基于Python+百度语音的智能语音ChatGPT聊天机器人（机器学习+深度学习+语义识别）含全部工程源码 适合个人二次开发

前言

本项目基于机器学习和语义识别技术，让机器人理解文本并进行合适的答复。伙伴们可以通过该工程源码，进行个人二次开发，比如使用语音与机器人交流，实现智能问答、智能音箱及智能机器宠物等等。

当然针对现在最火爆的ChatGPT等通用大语言模型，伙伴们可以直接将其应用在模块实现第6部分，其它详细的接口使用操作，大家可以关注我博客的其它关于ChatGPT接口使用的说明。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

系统流程图

系统流程如图所示。

运行环境

本部分包括 Python 环境、Pycharm 环境和 ChatterBot 环境。

Python 环境

需要 Python 3.6 及以上配置，进入 python 官方网站：www.python.org，选择自己所需版本号，单击 DownLoad，添加环境变量。

Pycharm 环境

PyCharm 是 一 款 功 能 强 大 的 Python 编辑器，具有跨平台性 ， 下 载 地 址 ：
http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windowsPyCharm ，把 pycharm和 python解释器进行连接。

ChatterBot 环境

基于 chatterbot 0.8.7 开发，打开 cmd 进入 python 所在的磁盘，输入：

pip install –ignore-installed –upgrade chatterbot0.8.7 

等待安装即可。

模块实现

本项目包括 6 个模块：模型构建、服务器端、客户端、语音录入、接口调用、模型训练
及保存，下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 模型构建

进入百度云官网：https://ai.baidu.com/，进入我的控制台，打开百度语音进入语音应用
管理界面，创建一个新的应用，如图所示。

记录 APPID、API Key 和 Secret Key 三个值。

请求方式和参数网址：https://cloud.baidu.com/doc/SPEECH/s/Qk38y8lrl

通过调用百度语音 API 实现相应的转换功能，在百度云应用管理中心可以看到记录，即为调用成功。

2. 服务器端

此模块主要处理用户的登录校验，房间的人员消息处理，通过 config.py 中配置的列表PORT 生成几个不同房间，相关代码如下：

#导入 port 列表
import asynchat
import asyncore
from config import PORT

class CommandHandler:
    """
    命令处理类
    """
    def unknown(self, session, cmd):
        # 响应未知命令
        # 通过 aynchat.async_chat.push 方法发送消息
        session.push(('Unknown command {} \n'.format(cmd)).encode("utf-8"))

    def handle(self, session, line):
        line = line.decode()
        # 命令处理
        if not line.strip():
            return
        parts = line.split(' ', 1)
        cmd = parts[0]
        try:
            line = parts[1].strip()
        except IndexError:
            line = ''
        # 通过协议代码执行相应的方法
        method = getattr(self, 'do_' + cmd, None)
        try:
            method(session, line)
        except TypeError:
            self.unknown(session, cmd)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(len(PORT)):
        ChatServer(PORT[i])
        print("Chat server run at '127.0.0.1:{0}'".format(PORT[i]))
    try:
        asyncore.loop()
    except KeyboardInterrupt:
        print("Chat server exit")

在开启客户端前，运行服务器端，CommandHandler 类拆解 client 客户端发送信息中的命令，并绑定函数。通过 config.py 中配置列表 PORT = range(1, 3)生成两个房间，地址分别是 127.0.0.1:1 和 127.0.0.1:2，如图所示。

