ChatAudio 通过TTS + STT + GPT 实现语音对话（低仿微信聊天）

最新推荐文章于 2025-06-12 02:29:51 发布
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#gpt #微信

本文介绍了如何通过STT（语音转文字）、TTS（文字转语音）和GPT实现类似微信聊天的语音对话功能。利用OpenAI的GPT进行核心对话，科大讯飞的API处理音频转换，并提供了前端实现的详细步骤，包括Vue和Element UI的使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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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。

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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[1]。

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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。

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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

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文本转语音（TTS）与语音到语音翻译（STST)
08-12 445
对于语音到文本的任务，每个输入语音只对应一个正确的输出文本，但是对于文本到语音的任务，输入文本可以映射到多个可能的语音。这也是一种数据和计算效率很高的开发STST系统的方式，因为现有的语音识别和文本到语音系统可以耦合在一起，产生新的STST模型，无需进行任何额外的训练。我们也可以使用三阶段方法，首先使用自动语音识别（ASR）系统将源语音转录成同一语言的文本，然后使用机器翻译将转录的文本翻译成目标语言，最后使用文本到语音生成目标语言的语音。在ASR模型中，解码器的初始输出序列是一个仅包含“起始”标记的序列。
GPT-5 语音对话新功能开启使用教程！ChatGPT语音对话技巧：提高对话质量的秘诀！
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10-01 1万+
最新版本的ChatGPT引入了令人激动的语音对话、联网功能和图片输入，使用户能够更自然地与AI进行交互。这篇文章提供了使用这些新功能的详细教程，以及一些使用建议，帮助用户更好地利用ChatGPT的强大功能。无论是英语口语练习、获取实时信息，还是利用图片进行对话，ChatGPT都为用户提供了更多有趣和便利的方式来与AI互动。
TTS and STT
01-13
使用C++在服务器上依赖Libcurl实现了TTS_STT功能.
微软上TTS和STT
01-11
使用c++在服务器上实现TTS以及STT功能
ChatTTS震撼上线：支持笑声与停顿控制的高质量语音合成模型
最新发布
何哥的博客
06-12 467
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文字转语音（TTS）和语音转文字（STT）是语音技术领域的两大核心技术
02-25 1436
TTS和STT技术通过深度学习的推动取得了显著进展，但仍需在自然度、多语言支持、低资源场景等方面持续优化。未来，这两项技术将进一步融入日常生活，成为人机交互的核心组件。
TTS（Text-to-Speech）和 STT（Speech-to-Text）
gs80140的专栏
03-31 1105
TTS（Text-to-Speech）和 STT（Speech-to-Text）是两种互补的语音技术，主要区别在于。
openai gpt的新的开源项目，支持gpt聊天，识图（gpt4v），文字转语音（tts）和stt（语音转文字），并且易于扩展，使用angular和python
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12-04 2525
项目地址： GitHub - Basicconstruction/turboUI: 使用angular编写的流式gpt代码，可以使用gpt-4-vision,tts,whisper模型因为项目确实需要一个名字，常规的名字是gpt，chat什么的，往往和gpt，gpt的聊天有关，我确实也不太好想到一个合适的名字，turbo可以说是取自gpt-3.5-turbo中的turbo，而且之前国内的一些大模型也总是加个turbo。所以干脆就用这个名字了。 下面对该项目的使用和设计进行简单的介绍。openai的gpt-
2021AUT人工智能大作业：STT+rasa+TTS+pyqt；一个简陋的作业.zip
03-09
