【聆思CSK6语音大模型AI开发套件试用】LLM_control示例阅读笔记

本文详细解读了LLM_control开发套件中的综合示例,重点关注整体架构流程、主要模块如下载、播放、存储和UI设计,以及技术细节如consumer_thread和AIUI_ZBUS_NLP在云端处理和语音合成中的作用。为了实现智能电梯功能,开发者需调整云端流程和AIUI_ZBUS_NLP部分。
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概要

LLM_control是开发套件出厂自带的综合示例,阅读和分析该代码是进一步开发的基础。

整体架构流程

下面是厂商提供的整体流程。

主要模块

  • Download:用于下载数据,支持HTTPS。
  • Player:主要实现对MP3文件的播放,包括各种提示语音的播放。
  • Storage:用于flash存储。
  • UI:用于界面显示。该程序的所有中文提示都是采用字库的方式保存在fonts子目录下的。

技术细节

  • consumer_thread线程是核心代码,前面流程中对云端数据的处理均由该线程完成
  • AIUI_ZBUS_NLP部分是对云端大模型识别结果的处理
  • 对背景和图片的绘制是有ui模块来实现的
  • aiui_audio_send_start是用于发送语音数据的
  • AIUI_ZBUS_TTS_PLAY的处理事用于TTS播放的

小结

如果想实现我们的智能电梯,一个是要修改云端的流程,一个是修改AIUI_ZBUS_NLP部分。

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聆思CSK6语音模块是一款专为语音交互场景设计的高性能开发模块,支持自然语言处理、语音识别与合成、意图识别等功能。它能够广泛应用于智能家居、工业控制、语音助手等场景,提供端到端的语音交互解决方案。 ### 功能特性 - **语音识别(ASR)**:支持高质量的语音转文字功能,能够准确识别用户的语音输入。 - **语音合成(TTS)**:将文本信息转换为自然流畅的语音输出,用于语音播报或交互反馈。 - **自然语言理解(NLU)**:能够理解用户的自然语言指令,提取意图和关键信息。 - **意图模板匹配**:根据解析结果构建意图模板,实现对特定指令的精准识别与响应。 - **端侧处理能力**:具备本地化处理能力,可在设备端完成部分语音识别与控制任务,降低云端依赖。 - **支持联网搜索与第三方模型接入**:通过聆思大模型平台(LSPlatform),可对接第三方大模型(如DeepSeek)进行更复杂的语言处理任务[^2]。 ### 使用说明 1. **硬件连接**:将CSK6模块接入开发板或目标设备,确保电源、音频输入输出、通信接口(如UART、I2C等)连接正常。 2. **开发环境搭建**:安装配套的开发工具链,包括SDK、调试工具和示例代码。 3. **语音识别配置**:通过配置语音识别引擎参数,设定唤醒词、识别语言模型等。 4. **意图识别与执行**:定义意图模板并加载至系统,当用户语音指令匹配模板时,触发相应的控制动作,如开关灯、调节音量等[^1]。 5. **联网功能启用**:如需接入云端大模型服务,需配置网络连接并设置相应的API密钥或访问令牌[^2]。 ### 开发支持 - **SDK与API**:提供丰富的软件开发工具包,支持C/C++、Python等编程语言,便于快速集成语音功能。 - **示例工程**:配套提供多个典型应用场景的示例代码,如语音控制灯、联网搜索、RAG知识库接入等[^3]。 - **文档与社区支持**:包括详细的用户手册、开发指南、FAQ文档以及活跃的开发者社区。 - **平台集成能力**:可通过聆思大模型平台进行应用策略编排,灵活切换本地处理与云端处理模式,支持多模型接入与协同工作[^2]。 ### 代码示例语音控制灯) 以下是一个简单的Python代码片段,用于演示如何通过聆思CSK6模块实现语音控制灯的开关: ```python import serial import time # 初始化串口连接 ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 115200, timeout=1) def send_command(cmd): ser.write((cmd + '\n').encode()) time.sleep(0.1) response = ser.readline().decode().strip() return response def handle_intent(intent): if intent == "turn_on_light": print("正在打开灯光") send_command("LIGHT_ON") elif intent == "turn_off_light": print("正在关闭灯光") send_command("LIGHT_OFF") else: print("未识别的指令") # 模拟意图识别结果 intent_result = "turn_on_light" handle_intent(intent_result) ``` ---
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