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            博客專欄

            EEPW首頁(yè) > 博客 > 聆思CSK6大模型語(yǔ)音控制風(fēng)扇(上)

            聆思CSK6大模型語(yǔ)音控制風(fēng)扇(上)

            發(fā)布人:ListenAI 時(shí)間:2024-08-09 來源:工程師 發(fā)布文章
            前言

            本文介紹如何實(shí)現(xiàn)大模型+語(yǔ)音交互對(duì)風(fēng)扇實(shí)現(xiàn)開關(guān)控制,示例使用的硬件是聆思CSK6大模型開發(fā)板,大模型接的是星火大模型。本文將先詳細(xì)介紹大模型云端從獲取交互語(yǔ)音到下發(fā)控制指令的全過程,包括整合上下文、配置提示詞、語(yǔ)義意圖分類、提取關(guān)鍵信息以及控制指令的執(zhí)行等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。


            語(yǔ)音控制風(fēng)扇云端流程配置、創(chuàng)建應(yīng)用

            登錄LSplatform,創(chuàng)建新應(yīng)用


            下載工程示例:風(fēng)扇控制.json

            導(dǎo)入工程示例:點(diǎn)擊右上角”≡“找到”導(dǎo)入“


            點(diǎn)擊之后選擇”導(dǎo)入節(jié)點(diǎn)文件”,導(dǎo)入下載的”風(fēng)扇控制.json“示例工程文件


            二、示例工程講解

            流程分為主要兩個(gè)部分,第一部分為進(jìn)行語(yǔ)音交互,將用戶的語(yǔ)音輸入識(shí)別為文字后利用第一個(gè)提示詞節(jié)點(diǎn)(分類提示詞),將用戶的語(yǔ)音命令進(jìn)行意圖分類。



            第二部分是根據(jù)前面的意圖識(shí)別結(jié)果進(jìn)行多分支處理。畫圖(第一個(gè)分支)的分支是調(diào)用星火大模型的文生圖功能生成圖片。風(fēng)扇控制(第二個(gè)分支)的分支是再次利用提示詞(控制風(fēng)扇提示詞)調(diào)用星火大模型從用戶的語(yǔ)音內(nèi)容中提取關(guān)鍵的控制信息,如“打開/關(guān)閉風(fēng)扇”控制gpio上下電來實(shí)現(xiàn)控制風(fēng)扇狀態(tài),最后一個(gè)分支是閑聊分支是用于完成語(yǔ)音的基本問答功能。


            三、  關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)講解第一部分


            第一部分主要講解提示詞、語(yǔ)義改寫落域結(jié)果判斷部分

            提示詞(分類提示詞)


            按照提示詞的一般設(shè)計(jì)原則,首先要對(duì)大模型進(jìn)行角色設(shè)定(“你是一個(gè)分類專家”)。然后對(duì)其進(jìn)行任務(wù)設(shè)定(“你需要將用戶的句子歸為“風(fēng)扇控制”、“畫畫”、“閑聊”中的一類”)。接下來就是給大模型一些例子進(jìn)行學(xué)習(xí)理解以提高分類的準(zhǔn)確性。

            語(yǔ)義改寫

            語(yǔ)義改寫可以幫我們改寫用戶的問題,當(dāng)有多輪提問的時(shí)候,使用語(yǔ)義改寫可以將用戶的多個(gè)問題改寫成一個(gè)完整的問題,提高流程的處理效果。

            當(dāng)判斷到有歷史對(duì)話時(shí),語(yǔ)義改寫節(jié)點(diǎn)會(huì)整合用戶的多個(gè)問題為一個(gè)完整問題,再傳到提示詞節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類。

            當(dāng)判斷到?jīng)]有歷史對(duì)話時(shí),直接會(huì)傳到提示詞節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類。

            落域結(jié)果判斷

            這里有三個(gè)落域,分別是畫畫、控制GPIO、閑聊三個(gè)落域,它會(huì)通過前面的分類提示詞來判斷是哪個(gè)落域,每個(gè)落域?qū)?yīng)不同的分支,如要再增添落域,點(diǎn)擊左下角”添加“即可