标题 "2021AUT人工智能大作业：STT+rasa+TTS+pyqt；一个简陋的作业.zip" 提供的关键知识点包括人工智能（AI）、语音识别（STT）、对话管理（rasa）、文本转语音（TTS）以及Python GUI开发库PyQt。这个项目可能是一个...
写一个python程序pencv+yolo 目标检测+stt 缝合怪配 gpt
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以下是一个使用Python编写的程序，将OpenCV、YOLO、STT和GPT组合在一起，实现图像目标检测、语音转文字和自然语言生成的功能。 ```python import cv2 import time import speech_recognition as sr import openai ...
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现在，GPT的TTS语音对话功能，对于英语（或者其他外语）的学习，就是一个绝佳的好工具。 大家都知道GPT“精通”多国语言，体现在语境内容上非常符合当地语言，而不会出现生硬的情况； 而现在配上几乎媲美真人的语音，所以语言口语及听力练习是非常好的用法！
Lobe TTS 入门指南 - 高质量可靠的服务器和浏览器 TTS/STT 库
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09-10 546
Lobe TTS 为开发者提供了一个强大而灵活的 TTS/STT 解决方案。无论您是在开发服务器端应用还是浏览器端应用，Lobe TTS 都能满足您的语音合成需求。立即开始使用 Lobe TTS，为您的应用添加高质量的语音功能吧！希望这篇入门指南能帮助您快速上手 Lobe TTS。如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎查阅官方文档或在 GitHub 仓库中提出问题。祝您使用愉快！🎉项目链接：www.dongaigc.com/a/lobe-tts-beginners-guide。
STT-TTS-Android:一个演示应用程序，展示了 Android 中的 Speech-to-text 和 Text-to-speech
05-29
STT-TTS-Android 一个演示应用程序，展示了 Android 中的 Speech-to-text 和 Text-to-speech。 你可以在我关于文章中找到深入的解释 看到它在行动 在观看演示视频
探索Lobe TTS：高质量、可靠的TTS/STT库
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探索Lobe TTS：高质量、可靠的TTS/STT库 在数字化时代，语音技术的应用越来越广泛，从智能助手到在线教育，再到娱乐互动，语音合成（TTS）和语音识别（STT）技术正逐渐成为不可或缺的一部分。今天，我们将深入介绍一个令人印象深刻的开源项目——Lobe TTS，这是一个支持服务器端和浏览器端的高质量、可靠的TTS/STT库。 项目介绍 Lobe TTS是由LobeHub团队开发的一个开源项目...
调用火山云的语音生成TTS和语音识别STT
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09-05 3695
首先需要去火山云的控制台开通TTS和STT服务火山这里都提供了免费的额度可以使用我这里是使用了java来调用API目前我还了解到阿里的开源项目SenseVoice（STT）和CosyVoice(TTS)非常的不错，但是都是使用Python开发的。可以做到说话情绪的识别，感兴趣可以去github上了解一下。
前端流式播放TTS语音：技术细节与实现
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本文将介绍如何在前端实现流式播放文本到语音（TTS）的语音，并加入确保语音播放不重叠的改进方案。我们将探讨使用Web Audio API和WebSocket进行实时语音播放的技术细节，并提供相应的代码示例。通过引入播放状态和音频播放队列，我们能够确保前端流式播放TTS语音时，音频播放不会重叠，从而提供更加流畅和自然的用户体验。
关于ChatGPT实时语音功能，你需要知道的15点总结！
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GPT的TTS语音对话功能有什么好的用法？
weixin_68336959的博客
01-15 1471
沃卡 AI 已支持 AI识图问答+TTS语音对话+文档总结对话+Dall E3 对话文生图+国内大模型集合+AI 绘画+思维导图，而且功能还在不断更新优化，丰富好用！一个系统满足您多个需求！ 大家可以通过收藏网页www.woka.chat 直接进行访问，也可通过关注公众号实现微信端使用~
【开源分享】国内可用的免费安卓GPT语音助手 - 可音量键唤起，可联网
skythinker616的博客
11-10 3201
本人开源的一个基于GPT的安卓端语音助手，允许用户通过手机音量键从任意界面唤起并直接进行语音交流，支持让GPT访问网络。软件不要钱，只求Star！
