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语音输入大模型输出

功能介绍​

本节介绍如何将语音识别（ASR）与大语言模型（LLM）集成，构建完整的语音输入 → 文本转写 → 文本理解 → 文本输出的推理流程。 通过将本地语音识别引擎与 Ollama 提供的本地 LLM 进行组合，可构建无需联网、完全离线运行的智能语音交互系统。

一键部署（可选）​

我们提供了一键式安装部署包，支持快速集成运行。

请确保设备固件版本 ≥ 2.2 固件下载地址：https://archive.spacemit.com/image/k1/version/bianbu/

安装​

sudo apt update
sudo apt install asr-llm

启动​

# 终端输入：
voice

首次运行将自动下载语音识别（ASR）模型，缓存目录位于：

~/.cache/sensevoice

准备工作​

如需从源码手动运行，可执行以下步骤：

克隆代码​

git clone https://gitee.com/bianbu/spacemit-demo.git
cd spacemit-demo/examples/NLP

安装依赖环境​

sudo apt install python3-venv

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

模型制作​

sudo apt install wget
wget https://modelscope.cn/models/second-state/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF/resolve/master/Qwen2.5-0.5B-Instruct-Q4_0.gguf -P ./
wget https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/modelfile/qwen2.5:0.5b.modelfile -P ./

wget http://archive.spacemit.com/spacemit-ai/gguf/qwen2.5-0.5b-fc-q4_0.gguf -P ./
wget http://archive.spacemit.com/spacemit-ai/modelfile/qwen2.5-0.5b-fc.modelfile -P ./
ollama create qwen2.5:0.5b -f qwen2.5:0.5b.modelfile
ollama create qwen2.5-0.5b-fc -f qwen2.5-0.5b-fc.modelfile

检测录音设备​

参考 录音设备检测 章节查看系统可用的录音设备。

运行代码​

执行以下命令以运行完整的语音转文本 → 大模型推理流程：

检测到录音设备后需要在文件里将设备索引（index）修改为当前实际索引，文件设备索引默认为3。

python 06_asr_llm_demo.py

用户讲话后，系统将：

  1. 自动录音并进行语音识别（集成 VAD）
  2. 将识别文本传递至本地部署的大语言模型（如 Qwen）
  3. 返回语言模型的推理结果并显示输出