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基于 esp32-s3，结合私有化大模型，集asr语音识别、llm大模型、tts语音合成，设计一个技术方案，要求用websocket保持长链接，_esp32 llm

网友: 技术文档 2025-07-30 10:56:08

以下方案演示了如何基于 ESP32-S3，通过私有化大模型组合 ASR（语音识别）、LLM（语言大模型）和 TTS（语音合成）来构建一个语音交互系统，并且通过 WebSocket 保持与服务器的长连接通讯。整体方案分为以下几个部分：

  1. 系统整体架构与数据流
  2. 协议设计与消息格式
  3. 服务器端实现示例
  4. ESP32-S3 端实现示例
  5. 运行流程与示例

下面将对各部分进行详细说明。

ESP32-S3没想到私有化大模型速度也能这么快

在这里插入图片描述

ESP32-S3 psram 2M，flash 4M 实时唤醒，打断

1. 系统整体架构与数据流

1.1 硬件概览

  • ESP32-S3 开发板

    • 集成麦克风（或者外接 I2S 麦克风）用于录音输入
    • 集成喇叭（或者外接 I2S 喇叭/耳机）用于播放合成语音
    • Wi-Fi 模组用于与服务器进行网络通信

  • 服务器（云端或本地私有部署均可）

    • 包含以下核心功能模块：
      1. ASR 模块：接收音频数据，实时或分段进行语音识别，返回文本结果
      2. LLM 模块：根据识别出的文本，通过私有化大模型进行上下文理解与回答生成
      3. TTS 模块：将大模型的回答转换为语音数据
    • 提供 WebSocket 服务端接口，与 ESP32-S3 进行长连接通讯

1.2 整体数据流示意

  1. ESP32-S3 采集到用户语音，通过 WebSocket 将音频数据流发送给 服务器。
  2. 服务器 ASR 模块 对音频进行实时识别，识别结果以文本的形式返回给 ESP32-S3。
  3. 当用户语音输入结束后（或达到一定停顿判定），服务器的 LLM 模块 进行语义理解和回答生成，返回文本回答。
  4. 服务器使用 TTS 模块 将回答文本转成语音流，通过 WebSocket 发送给 ESP32-S3。
  5. ESP32-S3 接收音频流并播放给用户。

2. 协议设计与消息格式

2.1 WebSocket 连接与握手

  • ESP32-S3 侧作为客户端，连接到服务器的 WebSocket 端口。例如： 
    ws://:/speech
  • 握手成功后，服务器端和 ESP32-S3 端保持长连接，可以实时双向发送消息。

2.2 消息类型与数据格式

可将每个 WebSocket 消息用一个 JSON 包装，方便在前后端解析。示例结构如下：

{ \"msg_type\": \"\", \"seq_id\": \"\", \"payload\": { // 具体内容 }}

常见的消息类型包括：

  • audio_chunk：ESP32-S3 发送的音频分片
    • payload 包含音频的原始字节或者 Base64 编码
  • asr_result：服务器返回的阶段性或最终识别文本
    • payload 包含识别文本、置信度等
  • asr_end：语音识别结束的指令
    • 表示服务器不再等待更多的音频输入
  • llm_request：当服务器端需要进行 LLM 推理时，从 ASR 模块转发/触发给 LLM 模块
  • llm_response：服务器返回的 LLM 生成文本
    • payload 包含大模型生成的文本
  • tts_chunk：服务器返回的语音合成音频分片
    • payload 包含合成后的音频数据（比如 PCM 或某种压缩格式）
  • tts_end：语音合成结束的指令

2.3 数据传输细节

  1. 音频格式

    • 采样率：16kHz / 16bit / 单声道 或其他与 ASR 模型兼容的配置
    • 传输方式：PCM 原始数据或使用 Opus 编码后传输（减少带宽）

