在AI技术的推动下，智能对话机器人逐渐成为我们工作、生活中的重要效率工具，乃至是伙伴，特别是为企业带来最原始最直观的“降本增效”落地实现。

作为开发者，你是否有想过基于语音技术打造一款智能对话机器人呢？

本文将可以手把手教你技术实现细节。

首先我们分析下智能对话机器人需要些什么东西：

1.语音输入：想要智能对话肯定需要语音的输入，输出。

2.语音识别：将语音识别成文字。

3.智能问答服务：将语音识别结果，输入该服务，并得到结果。

4.语音合成：将智能问答服务回答生成音频

5.语音播报：将智能问答服务回答的问题，用语音的形式播报给您听。

流程图：

语音采集：

1.使用腾讯云语音识别提供的SDK（安卓，IOS，微信小程序）

2.可以自行使用硬件录音设备采集音频

3.自己在端上（IOS，安卓等）调起录音设备采集音频

 

技术流程：

1.先采集音频

2.用音频流数据调用腾讯云语音识别（ASR）

3.将语音识别的文本数据调用智能问答服务

4.使用智能问答服务的回答调用腾讯云语音合成（TTS）

5.最后将语音合成产生的音频返回给端上播放

一、准备工作

1.1开通语音识别服务

笔者使用的是腾讯的语音识别，先开通一下服务，点这里 腾讯云语音识别控制台 ， 点击立即开通就能开通服务了。

可以点击这里领取一个新人的体验资源包： 语音识别_实时语音识别_录音文件识别_语音转文本服务 - 腾讯云

1.2获取调用服务的API密钥

访问腾讯云的服务，都需要一个秘钥，在腾讯云访问管理的 API密钥管理页面 ，可以新建一个秘钥，这个可一定要保管好，不能泄露出去，不然就被别人盗用了。秘钥后面我们要用到。