3. 客户端

该模块提供登录窗口、聊天窗口以及各种响应事件，相关代码如下：

1）登录窗口设计

设计登录窗口的 GUI 界面，添加包括标题、地址栏、用户信息栏和登录退出按钮的几个控件并绑定登录、退出等各种事件。

class LoginFrame(wx.Frame):
    """
    登录窗口
    """
    def __init__(self, parent, id, title, size):
        # 初始化，添加控件并绑定事件
        wx.Frame.__init__(self, parent, id, title)
        self.SetSize(size)
        self.Center()
        self.serverAddressLabel = wx.StaticText(self, label="服务地址", pos=(45, 40), size=(120, 25))
        self.userNameLabel = wx.StaticText(self, label="用户名", pos=(45, 90), size=(120, 25))
        self.serverAddress = wx.TextCtrl(self, value=default_server,
                                         pos=(120, 37), size=(150, 25), style=wx.TE_PROCESS_ENTER)
        self.userName = wx.TextCtrl(self, pos=(120, 87), size=(150, 25), style=wx.TE_PROCESS_ENTER)
        self.loginButton = wx.Button(self, label='登录', pos=(50, 145), size=(90, 30))
        self.exitButton = wx.Button(self, label='退出', pos=(180, 145), size=(90, 30))
        # 绑定登录方法

        self.loginButton.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.login)
        # 绑定退出方法
        self.exitButton.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.exit)
        # 服务器输入框Tab事件
        self.serverAddress.SetFocus()
        self.Bind(wx.EVT_TEXT_ENTER, self.usn_focus, self.serverAddress)
        # 用户名回车登录
        self.Bind(wx.EVT_TEXT_ENTER, self.login, self.userName)
        self.Show()

    # 回车调到用户名输入栏
    def usn_focus(self, event):
        self.userName.SetFocus()

    def login(self, event):
        # 登录处理
        try:
            serverAddress = self.serverAddress.GetLineText(0).split(':')
            con.open(serverAddress[0], port=int(serverAddress[1]), timeout=10)
            response = con.read_some()
            if response != b'Connect Success':
                self.showDialog('Error', 'Connect Fail!', (200, 100))
                return
            con.write(('login ' + str(self.userName.GetLineText(0)) + '\n').encode("utf-8"))
            response = con.read_some()
            if response == b'UserName Empty':
                self.showDialog('Error', 'UserName Empty!', (200, 100))
            elif response == b'UserName Exist':
                self.showDialog('Error', 'UserName Exist!', (200, 100))
            else:
                self.Close()
                ChatFrame(None, 2, title='当前用户：'+str(self.userName.GetLineText(0)), size=(515, 400))

        except Exception:
            self.showDialog('Error', 'Connect Fail!', (95, 20))

    def exit(self, event):
        self.Close()

    # 显示错误信息对话框
    def showDialog(self, title, content, size):
        dialog = wx.Dialog(self, title=title, size=size)
        dialog.Center()
        wx.StaticText(dialog, label=content)
        dialog.ShowModal()

2）聊天窗口设计
设计聊天窗口的 GUI 界面，添加包括当前用户显示、信息输入框、语音输入按钮、发送和关闭按钮等各种控件并绑定发送消息、输入消息等事件。

class ChatFrame(wx.Frame):
    """
    聊天窗口
    """
    def __init__(self, parent, id, title, size):
        # 初始化，添加控件并绑定事件
        wx.Frame.__init__(self, parent, id, title, style=wx.SYSTEM_MENU | wx.CAPTION | wx.CLOSE_BOX |
                                                         wx.DEFAULT_FRAME_STYLE)
        self.SetSize(size)
        self.Center()
        self.chatFrame = wx.TextCtrl(self, pos=(5, 5), size=(490, 310), style=wx.TE_MULTILINE | wx.TE_READONLY)
        self.sayButton = wx.Button(self, label="语音", pos=(5, 320), size=(58, 25))
        self.message = wx.TextCtrl(self, pos=(65, 320), size=(280, 25), style=wx.TE_PROCESS_ENTER)
        self.sendButton = wx.Button(self, label="发送", pos=(360, 320), size=(58, 25))
        # self.usersButton = wx.Button(self, label="Users", pos=(373, 320), size=(58, 25))
        self.closeButton = wx.Button(self, label="关闭", pos=(436, 320), size=(58, 25))
        self.sendButton.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.send)  # 发送按钮绑定发送消息方法
        self.message.SetFocus()  # 输入框回车焦点
        self.sayButton.Bind(wx.EVT_LEFT_DOWN, self.sayDown)  # SAY按钮按下
        self.sayButton.Bind(wx.EVT_LEFT_UP, self.sayUp)  # Say按钮弹起
        self.Bind(wx.EVT_TEXT_ENTER, self.send, self.message)  # 回车发送消息
        # self.usersButton.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.lookUsers)  # Users按钮绑定获取在线用户数量方法
        self.closeButton.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.close)  # 关闭按钮绑定关闭方法
        treceive = threading.Thread(target=self.receive)  # 接收信息线程
        treceive.start()
        # self.ShowFullScreen(True)  # 全屏
        self.Show()