dify做语音智能客服
04-03
<think>好的，用户想了解如何使用Dify构建语音智能客服，我需要根据提供的引用内容来组织回答。首先，我得确定Dify的基本功能，引用4提到Dify是开源的大模型应用开发平台，支持快速搭建生成式AI应用，适合各种开发者，包括非技术人员。然后引用1提到有应用模板，可能语音客服有现成的模板可以参考。引用3提到MaxKB/Dify适合快速构建，有预设模板，这对用户来说可能是个关键点。 接下来，用户需要最佳实践和教程，所以步骤要分清楚。可能需要从准备环境开始，比如注册账号，选择模板。然后配置语音接口，因为涉及到语音交互，可能需要集成TTS和STT服务，比如阿里云或Azure的语音服务。然后设计对话流程，这部分需要结合Dify的提示词工程，引用1提到有提示词工程师创建了模板，所以可能需要调整提示词来优化客服回答。 然后，测试和优化部分，引用2提到InsCode AI IDE作为实践平台，可能和Dify结合使用，这里可能需要说明如何利用这些工具进行调试。最后部署上线，引用3提到快速部署，所以可能通过Dify直接发布为API或网页应用。 还需要考虑如何引用正确的文献，比如提到模板时引用1，部署部分引用3，技术栈部分引用4。同时，用户的问题可能还涉及到如何集成具体的语音服务，需要给出示例，比如API密钥的配置，调用方式等。 最后生成相关问题，要围绕Dify的其他应用、优化方法、集成能力、非技术人员如何参与等方面提问，确保每个问题都能在提供的引用中找到相关点，比如引用3提到预设模板，引用4提到非技术人员参与，引用2提到InsCode集成。</think>以下是使用 Dify 构建语音智能客服的分步指南，结合了平台特性与最佳实践： ### 一、环境准备阶段 1. **创建Dify应用** - 在Dify控制台点击"创建应用"，选择「智能客服」模板[^1] - 配置基础信息时建议命名规范：`[业务领域]_语音客服_v1.0` 2. **模型选择** ```python # 模型配置示例（Dify后台自动生成） model_config = { "provider": "Azure", # 或 Anthropic/OpenAI "api_version": "2023-12-01", "temperature": 0.3 # 控制回答稳定性 } ``` ### 二、语音接口集成 1. **双向语音通道搭建** - 使用$$VAD_{threshold} = -40dB$$ 作为语音活动检测阈值 - 推荐集成方案： ```mermaid graph LR A[用户语音输入] --> B{STT服务} B --> C[Dify语义理解] C --> D[LLM生成回复] D --> E{TTS服务} E --> F[语音输出] ``` 2. **API对接示例（Python）** ```python class VoiceProcessor: def __init__(self, stt_endpoint, tts_endpoint): self.stt = SpeechToText(stt_endpoint) self.tts = TextToSpeech(tts_endpoint) async def process(self, audio_stream): text = await self.stt.transcribe(audio_stream) response = await dify.generate(text) return self.tts.synthesize(response) ``` ### 三、对话流程设计 1. **状态机建模** $$S_{t+1} = f(S_t, A_t)$$ 其中： - $S_t$ 表示当前对话状态 - $A_t$ 表示用户动作 - 使用Dify的上下文管理功能实现状态持久化[^4] 2. **异常处理机制** | 错误类型 | 处理策略 | 重试次数 | |---------|---------|---------| | 语音识别失败 | 渐进式降噪 | 3 | | 网络延迟 | 本地缓存 | 2 | | 语义歧义 | 澄清询问 | 1 | ### 四、测试与优化 1. **AB测试配置** ```json { "test_groups": [ { "model": "gpt-4", "response_time": "<2s", "coverage": 30% }, { "model": "claude-2", "response_time": "<3s", "coverage": 70% } ] } ``` 2. **性能监控指标** - 语音识别准确率：$Acc = \frac{N_{correct}}{N_{total}}$ - 首响应时间：$T_{FR} \leq 1500ms$ - 对话完成率：$C_{rate} \geq 85\%$ ### 五、部署上线 通过Dify的「一键发布」功能，可选择部署为： 1. API端点：`api.dify.ai/your-endpoint` 2. 网页组件：嵌入现有系统 3. 微信小程序插件[^3]
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