1.3获取语音识别，语音合成SDK

语音识别SDK获取：语音识别 实时语音识别（websocket）-API 文档-文档中心-腾讯云

语音合成SDK获取：语音合成 基础语音合成-API 文档-文档中心-腾讯云

端SDK获取：

1.IOS：登录 - 腾讯云

2.安卓：登录 - 腾讯云

3.微信小程序：腾讯云智能语音 | 小程序插件 | 微信公众平台

1.4、接入智能问答服务 

WeLM：- WeLM

这里也可以使用别的智能问答服务，比如ChatGPT

二、代码开发

逻辑包含：

1.请求ASR实时识别

2.请求智能问答服务

3.请求TTS语音合成，获取音频

代码编译：

1.执行命令生成go.mod环境 go mod init demo

2.go build 编译

3.执行 ./demo -e 16k_zh -f 测试音频地址 -format 1

注：本代码只包含了服务端部分，可以自行接入SDK将音频流传到服务端识别。

package mainimport ("encoding/base64""flag""fmt"ttsCommon "github.com/tencentcloud/tencentcloud-sdk-go/tencentcloud/common""github.com/tencentcloud/tencentcloud-sdk-go/tencentcloud/common/errors""github.com/tencentcloud/tencentcloud-sdk-go/tencentcloud/common/profile"tts "github.com/tencentcloud/tencentcloud-sdk-go/tencentcloud/tts/v20190823""github.com/tencentcloud/tencentcloud-speech-sdk-go/asr""github.com/tencentcloud/tencentcloud-speech-sdk-go/common""os""sync""time"
)var (AppID           = "输入appid"SecretID        = "输入密钥ID"SecretKey       = "输入密钥key"EngineModelType = "16k_zh"SliceSize       = 16000
)// MySpeechRecognitionListener implementation of SpeechRecognitionListener
type MySpeechRecognitionListener struct {ID int
}// OnRecognitionStart implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnRecognitionStart(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
}// OnSentenceBegin implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnSentenceBegin(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
}// OnRecognitionResultChange implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnRecognitionResultChange(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
}// OnSentenceEnd implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnSentenceEnd(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {fmt.Printf("语音识别结果: %s \n", response.Result.VoiceTextStr)ConversationalRobot(response.Result.VoiceTextStr)
}// OnRecognitionComplete implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnRecognitionComplete(response *asr.SpeechRecognitionResponse) {
}// OnFail implementation of SpeechRecognitionListener
func (listener *MySpeechRecognitionListener) OnFail(response *asr.SpeechRecognitionResponse, err error) {fmt.Printf("%s|%s|OnFail: %v\n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), response.VoiceID, err)
}var proxyURL string
var VoiceFormat *int
var e *stringfunc main() {var f = flag.String("f", "test.pcm", "audio file")var p = flag.String("p", "", "proxy url")VoiceFormat = flag.Int("format", 0, "voice format")e = flag.String("e", "", "engine_type")fmt.Println("input-", *e, "-input")flag.Parse()if *e == "" {panic("please input engine_type")}if *VoiceFormat == 0 {panic("please input voice format")}proxyURL = *pvar wg sync.WaitGroupwg.Add(1)go processOnce(1, &wg, *f)fmt.Println("Main: Waiting for workers to finish")wg.Wait()fmt.Println("Main: Completed")}func processOnce(id int, wg *sync.WaitGroup, file string) {defer wg.Done()process(id, file)
}func process(id int, file string) {audio, err := os.Open(file)defer audio.Close()if err != nil {fmt.Printf("open file error: %v\n", err)return}listener := &MySpeechRecognitionListener{ID: id,}credential := common.NewCredential(SecretID, SecretKey)EngineModelType = *efmt.Println("engine_type:", EngineModelType)recognizer := asr.NewSpeechRecognizer(AppID, credential, EngineModelType, listener)recognizer.ProxyURL = proxyURLrecognizer.VoiceFormat = *VoiceFormaterr = recognizer.Start()if err != nil {fmt.Printf("%s|recognizer start failed, error: %v\n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"), err)return}data := make([]byte, SliceSize)//这里的data可以换成实时端上传输过来的音频流for n, err := audio.Read(data); n > 0; n, err = audio.Read(data) {if err != nil {if err.Error() == "EOF" {break}fmt.Printf("read file error: %v\n", err)break}//一句话识别结束会回调上面OnSentenceEnd方法err = recognizer.Write(data[0:n])if err != nil {break}time.Sleep(20 * time.Millisecond)}recognizer.Stop()
}func ConversationalRobot(text string) {//调用智能问答服务，获取回答Result := SendToGPTService(text)//把智能问答服务的文案转成音频文件audioData := TextToVoice(Result)//将音频文件返回给端上播放ResponseAudioData(audioData)
}func ResponseAudioData(audioData []byte) {//把音频数据audioData推到端上播放
}func SendToGPTService(text string) string {// API 调用智能问答服务// 获取智能问答服务返回结果result := "智能问答服务返回结果"fmt.Println("智能问答服务 API调用")return result
}func TextToVoice(text string) []byte {fmt.Println("语音合成调用")// 实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey，此处还需注意密钥对的保密// 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考，建议采用更安全的方式来使用密钥，请参见：https://cloud.tencent.com/document/product/1278/85305// 密钥可前往官网控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取credential := ttsCommon.NewCredential(SecretID,SecretKey,)// 实例化一个client选项，可选的，没有特殊需求可以跳过cpf := profile.NewClientProfile()cpf.HttpProfile.Endpoint = "tts.tencentcloudapi.com"// 实例化要请求产品的client对象,clientProfile是可选的client, _ := tts.NewClient(credential, "ap-beijing", cpf)// 实例化一个请求对象,每个接口都会对应一个request对象request := tts.NewTextToVoiceRequest()request.Text = ttsCommon.StringPtr(text)request.SessionId = ttsCommon.StringPtr("f435g34d23a24y546g")// 返回的resp是一个TextToVoiceResponse的实例，与请求对象对应response, err := client.TextToVoice(request)if _, ok := err.(*errors.TencentCloudSDKError); ok {fmt.Printf("An API error has returned: %s", err)return nil}if err != nil {panic(err)}// 输出json格式的字符串回包audioData, _ := base64.StdEncoding.DecodeString(*response.Response.Audio)fmt.Println("语音合成调用结束")return audioData
}

以上就是智能语音对话机器人技术细节的实现，感兴趣的同学也可以实操或者进行拓展开发。

目前，智能对话机器人已经在客户触达、营销运营、窗口服务和人机对话交互等经济生产活动环节进入规模化落地阶段，随着AI技术的不断创新，智能对话机器人也将衍生出更高阶、更智能的模式。

腾讯云智能面向企业客户与开发者也提供了一站式的语音技术服务，更多产品信息也可以前往腾讯云官网了解。

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