    def sayDown(self, event):
        trecording = threading.Thread(target=recording)
        trecording.start()

    def sayUp(self, event):
        sayText = getText(r"E:\python_pycharm\ChatBot\voice\voice.wav")
        self.message.AppendText(str(sayText))
        self.send(self)

    def send(self, event):
        # 发送消息
        message = str(self.message.GetLineText(0)).strip()
        global bot_use
        if message != '':
            if message == "机器人":
                bot_use = "ChatBot"
                self.message.Clear()
                con.write(('noone_say 成功呼叫语音助手！' + '\n').encode("utf-8"))
                return
            elif message == "用户聊天":
                bot_use = "User"
                self.message.Clear()
                con.write(('noone_say 语音助手已离开' + '\n').encode("utf-8"))
                return
            con.write(('say ' + message + '\n').encode("utf-8"))
            self.message.Clear()
            # 机器人回复
            if bot_use == "ChatBot":
                answer = chatbot(message)
                con.write(('chatbot_say ' + answer + '\n').encode("utf-8"))
            elif bot_use == "User":
                return

            if VOICE_SWITCH:
                # 写本地音乐文件
                baidu_api(answer)
                # 新建线程播放音乐
                tplay_mp3 = threading.Thread(target=play_mp3)
                tplay_mp3.start()
                # thread.start_new_thread(play_mp3, ())
        return

    # def lookUsers(self, event):
    #     # 查看当前在线用户
    #     con.write(b'look\n')

    def close(self, event):
        # 关闭窗口
        tremove_voice = threading.Thread(target=remove_voice)
        tremove_voice.start()
        # thread.start_new_thread(remove_voice, ())
        con.write(b'logout\n')
        con.close()
        self.Close()

    def receive(self):
        # 接受服务器的消息
        while True:
            sleep(1)
            result = con.read_very_eager()
            if result != '':
                self.chatFrame.AppendText(result)

    def saytime(self):
        i = 0
        while True:
            self.chatFrame.AppendText('正在录音...' + str(i) + '秒\n')
            sleep(1)
            i = i + 1

4. 语音录入

该模块提供录音功能并将文件保存在本地， Recorder 的采样率与百度语音转文字的采样率相同，相关代码如下：

from pyaudio import PyAudio, paInt16
import numpy as np
import wave


class Recoder:
    NUM_SAMPLES = 2000
    # py audio内置缓冲大小
    SAMPLING_RATE = 16000    # 取样频率
    LEVEL = 500         # 声音保存的阈值
    COUNT_NUM = 20      # NUM_SAMPLES个取样之内出现COUNT_NUM个大于LEVEL的取样则记录声音
    SAVE_LENGTH = 8         # 声音记录的最小长度：SAVE_LENGTH * NUM_SAMPLES 个取样
    TIME_COUNT = 20     # 录音时间，单位s

    Voice_String = []

    def savewav(self, filename):
        wf = wave.open(filename, 'wb')
        wf.setnchannels(1)
        wf.setsampwidth(2)
        wf.setframerate(self.SAMPLING_RATE)
        wf.writeframes(np.array(self.Voice_String).tostring())
        # wf.writeframes(self.Voice_String.decode())
        wf.close()

    def recoder(self):
        pa = PyAudio()
        stream = pa.open(format=paInt16, channels=1, rate=self.SAMPLING_RATE, input=True,
                         frames_per_buffer=self.NUM_SAMPLES)
        save_count = 0
        save_buffer = []
        time_count = self.TIME_COUNT