            第二部分



            前置處理函數(shù)、后置處理函數(shù)都是使用function節(jié)點(diǎn)來編寫javascript代碼,其主要作用

            前置處理:主要用來提取上一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出參數(shù)轉(zhuǎn)換或組裝成下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入?yún)?shù)

            后置處理:主要用來提取上一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出參數(shù)生成語(yǔ)音播放內(nèi)容以及NLP結(jié)果推送給端側(cè),會(huì)比前置處理單純提取參數(shù)復(fù)雜一些。


            第二部分我們只看第二條分支(風(fēng)扇分支),前置處理與”閑聊”的前置處理相同,直接照抄即可。這里關(guān)鍵講解“提示詞”與“后置處理”節(jié)點(diǎn)

            風(fēng)扇控制提示詞

            風(fēng)扇控制的提示詞的作用是從用戶的命令中提取關(guān)鍵信息(打開/關(guān)閉)來實(shí)現(xiàn)并返回風(fēng)扇狀態(tài)的十進(jìn)制值,打開即為“1”,關(guān)閉即為“0”,采用自然語(yǔ)言處理(NLP)比采用通配符匹配有更好的識(shí)別效果


            風(fēng)扇控制后置處理節(jié)點(diǎn)

            后置處理這里分為設(shè)置語(yǔ)音提示、創(chuàng)建數(shù)據(jù)模板、獲取用戶指令、識(shí)別指令、執(zhí)行操作、構(gòu)造消息發(fā)送反饋和日志打印,這里主要部分為創(chuàng)建數(shù)據(jù)模板、獲取用戶指令、識(shí)別指令、執(zhí)行操作。

            創(chuàng)建數(shù)據(jù)模板

            數(shù)據(jù)模板是用于告訴系統(tǒng)我們想要執(zhí)行什么操作。模板里包含了一個(gè)意圖(“SET")和一個(gè)結(jié)果列表,這個(gè)列表里包含了一個(gè)ID,一個(gè)類型("integer",表示我們用的是整數(shù)),和一個(gè)值(初始設(shè)為0,代表風(fēng)扇是關(guān)閉的)。不建議直接修改。

            獲取用戶指令

            系統(tǒng)會(huì)通過讀取msg.payload來獲取用戶指令,這里面包含了用戶的輸入。不需修改。

            識(shí)別指令

            系統(tǒng)會(huì)檢查用戶說了什么,如果用戶說“打開風(fēng)扇”,系統(tǒng)就設(shè)置一個(gè)值為1(代表風(fēng)扇打開),并準(zhǔn)備說“風(fēng)扇已打開”。如果用戶說“關(guān)閉風(fēng)扇”,系統(tǒng)就設(shè)置值為0(代表風(fēng)扇關(guān)閉)

            并準(zhǔn)備說“風(fēng)扇已關(guān)閉”。如果用戶說的系統(tǒng)沒聽懂,就準(zhǔn)備一句“很抱歉,我沒有明白您的指令,請(qǐng)?jiān)僬f一遍”。

            執(zhí)行操作

            如果系統(tǒng)識(shí)別了用戶的指令,把值設(shè)置為GPIO的值(1或0),然后準(zhǔn)備發(fā)送語(yǔ)音提示。

            另外,正常情況下,節(jié)點(diǎn)將產(chǎn)生兩個(gè)數(shù)據(jù),其中nluMsg是一個(gè)JSON字符串,發(fā)送給開發(fā)板進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,其格式是由intentTemplate變量定義的,修改時(shí)要注意不要出錯(cuò)。而ttsMsg是發(fā)給TTS合成語(yǔ)音節(jié)點(diǎn)的,生成語(yǔ)音數(shù)據(jù)發(fā)送給開發(fā)板直接進(jìn)行播放。



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            關(guān)鍵詞: 人工智能

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