  2. 文本格式

    • 统一使用 UTF-8 编码
    • JSON 传输时需做相应的转义

  3. 消息序列号（seq_id）

    • 用于追踪同一对话、同一次请求的所有消息关系
    • 例如：一个完整的语音请求从语音片段开始到语音合成结束，都可以使用相同的 seq_id

3. 服务器端实现示例

这里以 Python 为例，使用了常见的 websockets 库搭建 WebSocket 服务，并且示例性地说明如何组合 ASR、LLM 和 TTS 模块。
此示例代码框架仅用于演示，实际可根据需要嵌入第三方或者私有化大模型相关的推理调用。

3.1 Python WebSocket 服务器示例

import asyncioimport websocketsimport base64import uuidimport json# 伪代码，指示如何调用ASR/LLM/TTS，实际可用第三方或自研模块替换from asr_module import asr_processfrom llm_module import llm_inferfrom tts_module import tts_synthesisPORT = 8000# 维护一个对话状态类，例如存储临时音频数据和识别结果class SessionState: def __init__(self): self.audio_chunks = [] self.asr_text = \"\"async def handle_connection(websocket, path): print(f\"[Server] New connection from {websocket.remote_address}\") session_state = SessionState() seq_id = None try: async for message in websocket: # 解析 JSON 消息 data = json.loads(message) msg_type = data.get(\"msg_type\") seq_id = data.get(\"seq_id\") payload = data.get(\"payload\", {}) if msg_type == \"audio_chunk\": # 收到音频分片（PCM 或 Base64 之后的音频） audio_data_b64 = payload.get(\"audio_data\") if audio_data_b64:  audio_data = base64.b64decode(audio_data_b64)  session_state.audio_chunks.append(audio_data) # 这里也可以进行实时流式 ASR asr_partial_result = asr_process(audio_data) # 将分段识别结果返回 ESP32-S3 resp = {  \"msg_type\": \"asr_result\",  \"seq_id\": seq_id,  \"payload\": { \"text\": asr_partial_result, \"final\": False  } } await websocket.send(json.dumps(resp)) elif msg_type == \"asr_end\": # 用户不再发送音频，进行完整 ASR 处理 final_text = asr_process(b\"\".join(session_state.audio_chunks), finalize=True) session_state.asr_text = final_text # 返回完整识别结果 resp = {  \"msg_type\": \"asr_result\",  \"seq_id\": seq_id,  \"payload\": { \"text\": final_text, \"final\": True  } } await websocket.send(json.dumps(resp)) # 调用 LLM 进行文本生成 llm_answer = llm_infer(final_text) resp_llm = {  \"msg_type\": \"llm_response\",  \"seq_id\": seq_id,  \"payload\": { \"text\": llm_answer  } } await websocket.send(json.dumps(resp_llm)) # 调用 TTS 进行合成 for tts_chunk in tts_synthesis(llm_answer):  # tts_chunk 为一次 PCM 或其他音频格式的分片  tts_b64 = base64.b64encode(tts_chunk).decode(\'utf-8\')  resp_tts = { \"msg_type\": \"tts_chunk\", \"seq_id\": seq_id, \"payload\": { \"audio_data\": tts_b64 }  }  await websocket.send(json.dumps(resp_tts)) # 合成结束通知 resp_tts_end = {  \"msg_type\": \"tts_end\",  \"seq_id\": seq_id,  \"payload\": {} } await websocket.send(json.dumps(resp_tts_end)) else: # 其他消息类型的处理 pass except websockets.ConnectionClosed as e: print(f\"[Server] Connection closed: {e}\") finally: print(f\"[Server] Client {websocket.remote_address} disconnected.\")async def main(): async with websockets.serve(handle_connection, \"0.0.0.0\", PORT): print(f\"[Server] WebSocket server started on port {PORT}\") await asyncio.Future() # run foreverif __name__ == \"__main__\": asyncio.run(main())
说明
  • asr_process：演示用函数，实际可调用私有化部署的语音识别引擎（如 Kaldi/WeNet/Whisper 等）。
  • llm_infer：演示用函数，实际可调用私有化部署的大模型推理接口（如 fine-tuned GPT、LLaMA、ChatGLM 等）。
  • tts_synthesis：演示用函数，实际可调用私有化部署的 TTS 引擎（如 Tacotron、VITS、Fastspeech、讯飞离线 SDK 等）。
  • 这里将音频分段（audio_chunk）和识别结束（asr_end）分开处理，可以根据需要调整为流式 ASR 或一次性发送音频。
  • 服务器将识别结果、LLM 输出和 TTS 输出通过同一个 WebSocket 连接发送回 ESP32-S3。

4. ESP32-S3 端实现示例

以下以 ESP-IDF + C/C++ 为例子，示范如何使用 WebSocket 客户端进行长连接，并与服务器进行音频和文本的收发。

4.1 主要组件

  1. I2S 驱动：录制麦克风音频并回放合成音频
  2. WebSocket 客户端：与服务器建立长连接，发送 JSON 消息和音频数据
  3. 事件回调：处理服务器返回的识别结果、TTS 音频并播放

4.2 代码示例

CMakeLists.txt（简化示例）

cmake_minimum_required(VERSION 3.5)set(EXTRA_COMPONENT_DIRS $ENV{IDF_PATH}/examples/common_components/protocol_examples_common # 如果有 websocket 客户端组件，需要包含进来 )include($ENV{IDF_PATH}/tools/cmake/project.cmake)project(esp32_s3_asr_llm_tts)

main.cpp（或 main.c）

#include #include #include \"freertos/FreeRTOS.h\"#include \"freertos/task.h\"#include \"esp_system.h\"#include \"esp_log.h\"#include \"nvs_flash.h\"#include \"protocol_examples_common.h\"// 如果使用了 ESP-IDF 的 websocket 或者第三方库#include \"esp_websocket_client.h\"#include \"cJSON.h\"#include \"driver/i2s.h\"#include \"base64.h\"static const char *TAG = \"ASR_LLM_TTS\";// WebSocket 相关static esp_websocket_client_handle_t client = NULL;static bool connected = false;// 音频相关设置#define SAMPLE_RATE 16000#define I2S_CHANNEL_NUM (1)#define I2S_DMA_BUF_LEN (1024)static void i2s_init(){ // 初始化 I2S，用于麦克风录音和播放 // 注意 ESP32-S3 I2S 引脚、模式配置 i2s_config_t i2s_config = { .mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_TX | I2S_MODE_RX), .sample_rate = SAMPLE_RATE, .bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_16BIT, .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_ONLY_LEFT, // 单声道 .communication_format = I2S_COMM_FORMAT_STAND_I2S, .intr_alloc_flags = 0, .dma_buf_count = 4, .dma_buf_len = I2S_DMA_BUF_LEN, .use_apll = false, .tx_desc_auto_clear = true, }; // 配置 i2s pin i2s_pin_config_t pin_config = { // 根据开发板原理图填写 .bck_io_num = CONFIG_I2S_BCK_PIN, .ws_io_num = CONFIG_I2S_WS_PIN, .data_out_num = CONFIG_I2S_DO_PIN, .data_in_num = CONFIG_I2S_DI_PIN }; i2s_driver_install(I2S_NUM_0, &i2s_config, 0, NULL); i2s_set_pin(I2S_NUM_0, &pin_config);}// WebSocket 事件回调static void websocket_event_handler(void *handler_args, esp_event_base_t base,  int32_t event_id, void *event_data){ esp_websocket_event_data_t *data = (esp_websocket_event_data_t *)event_data; switch (event_id) { case WEBSOCKET_EVENT_CONNECTED: ESP_LOGI(TAG, \"WebSocket connected\"); connected = true; break; case WEBSOCKET_EVENT_DISCONNECTED: ESP_LOGI(TAG, \"WebSocket disconnected\"); connected = false; break; case WEBSOCKET_EVENT_DATA: // 收到服务器消息 if (data->op_code == 1) { // TEXT Frame // 解析 JSON char *msg = strndup((char*)data->data_ptr, data->data_len); cJSON *root = cJSON_Parse(msg); if (root) { cJSON *msg_type = cJSON_GetObjectItem(root, \"msg_type\"); cJSON *seq_id = cJSON_GetObjectItem(root, \"seq_id\"); cJSON *payload = cJSON_GetObjectItem(root, \"payload\"); if (msg_type && payload) {  if (strcmp(msg_type->valuestring, \"asr_result\") == 0) { cJSON *textItem = cJSON_GetObjectItem(payload, \"text\"); ESP_LOGI(TAG, \"ASR result: %s\", textItem->valuestring); // 如果 final=true，说明识别结束  }  else if (strcmp(msg_type->valuestring, \"llm_response\") == 0) { cJSON *textItem = cJSON_GetObjectItem(payload, \"text\"); ESP_LOGI(TAG, \"LLM answer: %s\", textItem->valuestring);  }  else if (strcmp(msg_type->valuestring, \"tts_chunk\") == 0) { // Base64 