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，
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：
- 系统整体架构与数据流
- 协议设计与消息格式
- 服务器端实现示例
- ESP32-S3 端实现示例
- 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
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：
- 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
- 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
- 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
- 包含以下核心功能模块：
1.2 整体数据流示意
- ESP32-S3 采集到用户语音，通过 WebSocket 将音频数据流发送给 服务器。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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": "<消息类型>",
"seq_id": "<序列号>",
"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
-
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）
-
文本格式
- 统一使用 UTF-8 编码
- JSON 传输时需做相应的转义
-
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 asyncio
import websockets
import base64
import uuid
import 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_process
from llm_module import llm_infer
from tts_module import tts_synthesis
PORT = 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 forever
if __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
- I2S 驱动：录制麦克风音频并回放合成音频
- WebSocket 客户端：与服务器建立长连接，发送 JSON 消息和音频数据
- 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 说明
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。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。- 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
-
上电/启动
- ESP32-S3 启动后连接 Wi-Fi
- 建立 WebSocket 连接
-
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
-
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
-
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）
- 当检测到语音结束或按键触发时，ESP32-S3 发送
-
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
-
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
- 服务器在得到 LLM 输出后进行语音合成（可分段输出），用
-
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：
-
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
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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
-
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
- 通过 JSON 包装消息，含
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。