BlahST项目中的LLM提示格式优化与TTS集成问题解析

BlahST项目中的LLM提示格式优化与TTS集成问题解析

BlahST Input text from speech in any Linux window, the lean, fast and accurate way, using whisper.cpp offline. Speak with local LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlahST

在开源语音交互系统BlahST的实际部署中，用户遇到了两个典型的技术问题：大型语言模型（LLM）的提示格式配置不当导致输出异常，以及文本转语音（TTS）模块Piper的集成故障。本文将深入分析问题成因并提供专业解决方案。

一、LLM提示格式优化实践

当使用GLM4-9B等特定模型时，开发者观察到模型出现严重幻觉现象，表现为对简单数学问题"2+2"输出重复无意义内容。根本原因在于模型未加载适配的提示模板格式。

问题诊断

1. 交互模式测试：直接通过llama.cpp交互模式测试可获得正确答案"4"，证明模型能力正常
2. 格式差异分析：默认调用缺少GLM4模型所需的特殊标记结构

解决方案

修改llama.cpp调用参数，采用GLM4专用提示结构：

--prompt "[gMASK] <sop> <|system|> {指令文本} <|user|>{用户输入} <|assistant|>"

关键改进点：

• 添加[gMASK]和 等模型专用控制标记
• 明确划分system/user/assistant角色区块
• 使用花括号界定内容范围

输出后处理

针对模型输出的[end of text]终止符，可通过字符串替换清除：

response="${response/\[end of text\]}"

二、Piper TTS集成故障排查

用户反馈Piper模块无语音输出，经排查发现以下问题链：

1. 仓库地址拼写错误：脚本中误写为rhasspi/piper（正确为rhasspy/piper）
2. 环境变量配置：需确保TTS模型路径与采样率匹配
   • 示例配置：

     TTSMODEL="$HOME/AI/Models/piper/en_US-lessac-low.onnx"
     rtts="16000"  # 必须与模型实际采样率一致
     

三、模型选择建议

实践表明不同模型在简洁响应方面表现差异显著：

• 推荐模型：Gemma系列（2B/9B/27B）
  • 优势：响应简洁准确，符合语音交互场景需求
  • 测试示例："what is 2 plus 2?" → "4"
• 需调参模型：Llama3.2/Qwen2.5等
  • 常见问题：重复输出、冗余内容
  • 调参方向：调整repeat_penalty、temperature等参数

四、最佳实践总结

1. 模型适配原则：

   • 查阅llama.cpp对目标模型的兼容性说明
   • 获取模型专用的提示模板格式
   • 优先选用经过验证的轻量级模型（如Gemma 2B）

2. TTS集成要点：

   • 验证Piper独立运行状态
   • 检查模型文件路径及采样率配置
   • 建议使用en_US-lessac-low.onnx等经过验证的语音模型

通过系统性的格式适配和参数优化，可显著提升语音交互系统的响应质量和稳定性。对于中文等非英语场景，还需特别注意双语模型的提示格式和TTS语音模型的匹配问题。

BlahST Input text from speech in any Linux window, the lean, fast and accurate way, using whisper.cpp offline. Speak with local LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlahST