【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而，传统的语音交互系统往往采用“语音识别（ASR）- 自然语言理解（NLU）- 对话管理（DM）- 自然语言生成（NLG）- 语音合成（TTS）”的级联式架构，这种架构存在着诸多弊端，如：

• 错误累积：每个模块的错误都会传递到下一个模块，导致最终结果的偏差。
• 高延迟：多个模块串行处理，增加了系统的响应时间。
• 难以优化：各个模块独立训练，难以进行端到端的联合优化。

为了解决这些问题，**端到端（End-to-End）**语音交互系统应运而生。端到端模型将语音输入直接映射到语音输出，省去了中间的文本转换环节，从而简化了系统架构，降低了延迟，提高了性能。

本文将介绍如何基于 Python，利用 Audio2Text 多模态大模型和流式 TTS 技术࿰