音频数据 cJSON *audioData = cJSON_GetObjectItem(payload, \"audio_data\"); if (audioData) { size_t out_len = 0; unsigned char *decoded_data = base64_decode((const unsigned char*)audioData->valuestring, strlen(audioData->valuestring), &out_len); // 播放音频 size_t bytes_written = 0; i2s_write(I2S_NUM_0, decoded_data, out_len, &bytes_written, portMAX_DELAY); free(decoded_data); }  }  else if (strcmp(msg_type->valuestring, \"tts_end\") == 0) { ESP_LOGI(TAG, \"TTS playback end.\");  } } cJSON_Delete(root); } free(msg); } break; default: break; }}static void websocket_app_start(void){ esp_websocket_client_config_t ws_cfg = {}; ws_cfg.uri = CONFIG_WEBSOCKET_URI; // e.g.: \"ws://192.168.1.100:8000/speech\" client = esp_websocket_client_init(&ws_cfg); esp_websocket_register_events(client, WEBSOCKET_EVENT_ANY, websocket_event_handler, NULL); esp_websocket_client_start(client);}static void record_and_send_task(void *arg){ while (1) { if (connected) { // 从 I2S 读一段音频 uint8_t i2s_buf[I2S_DMA_BUF_LEN]; size_t bytes_read; i2s_read(I2S_NUM_0, i2s_buf, I2S_DMA_BUF_LEN, &bytes_read, portMAX_DELAY); // 将这段音频进行 base64 编码并通过 JSON 发出去 size_t b64_len = 0; unsigned char *b64_data = base64_encode(i2s_buf, bytes_read, &b64_len); cJSON *root = cJSON_CreateObject(); cJSON_AddStringToObject(root, \"msg_type\", \"audio_chunk\"); cJSON_AddStringToObject(root, \"seq_id\", \"session_123\"); cJSON *payload = cJSON_CreateObject(); cJSON_AddStringToObject(payload, \"audio_data\", (char*)b64_data); cJSON_AddItemToObject(root, \"payload\", payload); char *out_str = cJSON_PrintUnformatted(root); esp_websocket_client_send_text(client, out_str, strlen(out_str), portMAX_DELAY); free(out_str); free(b64_data); cJSON_Delete(root); } else { vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000)); } }}static void stop_recording_and_send_asr_end(){ // 当检测到语音结束(或按键)时，发送 asr_end cJSON *root = cJSON_CreateObject(); cJSON_AddStringToObject(root, \"msg_type\", \"asr_end\"); cJSON_AddStringToObject(root, \"seq_id\", \"session_123\"); cJSON_AddItemToObject(root, \"payload\", cJSON_CreateObject()); char *out_str = cJSON_PrintUnformatted(root); esp_websocket_client_send_text(client, out_str, strlen(out_str), portMAX_DELAY); free(out_str); cJSON_Delete(root);}extern \"C\" void app_main(void){ esp_err_t ret = nvs_flash_init(); if (ret == ESP_ERR_NVS_NO_FREE_PAGES || ret == ESP_ERR_NVS_NEW_VERSION_FOUND) { ESP_ERROR_CHECK(nvs_flash_erase()); ret = nvs_flash_init(); } ESP_ERROR_CHECK(ret); // 连接 Wi-Fi ESP_ERROR_CHECK(example_connect()); // 初始化 I2S i2s_init(); // 启动 WebSocket 客户端 websocket_app_start(); // 创建录音任务 xTaskCreate(record_and_send_task, \"record_and_send_task\", 4096, NULL, 5, NULL); // 在实际应用中，可以进行 VAD 或按键判断结束语音，然后调用 stop_recording_and_send_asr_end() while (true) { vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1000)); // 这里只是演示可以在合适的时机结束语音 // stop_recording_and_send_asr_end(); }}
说明
  1. record_and_send_task 循环从 I2S 读取音频数据，然后通过 WebSocket 发送给服务器。
  2. stop_recording_and_send_asr_end() 用于在合适时机（例如检测到语音结束、或按键事件）通知服务器进行最终识别和后续的 LLM + TTS 流程。
  3. 收到服务器端的 asr_result、llm_response、tts_chunk 等消息后分别进行处理，最后在 tts_chunk 中拿到音频数据即可播放。

