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大语言模型（LLM）为基于文本的对话提供了强大的能力。那么，能否进一步扩展，将其转化为语音对话的形式呢？本文将展示如何使用 Whisper 语音识别和 llama.cpp 构建一个 Web 端语音聊天机器人。

系统概览

如上图所示，系统的工作流程如下：

用户通过语音输入。
语音识别，转换为文本。
文本通过大语言模型（LLM）生成文本响应。
最后，文本转语音播放结果。

系统实现

端侧的具体形态（如 web 端、桌面端、手机端）直接影响了第一步用户语言的输入，以及最后一步响应结果的语音播放。
在本文中，我们选择使用 Web 端作为示例，利用浏览器本身的语言采集和语音播放功能，来实现用户与系统的互动。

下图展示了系统架构：

用户通过 Web 端与系统交互，语音数据通过 WebSocket 传输到后端服务，后端服务使用 Whisper 将语音转换为文本，接着通过 llama.cpp 调用 LLM 生成文本响应，最后，文本响应通过 WebSocket 发送回前端，并利用浏览器的语音播放功能将其朗读出来。

Web 端

Web 端的实现主要依赖 HTML5 和 JavaScript。我们使用浏览器的 Web API 进行语音采集和语音播放。以下是简化的 Web 端代码示例：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Voice Chat AI</title><style>#loading { display: none; font-weight: bold; color: blue }#response { white-space: pre-wrap; }</style>
</head>
<body><h1>Voice Chat AI</h1><button id="start">Start Recording</button><button id="stop" disabled>Stop Recording</button><p id="loading">Loading...</p><p>AI Response: <span id="response"></span></p><script>let audioContext, mediaRecorder;const startButton = document.getElementById("start");const stopButton = document.getElementById("stop");const responseElement = document.getElementById("response");const loadingElement = document.getElementById("loading");let socket = new WebSocket("ws://localhost:8765/ws");socket.onmessage = (event) => {const data = JSON.parse(event.data);const inputText = data.input || "No input detected";responseElement.textContent += `
User said: ${inputText}`;const aiResponse = data.response || "No response from AI";responseElement.textContent += `
AI says: ${aiResponse}
`;loadingElement.style.display = "none";const utterance = new SpeechSynthesisUtterance(aiResponse);speechSynthesis.speak(utterance);};socket.onerror = (error) => {console.error("WebSocket error:", error);loadingElement.style.display = "none";};startButton.addEventListener("click", async () => {audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });mediaRecorder = new MediaRecorder(stream);const audioChunks = [];mediaRecorder.ondataavailable = (event) => {audioChunks.push(event.data);};mediaRecorder.onstop = () => {const audioBlob = new Blob(audioChunks, { type: "audio/webm" });loadingElement.style.display = "block";socket.send(audioBlob);};mediaRecorder.start();startButton.disabled = true;stopButton.disabled = false;});stopButton.addEventListener("click", () => {mediaRecorder.stop();startButton.disabled = false;stopButton.disabled = true;});</script>
</body>
</html>

为了简化示例代码，使用了开始和结束按钮来手动控制语音的录制。如果要实现实时对话，除了需要合理设置语音采集的时间间隔，还需要确保后端能够快速响应，避免延迟影响用户体验（这在我的笔记本电脑上无法做到）。

WebSocket 服务端

服务端实现为：

使用 Python 和 fastapi 框架搭建 WebSocket 服务。
使用 whisper 进行语音识别，将语音转换为文本，注意系统环境需要额外安装 ffmpeg 命令行工具。
通过 llama.cpp 加载 LLM（我使用的是 llama3.2-1B 模型）并生成响应文本。

以下是服务端的代码示例：

from fastapi import FastAPI, WebSocket
import uvicorn
import whisper
import tempfile
import os
import signalapp = FastAPI()# 加载 Whisper 模型，默认存储位置 ~/.cache/whisper，可以通过 download_root 设置
model = whisper.load_model("base", download_root="WHISPER_MODEL")@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):try:await websocket.accept()while True:# 接收音频数据audio_data = await websocket.receive_bytes()# 保存临时音频文件with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".webm") as temp_audio:temp_audio.write(audio_data)temp_audio_path = temp_audio.name# Whisper 语音识别result = model.transcribe(temp_audio_path)os.remove(temp_audio_path)text = result["text"]print("user input: ", text)# 生成 AI 回复response_text = LLMResponse(text)print("AI response: ", response_text)await websocket.send_json({"input": text, "response": response_text})except Exception as e:print("Error: ", e)def handle_shutdown(signal_num, frame):print(f"Received shutdown signal: {signal_num}")def setup_signal_handlers():signal.signal(signal.SIGTERM, handle_shutdown)signal.signal(signal.SIGINT, handle_shutdown)if __name__ == "__main__":setup_signal_handlers()config = uvicorn.Config("main:app", port=8765, log_level="info")server = uvicorn.Server(config)server.run()

此外，llama.cpp 使用 Docker 容器运行，作为 HTTP 服务来提供 LLM 的能力。启动命令如下：

docker run -p 8080:8080 -v ~/ai-models:/models 
ghcr.io/ggerganov/llama.cpp:server 
-m /models/llama3.2-1B.gguf -c 512 
--host 0.0.0.0 --port 8080

WebSocket server 与 llama.cpp 之间则可以直接使用 HTTP 的方式通信，示例代码如下：

import requests
import jsonclass LlamaCppClient:def __init__(self, host="http://localhost", port=8080):self.base_url = f"{host}:{port}"def completion(self, prompt):url = f"{self.base_url}/v1/chat/completions"headers = {"Content-Type": "application/json"}payload = {"messages": [{"role": "system","content": """You are a friendly conversation partner. Be natural, engaging, and helpful in our discussions. Respond to questions clearly and follow the conversation flow naturally."""},{"role": "user","content": prompt}]}try:response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))response.raise_for_status()return response.json()except requests.exceptions.RequestException as e:return {"error": str(e)}

最后，用户与 AI 的聊天结果类似下图：

总结

通过结合 Web 端的语音识别和语音合成功能、Whisper 的语音转文本能力、以及 llama.cpp 提供的 LLM 服务，我们成功构建了一个语音对话系统。语音对话的场景非常丰富，例如口语外教、语音问答等等。希望本文的示例能够为你在构建语音交互式 AI 系统时提供启发。

(我是凌虚，关注我，无广告，专注技术，不煽动情绪，欢迎与我交流)

参考资料：

https://github.com/openai/whisper
https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/examples/server/README.md
https://github.com/fastapi/fastapi
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/SpeechSynthesisUtterance

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