        while True:
            time_count -= 1
            # print time_count
            # 读入NUM_SAMPLES个取样
            string_audio_data = stream.read(self.NUM_SAMPLES)
            # 将读入的数据转换为数组
            audio_data = np.fromstring(string_audio_data, dtype=np.short)
            # 计算大于LEVEL的取样的个数
            large_sample_count = np.sum(audio_data > self.LEVEL)
            print(np.max(audio_data))
            # 如果个数大于COUNT_NUM，则至少保存SAVE_LENGTH个块
            if large_sample_count > self.COUNT_NUM:
                save_count = self.SAVE_LENGTH
            else:
                save_count -= 1

            if save_count < 0:
                save_count = 0

            if save_count > 0:
                # 将要保存的数据存放到save_buffer中
                # print  save_count > 0 and time_count >0
                save_buffer.append(string_audio_data)
            else:
                # print save_buffer
                # 将save_buffer中的数据写入WAV文件，WAV文件的文件名是保存的时刻
                # print "debug"
                if len(save_buffer) > 0:
                    self.Voice_String = save_buffer
                    save_buffer = []
                    print("Recode a piece of  voice successfully!")
                    return True
            if time_count == 0:
                if len(save_buffer) > 0:
                    self.Voice_String = save_buffer
                    save_buffer = []
                    print("Recode a piece of  voice successfully!")
                    return True
                else:
                    return False

def recording():
    r = Recoder()
    r.recoder()
    r.savewav(r"E:\python_pycharm\ChatBot\voice\voice.wav")
    # if tsayTime != '':
    #     stop_thread(tsayTime)

语音录入时，控制面板输出如图所示。

此时在相应路径中可以看到录制成功的语音文件，格式为.Wav，如图所示。

5. 接口调用

该模块调用 chatbot 返回文本信息、百度 API 语音识别、百度 API 转文本为语音，相关代码如下：

import pygame
from chatterbot import ChatBot
import requests
import json
from config import *
import time
import os
import random
import urllib.request
import base64


# 初始化百度返回的音频文件地址，后面会变为全局变量，随需改变
mp3_url = r'E:\python_pycharm\ChatBot\voice\\voice_du\\voice_ss.mp3'


''

# 播放Mp3文件
def play_mp3():
    # 接受服务器的消息
    pygame.mixer.init()
    pygame.mixer.music.load(mp3_url)
    pygame.mixer.music.play()
    while pygame.mixer.music.get_busy():
        time.sleep(1)
    pygame.mixer.music.stop()
    pygame.mixer.quit()


# 删除声音文件
def remove_voice():
    path = r"E:\python_pycharm\ChatBot\voice\voice_du"
    for i in os.listdir(path):
        path_file = os.path.join(path, i)
        try:
            os.remove(path_file)
        except:
            continue


# 聊天机器人回复
def chatbot(info):
    my_bot = ChatBot("", read_only=True,
                     database="./db.sqlite3")
    res = my_bot.get_response(info)
    return str(res)


# 百度讲文本转为声音文件保存在本地 tts地址，无需token实时认证
def baidu_api(answer):
    api_url = '{11}?idx={0}&tex={1}&cuid={2}&cod={3}&lan={4}&ctp={5}&pdt={6}&spd={7}&per={8}&vol={9}&pit={10}'\
        .format(baidu_api_set["idx"], answer, baidu_api_set["cuid"], baidu_api_set["cod"], baidu_api_set["lan"],
                baidu_api_set["ctp"], baidu_api_set["pdt"], baidu_api_set["spd"], baidu_api_set["per"],
                baidu_api_set["vol"], baidu_api_set["pit"], baidu_api_url)
    res = requests.get(api_url, headers=headers2)
    # 本地Mp3语音文件保存位置
    iname = random.randrange(1, 99999)
    global mp3_url
    mp3_url = r'E:\python_pycharm\ChatBot\voice\voice_du\voice_tts' + str(iname) + '.mp3'
    with open(mp3_url, 'wb') as f:
        f.write(res.content)


