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----
-license: mit
-language:
-- en
-- zh
-pipeline_tag: audio-to-audio
-base_model:
-- FunAudioLLM/SenseVoiceSmall
-- qwen2.5
-- MeloTTS
-tags:
-- VAD
-- ASR
-- LLM
-- TTS
----
-
-
-# Spoken-Communication.axera 
-
-spoken communication demo on Axera
-
-- [x] Python 示例
-- [ ] C++ 示例
-
-## Convert tools links:
-
-For those who are interested in model conversion, you can try to export axmodel through the original repo : 
-How to Convert from ONNX to axmodel  
-- [ASR](https://github.com/AXERA-TECH/3D-Speaker-MT.axera/tree/main/model_convert) 
-- [MeloTTS](https://github.com/ml-inory/melotts.axera/tree/main/model_convert)  
-
-## 支持平台
-
-- AX650N  
-
-## 功能
-
-语音交流
-
-## Pipeline组件
-
--  [ASR](https://github.com/AXERA-TECH/3D-Speaker-MT.axera/tree/main)    
--  [LLM](https://github.com/AXERA-TECH/ax-llm/tree/ax-context)，参考生成库文件，保存到libaxllm
--  [MeloTTS](https://github.com/ml-inory/melotts.axera/tree/main/python) 
-
-## 上板部署
-
--  AX650N 的设备已预装 Ubuntu22.04  
--  以 root 权限登陆 AX650N 的板卡设备  
--  链接互联网，确保 AX650N 的设备能正常执行 apt install, pip install 等指令   
--  已验证设备：AX650N DEMO Board  
-
-## Python API 运行  
-
-在python3.10(验证)
-
-### pipeline方案：ASR + LLM(Qwen) + MeloTTS
-
-```
-支持板端运行及算力卡模式运行
-```
-
-###  工程下载
-```
-git clone https://huggingface.co/AXERA-TECH/Spoken-Communication.axera 或者
-hf download AXERA-TECH/Spoken-Communication.axera --local-dir Spoken-Communication.axera
-
-cd Spoken-Communication.axera
-
-工程目录文件结构如下：
-.
-|-- README.md
-|-- ax_model
-|-- ax_spoken_communication_demo.py
-|-- config.json
-|-- libaxllm
-|-- libmelotts
-|-- model.py
-|-- requirements.txt
-|-- utils
-`-- input_question
-
-```
-
-### 具体流程
-
-**板端 demo**
-
-1、安装依赖库
-
-```
-1）:
-如果环境中没有axengine，下载安装，位置任意
-hf download AXERA-TECH/PyAXEngine --local-dir PyAXEngine
-cd PyAXEngine
-pip3 install axengine-0.1.3-py3-none-any.whl
-
-2）:
-cd Spoken-Communication.axera
-pip3 install -r requirements.txt
-
-3）：
-apt install espeak 或者 
-sudo apt install espeak
-```
-
-2、模型下载
-
-以Qwen2.5-1.5B为例，[下载地址](https://huggingface.co/AXERA-TECH/Qwen2.5-1.5B-Instruct/tree/main/qwen2.5-1.5b-ctx-ax650)
-```
-执行命令：
-hf download AXERA-TECH/Qwen2.5-1.5B-Instruct --local-dir libaxllm --include qwen2.5-1.5b-ctx-ax650/*
-
-模型下载至libaxllm文件夹
-```
-
-3、在开发板运行以下命令
-
-```
-1）、运行qwen api
-cd  libaxllm
-
-启动支持上下文的 tokenizer 服务器
-python3 qwen2.5_tokenizer_uid.py
-
-运行
-sh run_qwen2.5_1.5b_ctx_ax650_api.sh
-
-2）、运行pipeline板端demo
-cd ..
-
-python3 ax_spoken_communication_demo.py --audio_dir input_question --output_dir output_answer  --api_url http://10.126.29.158:8000 
-
-运行参数说明:
-
-| 参数名称 | 说明|
-|-------|------|
-| `--audio_dir`  | 音频路径   |
-| `--api_url`    | qwen API服务地址，对应其运行服务器 |
-| `--output_dir` | 结果保存路径 |
-```
-
-输出：
-1、与输入音频相对应的wav文件，
-2、识别信息保存成txt文件 -> "output_answer/processing_summary.txt",如下：
-```
-批量处理结果汇总
-==================================================
-
-文件 1: Q1.wav
-  原始文本: 人工智能和人类智能最本质的区别是什么？。
-  回答结果: 人工智能和人类智能最本质的区别在于，人工智能是基于算法和数据进行学习和决策的机器智能，而人类智能是基于经验和直觉进行思考和决策的生物智能。
-  合成音频: Q1_answer.wav
-  处理时间: 8.22 秒
-  音频时长: 15.19 秒
-  RTF: 0.54
---------------------------------------------------
-文件 2: Q2.wav
-  原始文本: 人工智能没有思想，为什么他能创作出震撼人心的艺术？。
-  回答结果: 人工智能创作艺术是因为它可以通过算法和数据进行学习和分析，理解艺术作品的风格、情感和意义，然后通过生成模型进行创作。这与人类艺术家创作艺术的灵感、经验和直觉不同，但人工智能在某些领域已经表现出超越人类的能力。
-  合成音频: Q2_answer.wav
-  处理时间: 9.43 秒
-  音频时长: 23.68 秒
-  RTF: 0.40
---------------------------------------------------
-文件 3: Q3.wav
-  原始文本: 人工智能最终会统治人类吗？。
-  回答结果: 人工智能的发展可能会对人类社会产生重大影响，但目前来看，人工智能尚未达到能够统治人类的程度。人工智能主要是在特定任务上表现出色，如数据分析、图像识别等，但在决策、伦理和情感理解等方面仍存在局限。
-  合成音频: Q3_answer.wav
-  处理时间: 8.86 秒
-  音频时长: 22.62 秒
-  RTF: 0.39
---------------------------------------------------
-
-总计: 3 个文件
-总处理时间: 26.53 秒
-```
-
-4、Latency
-
-AX650N  
-
-RTF: 约��0.4,如上例。
-
-
-**算力卡demo**  
-
-运行步骤与板端demo大致相同，以aarch64环境为例：
-```
-1、运行qwen api
-cd  libaxllm
-
-启动支持上下文的 tokenizer 服务器
-python3 qwen2.5_tokenizer_uid.py
-
-运行对应环境的api
-sh run_qwen2.5_1.5b_ctx_axcl_aarch64_api.sh
-
-2、运行pipeline算力卡demo
-cd ..
-python3 ax_spoken_communication_demo.py --audio_dir input_question --api_url http://10.126.33.13:8000 --output_dir output 
-```
-x86环境运行步骤同上  
-
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-## 参考 
-- [sensevoice.axera](https://github.com/ml-inory/sensevoice.axera/tree/main)  
-- [3D-Speaker.axera](https://github.com/AXERA-TECH/3D-Speaker.axera/tree/master) 
-- [melotts.axera](https://github.com/ml-inory/melotts.axera/tree/main) 
-- [ax-llm](https://github.com/AXERA-TECH/ax-llm/tree/ax-context)
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-## 技术讨论 
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-- Github issues  
-- QQ 群: 139953715