大语言模型（LLM）为基于文本的对话提供了强大的能力。那么，能否进一步扩展，将其转化为语音对话的形式呢？本文将展示如何使用 Whisper 语音识别和 llama.cpp 构建一个 Web 端语音聊天机器人。
系统概览
如上图所示，系统的工作流程如下：
用户通过语音输入。
语音识别，转换为文本。
文本通过大语言模型（LLM）生成文本响应。
最后，文本转语音播放结果。
系统实现
端侧的具体形态（如 web 端、桌面端、手机端）直接影响了第一步用户语言的输入，以及最后一步响应结果的语音播放。 在本文中，我们选择使用 Web 端作为示例，利用浏览器本身的语言采集和语音播放功能，来实现用户与系统的互动。
下图展示了系统架构：
用户通过 Web 端与系统交互，语音数据通过 WebSocket 传输到后端服务，后端服务使用 Whisper 将语音转换为文本，接着通过 llama.cpp 调用 LLM 生成文本响应，最后，文本响应通过 WebSocket 发送回前端，并利用浏览器的语音播放功能将其朗读出来。
Web 端
Web 端的实现主要依赖 HTML5 和 JavaScript。我们使用浏览器的 Web API 进行语音采集和语音播放。以下是简化的 Web 端代码示例：
Voice Chat AI
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