# 百度讲文本转为声音文件保存在本地 方法2 tsn地址
def baidu_api2(answer):
    # 获取access_token
    token = getToken()
    get_url = baidu_api_url2 % (urllib.parse.quote(answer), "test", token)
    voice_data = urllib.request.urlopen(get_url).read()
    # 本地Mp3语音文件保存位置
    name = random.randrange(1, 99999)
    global mp3_url
    mp3_url = r'E:\python_pycharm\ChatBot\voice\voice_du\voice_tsn' + str(name) + '.mp3'
    voice_fp = open(mp3_url, 'wb+')
    voice_fp.write(voice_data)
    voice_fp.close()
    return


# 百度语音转文本
def getText(filename):
    # 获取access_token
    token = getToken()
    data = {}
    data['format'] = 'wav'
    data['rate'] = 16000
    data['channel'] = 1
    data['cuid'] = str(random.randrange(123456, 999999))
    data['token'] = token
    wav_fp = open(filename, 'rb')
    voice_data = wav_fp.read()
    data['len'] = len(voice_data)
    data['speech'] = base64.b64encode(voice_data).decode('utf-8')
    post_data = json.dumps(data)
    # 语音识别的api url
    upvoice_url = 'http://vop.baidu.com/server_api'
    r_data = urllib.request.urlopen(upvoice_url, data=bytes(post_data, encoding="utf-8")).read()
    print(json.loads(r_data))
    err = json.loads(r_data)['err_no']
    if err == 0:
        return json.loads(r_data)['result'][0]
    else:
        return json.loads(r_data)['err_msg']


# 获取百度API调用的认证，实时生成，因为有时间限制
def getToken():
    # token认证的url
    api_url = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token?" \
                     "grant_type=client_credentials&client_id=%s&client_secret=%s"
    token_url = api_url % (BaiDu_API_Key_GetVoi, BaiDu_Secret_Key_GetVoi)
    r_str = urllib.request.urlopen(token_url).read()
    token_data = json.loads(r_str)
    token_str = token_data['access_token']
    return token_str

6.模型训练及保存

该模块主要训练 chatbot 机器人，保存在本地 sqlite 数据库，提供两种语料训练方法。如果使用ChatGPT的话，可以将此步省略，直接使用其API接口

1) 语句训练
直接写训练语句，也可开启通过聊天时的语句自动，相关代码如下：

my_bot.train(["你今年几岁了呀？", "我今年三岁半了！", ])
my_bot.train([
 "你吃饭了吗",
 "我吃饱了",
 "你叫什么名字呀",
 "我叫小邮",
])

2) 语料库训练
通过自定义语料库训练。
安装chatbot后默认提供的中文语料格式E:\Python36\Lib\sitepackages\chatterbot_corpus\data\Chinese。参照格式，写入自己的语料文件。

#使用自定义语句训练
my_bot.set_trainer(ChatterBotCorpusTrainer)
my_bot.train("chatterbot.corpus.chinese")

系统测试

本部分包括模型效果和模型应用。

1. 模型效果

将所需语料库数据带入模型进行训练，如图所示。

训练结果如图所示。

2. 模型应用

本部分包括程序运行、应用使用说明和程序功能实现。

1) 程序运行

• rainChat.py 训练本地 chatbot 机器人（每次更新训练内容，运行一次即可）；如果使用ChatGPT的话，可以将此步省略，直接使用其API接口
• server.py 开启服务器；
• client.py 运行客户端，每次运行都可登陆一个用户。

2) 应用使用说明

运行程序后，用户初始登录界面如图所示。界面从上至下，两个文本框：一个输入服务地址，一个输入用户名；两个按钮：一个用于登录，一个用于项目退出。

用户输入服务地址和登录后进入聊天界面。主体为聊天展示框，底部从左到右分别有语音输入按钮、文字输入文本框、发送按钮和聊天室关闭按钮，如图所示。

3) 程序功能实现

（1）在聊天框输入“机器人”可以呼叫语音助手，输入“用户聊天”退出语音机器人模式，如图所示。

（2）长按“语音”按钮录入语音与机器人进行对话，如图所示。

（3）退出机器人聊天模式还可实现多人聊天，如图所示。

源代码下载地址

基于Python+百度语音的智能语音ChatGPT聊天机器人（机器学习+深度学习+语义识别）含全部工程源码

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