CleanS2S-语音到语音 (S2S) 的原型智能体

https://github.com/opendilab/CleanS2S

CleanS2S 是一个语音到语音 (S2S) 的原型智能体,提供高质量的流式交互,并采用单文件实现。其设计简洁明了,旨在提供类似 GPT-4o 风格的中文交互原型智能体。该项目希望让用户直接体验语言用户界面 (LUI) 的强大功能,并帮助研究人员快速探索和验证 S2S pipeline 的潜力。

功能

📜 单文件实现

每个智能体管道的细节都放在一个独立的文件中。无需额外配置依赖项或理解项目文件结构。这对于那些想快速了解 S2S 管道并直接验证新想法的人来说,是一个很好的参考实现。所有管道实现都易于修改和扩展,用户可以快速更换喜欢的模型(例如 LLM)、添加新组件或自定义管道。

实时流式接口

整个 S2S 管道主要由 ASR(自动语音识别)、LLM(大型语言模型)和 TTS(文本转语音)组成,配合两个 WebSockets 组件接收器(包含 VAD)和发送器。管道设计为实时流模式,用户可以像人与人对话一样实时与智能体互动。所有音频和文本信息通过 WebSocket 流式发送和接收。为此,我们利用多线程和队列机制确保流过程顺畅,避免阻塞问题。所有组件都设计为异步和非阻塞,处理输入队列的数据并将结果输出到另一个队列。

🧫 全双工交互与打断机制

基于 WebSockets 提供的强大机制,管道支持全双工交互,这意味着用户可以同时与智能体对话和听取回复。此外,管道支持中断,用户可以在对话中随时通过新语音输入打断智能体。智能体将停止当前处理,开始处理新输入,并结合之前的对话和中断内容进行处理。此外,我们发现聊天机器人常用的“助理风格”和“轮流式”回应是人类对话的主要缺点之一。我们为智能体添加了更有趣的策略,以使对话更具互动性和吸引力。

🌍 网络搜索和 RAG

通过集成网络搜索功能和检索增强生成(RAG)模型,管道得到了进一步增强。这些功能使智能体不仅能实时处理和响应用户输入,还能从网络中获取和整合外部信息到响应中。这为回答用户提出的各种实际问题提供了扩展和灵活性。

  • WebSearchHelper 类负责根据用户查询进行在线搜索或收集与对话相关的附加信息。这使智能体能够参考最新或外部数据,增强响应的丰富性和准确性。
  • RAG 类实现了检索增强生成方法,首先从数据库中检索相关信息,然后使用这些信息生成响应。这一两步过程确保智能体的回复基于相关的事实数据,使互动更加知情和符合上下文。

快速上手

后端

安装

## clone the repository
git clone https://github.com/opendilab/CleanS2S.git
cd CleanS2S/backend
pip install -r requirements.txt
  • 根据此处的说明安装 funasr 以支持 paraformer-zh
  • 根据此处的说明安装 cosyvoice 以支持 CosyVoice-300M

下载模型

您需要下载以下四个必要的模型(3个 ASR 模型 + 1个 TTS 模型),可以通过以下链接下载,并放置在合适的目录中。

对于 LLM,我们默认使用 LLM API,您也可以按照下方的说明定制自己的本地 LLM(如 DeepSeek-V2.5、Qwen2.5 等)。

删除 --enable_llm_api 和 --lm_model_url 参数,修改 --lm_model_name 参数为您的本地 LLM 模型路径(例如 --lm_model_name /home/users/deepseek-v2.5)。

您还需要准备一个参考音频目录,其中包含用于韵律和音色转换的参考音频。我们在此仓库中准备了一个示例参考音频目录

如果您想使用自己的参考音频,需要保持与示例参考音频目录相同的格式。音频应为 10~20 秒长,发音清晰。

运行服务器

以下是使用默认设置运行服务器的示例:

export LLM_API_KEY=<your-deepseek-api-key>
python3 -u s2s_server_pipeline.py \
        --recv_host 0.0.0.0 \
        --send_host 0.0.0.0 \
        --stt_model_name <your-asr-path> \
        --enable_llm_api \
        --lm_model_name "deepseek-chat" \
        --lm_model_url "https://api.deepseek.com" \
        --tts_model_name <your-tts-path> \
        --ref_dir <ref-audio-path> \
        --enable_interruption

ℹ️ 支持自定义LLM:在这里,我们使用 deepseek-chat 作为默认 LLM API ,您也可以根据 OpenAI 接口更改为其他 LLM API。(修改--lm_model_name--lm_model_url,设置您自己的 API 密钥)

ℹ️ 支持其他自定义:您可以参考后端管道文件(例如s2s_server_pipeline.py)中由argparse库实现的参数列表,根据自己的需求进行自定义。所有参数在其帮助属性中都有详细文档,易于理解。

使用 Websearch+RAG 运行服务器

您首先需要安装 Websearch 和 RAG 所需的依赖。

pip install -r backend/requirements-rag.txt

其次,为 RAG 中嵌入 Websearch 结果选择一个嵌入模型,例如以下嵌入模型:

git lfs install
git clone https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

然后,为 Websearch 和 RAG 模块提供令牌,在s2s_server_pipeline_rag.py中,我们使用Serper作为 Websearch 工具,使用Deepseek进行 RAG 。

export LLM_API_KEY=''
export SERPER_API_KEY=''

最后,在运行服务器的示例代码中,将s2s_server_pipeline.py替换为s2s_server_pipeline_rag.py,并添加参数--embedding_model_name

这是使用默认设置和 Websearch+RAG 运行服务器的示例:

python3 -u s2s_server_pipeline_rag.py \
        --recv_host 0.0.0.0 \
        --send_host 0.0.0.0 \
        --stt_model_name <your-asr-path> \
        --enable_llm_api \
        --lm_model_name "deepseek-chat" \
        --lm_model_url "https://api.deepseek.com" \
        --tts_model_name <your-tts-path> \
        --embedding_model_name <embedding-model-path> \
        --ref_dir <ref-audio-path> \
        --enable_interruption

前端

我们建议使用Docker镜像来安装和运行客户端。以下是具体步骤:

## 运行基本的Docker镜像
docker run -it -p 3001:3001 amazonlinux:2023.2.20231011.0 sh
## 安装必要的包
dnf install vim git nodejs -y
npm install -g pnpm
git clone https://github.com/opendilab/CleanS2S.git
cd CleanS2S/frontend_nextjs
pnpm install

frontend_nextjs目录中准备适当的.env.local文件,您可以参考.env.example文件以获取所需的环境变量。

## 运行客户端
pnpm dev --port 3001

然后您可以在浏览器中访问客户端,地址为http://localhost:3001(推荐使用 Chrome 浏览器)。

附注:如果您想在本地运行客户端,请首先安装 node.js 和 pnpm ,然后使用 pnpm 安装必要的包并运行客户端。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注