基于Whisper+SparkAI+Pyttsx3实现全流程免费的语音交互

from whisper.whisper import load_model, infer
from spark_ai.sparksession import get_or_create_spark_session
from pyttsx3 import init
 
# 初始化语音合成器
engine = init()
 
# 加载Whisper模型
model = load_model('path_to_your_model.pb')
 
# 获取Spark会话
spark = get_or_create_spark_session()
 
def speak(text):
    """合成并播放语音"""
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()
 
def listen():
    """监听用户指令"""
    # 假设使用录音功能捕获音频数据
    audio_data = record_audio()  # 这里应该是实际录音的函数
    return audio_data
 
def respond():
    """处理用户指令并返回响应"""
    audio = listen()
    # 使用Whisper进行语音识别
    transcription = infer(model, audio)
    speak(transcription)  # 将识别结果说出来
    return transcription
 
# 示例响应
respond()

这个代码示例展示了如何使用Whisper进行语音识别，Pyttsx3进行语音合成，以及如何在SparkAI中获取或创建Spark会话。代码中的listen函数用于捕获音频数据，respond函数处理用户指令并返回识别结果，speak函数则负责合成并播放语音。这个流程是一个简化的示例，实际应用中需要根据具体环境进行调整和扩展。