5. 运行流程与示例

  1. 上电/启动

    • ESP32-S3 启动后连接 Wi-Fi
    • 建立 WebSocket 连接

  2. 开始录音

    • 用户对着麦克风说话，ESP32-S3 不断采集音频，并将音频分片发送到服务器

  3. 实时/流式 ASR

    • 服务器接收音频分片，进行阶段性 ASR（可选）
    • 服务器发送 asr_result（final=false）到 ESP32-S3，展示或调试语音实时识别

  4. 结束语音输入

    • 当检测到语音结束或按键触发时，ESP32-S3 发送 asr_end
    • 服务器进行整段音频的最终识别
    • 服务器发送 asr_result（final=true）

  5. LLM 推理

    • 服务器将最终识别的文本丢给私有化大模型进行理解与生成回答
    • 服务器通过 llm_response 将回答返回给 ESP32-S3

  6. TTS 合成与播放

    • 服务器在得到 LLM 输出后进行语音合成（可分段输出），用 tts_chunk 发送给 ESP32-S3
    • ESP32-S3 收到后通过 I2S 播放
    • 当合成结束，服务器发送 tts_end

  7. 重复对话

    • 用户继续输入语音，ESP32-S3 继续发送音频，实现多轮交互
    • 可以使用相同的 seq_id 标识同一次对话，也可由服务器来管理对话状态

总结

以上方案演示了一个比较完整的端到端流程，包括：

  1. ESP32-S3 端：

    • 采集音频、编码发送、播放服务器下行的 TTS 音频
    • 使用 WebSocket 保持长连接，并解析服务器返回的识别结果、LLM 文本和合成音频

  2. 服务器端：

    • 搭建 WebSocket 服务
    • 接收音频、调用 ASR 模块做语音识别
    • 将识别文本通过私有化大模型进行语义理解和回答生成
    • 将回答文本通过 TTS 模块合成为音频，再分段发送给 ESP32-S3 播放

  3. 协议与数据格式：

    • 通过 JSON 包装消息，含 msg_type、seq_id、payload
    • 音频数据用 Base64 编码或其他可行的方式传输
    • 通过 asr_result、llm_response、tts_chunk、tts_end 等进行交互控制

此架构可以根据项目需求做进一步的扩展与优化，例如：

  • ASR 使用流式识别，减少延迟
  • LLM 结合上下文管理，实现多轮对话
  • TTS 使用更高效的压缩或更高保真音频
  • 在私有服务器中部署多个大模型服务，通过负载均衡应对并发

通过以上思路，便可以在 ESP32-S3 上实现基于语音输入 -> ASR -> LLM -> TTS 输出的闭环对话系统。

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