [audio, state], [chatbot, state])



# 录音文件转文本的过程
def process_audio(audio, history=[]):
    text = transcribe(audio)
    print(text)
    if text is None:
        text="你好"
    return predict(text, history)

运行完后chatBot框下面出来一个专门录音的框，点击Record就可以录音了

完整的代码如下：

transcribe函数：找到音频文件，并通过openai的语音转文本把音频文件的说的话语转换为文本格式并把文本返回。

process_audio函数：接收录音机录音的回馈，然后调用transcribe转换文本，然后将文本给到predict函数，这样就给我们对应的对话结果，放入对应的元组数组里返回给界面。

audio = gr.Audio(sources=”microphone”, type=”filepath”)使用gr.Audio处理录音组件

audio.change(process_audio, [audio, state], [chatbot, state])录音结束触发对应函数处理。

import openai, os
import gradio as gr
from langchain import OpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

os.environ["OPENAI_API_KEY"]=""
openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

memory = ConversationSummaryBufferMemory(llm=ChatOpenAI(), max_token_limit=2048)
conversation = ConversationChain(
    llm=OpenAI(max_tokens=2048, temperature=0.5), 
    memory=memory,
)

# 语音转文本openai的whisper
def transcribe(audio):
    #os.rename(audio, audio + '.wav')
    audio_file = open(audio, "rb")
    transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)
    return transcript['text']

# 录音文件转文本的过程
def process_audio(audio, history=[]):
    text = transcribe(audio)
    print(text)
    if text is None:
        text="你好"
    return predict(text, history)

# 调用openai对话功能
def predict(input, history=[]):
    history.append(input)
    response = conversation.predict(input=input)
    history.append(response)
    # history[::2] 切片语法，每隔两个元素提取一个元素，即提取出所有的输入，
    # history[1::2]表示从历史记录中每隔2个元素提取一个元素，即提取出所有的输出
    # zip函数把两个列表元素打包为元组的列表的方式
    responses = [(u,b) for u,b in zip(history[::2], history[1::2])]
    print("取出输入：",history[::2])
    print("取出输出：",history[1::2])
    print("组合元组：",responses)
    
    return responses, history

with gr.Blocks(css="#chatbot{height:800px} .overflow-y-auto{height:800px}") as demo:
    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="chatbot")
    state = gr.State([])

    with gr.Row():
        txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Enter text and press enter")

    # 录音功能
    with gr.Row(): 
        # 得到音频文件地址
        audio = gr.Audio(sources="microphone", type="filepath")
        
    txt.submit(predict, [txt, state], [chatbot, state])
    audio.change(process_audio, [audio, state], [chatbot, state])
# 启动gradio
demo.launch()

运行结果：对着说话说完按结束，则会默认放入某磁盘下，点击就会自动打开文件夹看到那个音频文件，然后转换文本给了ai，ai就会回馈了

5.2 聊天机器人语音化

接下来完成后半部分，将chatGPT的回答用语音说出来，需要用到Azure的文本转语音功能，大家需要先到官网先注册再开订阅使用。地址如下：

Azure AI 服务–将 AI 用于智能应用 | Microsoft Azure

azure-cognitiveservices-speech怎么使用可以看我这一章视频

TTS语音合成_哔哩哔哩_bilibili

语音包安装

# 安装azure tts包
%pip install azure-cognitiveservices-speech

可以先试下文本转语音是否能够发出声音，

os.environ["AZURE_SPEECH_KEY"]=""
os.environ["AZURE_SPEECH_REGION"]="eastus"

speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get('AZURE_SPEECH_KEY'), region=os.environ.get('AZURE_SPEECH_REGION'))
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)

# 声音设置
speech_config.speech_synthesis_language='zh-CN'
speech_config.speech_synthesis_voice_name='zh-CN-XiaohanNeural'
# 语音合成器
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
# 
text="你好"
speech_synthesis_result=speech_synthesizer.speak_text_async(text).get()
print(speech_synthesis_result)
# 如果有问题，打印出问题，没有以下步骤看不到具体的错误信息
if speech_synthesis_result.reason == speechsdk.ResultReason.Canceled:
    cancellation_details = speech_synthesis_result.cancellation_details
    print("Speech synthesis canceled: {}".format(cancellation_details.reason))
    if cancellation_details.reason == speechsdk.CancellationReason.Error:
        if cancellation_details.error_details:
            print("Error details: {}".format(cancellation_details.error_details))

语音没问题可以直接处理了，定义一个可以播放声音的方法

#播放声音
def play_voice(text):
    print("播放声音:",text)
    speech_synthesizer.speak_text_async(text)

再得到对应的chatGPT后就调用这个播放语音的方法

def predict(input, history=[]):
    history.append(input)
    response = conversation.predict(input=input)
    history.append(response)
    # 播放ai返回回答的声音
    play_voice(response)
    responses = [(u,b) for u,b in zip(history[::2], history[1::2])]

整体代码：

别的没有变把语音的加进来就可以了。

import openai, os
import gradio as gr
from langchain import OpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk

os.environ["OPENAI_API_KEY"]=""
os.environ["AZURE_SPEECH_KEY"]=""
os.environ["AZURE_SPEECH_REGION"]="eastus"

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

memory = ConversationSummaryBufferMemory(llm=ChatOpenAI(), max_token_limit=2048)
conversation = ConversationChain(
    llm=OpenAI(max_tokens=2048, temperature=0.5), 
    memory=memory,
)

#############-----------------设置声音
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get('AZURE_SPEECH_KEY'), region=os.environ.get('AZURE_SPEECH_REGION'))
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)

# 声音设置
# zh-HK 香港话   zh-HK-WanLungNeural：香港男生
# zh-CN-XiaozhenNeural
speech_config.speech_synthesis_language='zh-HK'
speech_config.speech_synthesis_voice_name='zh-HK-WanLungNeural'
# 语音合成器
speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)


# 语音转文本openai的whisper
def transcribe(audio):
    #os.rename(audio, audio + '.wav')
    audio_file = open(audio, "rb")
    transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)
    return transcript['text']

# 录音文件转文本的过程
def process_audio(audio, history=[]):
    text = transcribe(audio)
    print(text)
    if text is None:
        text="你好"
    return predict(text, history)

# 调用openai对话功能
def predict(input, history=[]):
    history.append(input)
    response = conversation.predict(input=input)
    history.append(response)
    # 播放ai返回回答的声音
    play_voice(response)
    # history[::2] 切片语法，每隔两个元素提取一个元素，即提取出所有的输入，
    # history[1::2]表示从历史记录中每隔2个元素提取一个元素，即提取出所有的输出
    # zip函数把两个列表元素打包为元组的列表的方式
    responses = [(u,b) for u,b in zip(history[::2], history[1::2])]
    print("取出输入：",history[::2])
    print("取出输出：",history[1::2])
    print("组合元组：",responses)
    return responses, history

#播放声音
def play_voice(text):
    print("播放声音:",text)
    speech_synthesizer.speak_text_async(text)

with gr.Blocks(css="#chatbot{height:800px} .overflow-y-auto{height:800px}") as demo:
    chatbot = gr.Chatbot(elem_id="chatbot")
    state = gr.State([])

    with gr.Row():
        txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Enter text and press enter")

    # 录音功能
    with gr.Row(): 
        # 得到音频文件地址
        audio = gr.Audio(sources="microphone", type="filepath")
        
    txt.submit(predict, [txt, state], [chatbot, state])
    audio.change(process_audio, [audio, state], [chatbot, state])
# 启动gradio
demo.launch()

运行结果：

运行结果可以看如下视频

https://live.csdn.net/v/342309

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