TalkLLM是一款基于先进大语言模型（LLM）技术开发的智能英语口语对话练习软件。本软件旨在为广大英语学习者提供一个沉浸式、自然流畅的口语练习环境。通过集成尖端的语音识别（STT）、人工智能对话生成（LLM）和自然语音合成（TTS）技术，TalkLLM能够模拟真实的对话场景，帮助用户在实战中提升英语口语的流利度和准确性。

软件简介文档
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本系统开发一款基于大语言模型的智能英语口语练习软件，融合STT、LLM与TTS技术，营造沉浸式真实对话场景，助力用户提升口语流利度与准确性。

一、软件简介
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二、图形界面展示
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三、软件亮点
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沉浸式英语口语练习： 通过语音识别（STT）、大语言模型（LLM）、语音合成（TTS）的结合，实现从语音输入到语音输出的完整闭环，模拟真实对话场景，帮助用户提升口语流利度与准确性。
模块化架构，易扩展： 采用解耦的模块化设计（语音识别、语言模型、语音合成、对话管理等），便于后续扩展多语言、发音评估或个性化学习路径。
智能情境对话： AI导师“Alex”具备上下文记忆与多轮对话能力，能够动态调整对话风格，提供连贯、自然且带有引导性的交流体验。
智能情景对话： AI导师能够理解上下文，生成富有逻辑和启发性的回复，模拟真实、连贯的交流体验。
高质量语音输出： AI的回复将通过自然的语音合成技术播放出来，帮助用户熟悉地道的英语发音和语调。
学习过程可量化： 系统自动统计会话轮次、时长、平均响应时间、发言词数等数据，为用户提供可视化的进步反馈。

四、系统框架
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软件采用了一种模块化的数据流管道架构，以GradioWebUI作为用户交互前端，并由一个核心应用层进行统一调度。其工作流程始于用户通过界面录制语音，该语音数据首先被送入语音识别模块，利用OpenAIWhisper模型精确地转换为文本。随后，对话管理模块接收该文本，并结合历史对话记录构建出完整的上下文。此上下文被传递给语言模型模块，该模块通过本地 Ollama服务调用Llama3.1大语言模型生成智能回复。最后，生成的文本回复由语音合成模块调用MicrosoftEdgeTTS服务转换为自然流畅的音频。整个处理结果，包括合成的音频和更新后的对话历史，被返回至前端界面进行播放和展示，从而构成一个从语音输入到语音输出的、无缝衔接的实时交互闭环。这种解耦的设计确保了系统各部分职责清晰，易于维护与未来功能扩展。

五、功能模块详解
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1.主应用与界面模块
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基于GradioBlocksAPI构建双栏Web界面，支持深色主题与自定义CSS。
启动时进行环境自检（GPU、Ollama服务、关键库），保证系统稳定运行。
事件驱动模型：用户操作（按钮/录音）与后端函数精确绑定，实现实时交互。

# 构建前端界面
with gr.Blocks(css="custom.css") as demo:
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            record_btn = gr.Button("🎤 Record Your Voice")
            process_btn = gr.Button("Process & Continue", variant="primary")
            new_session_btn = gr.Button("New Conversation")
        with gr.Column(scale=2):
            history_box = gr.HTML()
            status_bar = gr.Textbox(label="System Status")
            audio_output = gr.Audio()

# 事件绑定
process_btn.click(
    fn=self.process_voice_input,
    inputs=[audio_input],
    outputs=[history_box, audio_output, status_bar]
)

2.语音识别模块
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封装Whisperlarge-v3模型，专注于英语优化，支持GPU加速与FP16推理。
鲁棒性设计：资源不足时自动降级至base模型，保障低配环境可用。
提供统一接口transcribe(audio_file)，输出精准文本。

class STTProcessor:
    def __init__(self, model_size="large-v3"):
        device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        try:
            self.model = whisper.load_model(model_size, device=device)
        except Exception:
            print("降级使用 base 模型")
            self.model = whisper.load_model("base", device=device)

    def transcribe(self, audio_file: str) -> str:
        return self.model.transcribe(audio_file,
                                     language="en",
                                     fp16=torch.cuda.is_available(),
                                     verbose=False)["text"]

3.语言模型模块
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本地Ollama服务+Llama3.1(8B)，确保数据隐私并支持离线运行。
上下文管理：最多保留8轮对话，增强连贯性。
内置动态提示工程，优化AI导师“Alex”的风格与行为（自然、鼓励、温和纠错）。
参数优化（temperature=0.8,max_tokens=120），输出简洁流畅。

class LLMProcessor:
    def __init__(self, model_name="llama3:8b", base_url="http://localhost:11434"):
        self.model = model_name
        self.base_url = base_url

    def generate_response_with_context(self, user_input: str, context: list) -> str:
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": context + [{"role": "user", "content": user_input}],
            "options": {"temperature": 0.8, "max_tokens": 120}
        }
        try:
            res = requests.post(f"{self.base_url}/api/chat", json=payload)
            return res.json()["message"]["content"].strip()
        except Exception:
            return "⚠️ 我暂时连接不上大脑，请检查 Ollama 服务。"

4.语音合成模块
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调用MicrosoftEdgeTTS，默认en-US-AriaNeural女声，接近真人效果。
核心逻辑采用asyncio异步处理，避免阻塞、提升响应速度。
临时文件自动管理，确保生成与清理音频文件的稳定性

class TTSProcessor:
    def __init__(self, voice="en-US-AriaNeural"):
        self.voice = voice

    async def synthesize_async(self, text: str) -> str:
        tmp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav")
        await edge_tts.Communicate(text, self.voice).save(tmp_file.name)
        return tmp_file.name

    def synthesize(self, text: str) -> str:
        return asyncio.run(self.synthesize_async(text))

5.对话管理模块
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结构化存储每轮对话（用户文本、AI回复、处理耗时等）。
动态生成HTML格式对话历史，前端可直观展示聊天流。
提供会话统计（总轮次、平均响应时间、发言词数、话题提取），便于量化学习效果

class ConversationManager:
    def __init__(self):
        self.conversation_turns = []

    def add_turn(self, user_text, assistant_text, processing_time):
        self.conversation_turns.append({
            "turn_id": len(self.conversation_turns) + 1,
            "user_text": user_text,
            "assistant_text": assistant_text,
            "processing_time": processing_time
        })

    def get_session_summary(self):
        total_turns = len(self.conversation_turns)
        avg_time = (sum(t["processing_time"] for t in self.conversation_turns) / total_turns) if total_turns else 0
        return {"turns": total_turns, "avg_response_time": avg_time}

软件简介文档 #

一、软件简介 #

二、图形界面展示 #

三、软件亮点 #

四、系统框架 #

五、功能模块详解 #

1.主应用与界面模块 #

2.语音识别模块 #

3.语言模型模块 #

4.语音合成模块 #

5.对话管理模块 #