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Kevin Wong bcebc7e316 Init: 导入开发日志和项目文档

2025-12-31 16:18:28 +08:00

6.1 KiB

Raw Blame History

Day 22 - GLM API 修复 + SenseVoice 语言修复

日期: 2025-12-26
主题: AI 对话链路修复

🔧 GLM API 升级 (10:00)

问题：Day 21 的 GLM API 调用失败 (Error 400/1210)
原因：使用了错误的 SDK 和模型名称
修复：升级到官方 zai-sdk + glm-4.5-flash

修改对比

项目	修改前	修改后
SDK	`openai`	`zai-sdk`
模型	`glm-4-flash`	`glm-4.5-flash`
客户端	`OpenAI(...)`	`ZhipuAiClient(...)`

代码变更 (`glm_client.py`)

# 修改前
from openai import OpenAI
MODEL = "glm-4-flash"
_client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=API_BASE)

# 修改后
from zai import ZhipuAiClient
MODEL = "glm-4.5-flash"
_client = ZhipuAiClient(api_key=API_KEY)

🔧 SenseVoice 语言修复 (10:08)

问题：Day 21 识别出韩语字符 (그)
原因：language="auto" 自动检测错误
修复：固定为 language="zh" 中文

代码变更 (`sensevoice_asr.py`)

# 修改前
language="auto"

# 修改后
language="zh"  # 固定为中文，避免 auto 误判

🔧 扬声器杂声修复 (10:48)

问题：无 TTS 播放时扬声器有杂声
原因：loopback debug 开关将麦克风信号回环到 I2S 输出
修复：在 audio_player.cpp 中禁用 loopback 开关

代码变更 (`audio_player.cpp`)

// 在 setup_mixer() 中
if (switch_name.find("loopback") != std::string::npos) {
    snd_mixer_selem_set_playback_switch_all(elem, 0);  // 禁用
    LOG_INFO("DISABLED playback switch for '%s' (noise reduction)", name);
}

注意事项

不能禁用 MIC playback switch：Day 12 发现禁用会导致麦克风无数据（硬件限制）
如果此修复不彻底，可能需要硬件层面改进（加磁环、屏蔽线）

📁 修改文件汇总

文件	修改内容
`glm_client.py`	升级到 zai-sdk + glm-4.5-flash
`sensevoice_asr.py`	语言设置从 auto 改为 zh
`test_glm.py`	新增 GLM API 测试脚本

🧪 验证说明

服务器测试步骤

cd ~/ProgramFiles/OpenAIglasses_for_Navigation

# 1. 同步代码（从本地推送或 git pull）

# 2. 启动服务器（主程序已集成修复）
python app_main.py

验证点

语音识别结果为中文（不再出现韩语字符）
AI 回答与问题相关 (GLM-4.6v-flash)
VAD 响应灵敏，无首字丢失
导航语音播报正常 (Chipmunk effect 确认为正常现象)

🔧 VAD 语音截断修复 (14:30)

问题：语音指令首字经常丢失（如"开始导航"识别为"导航"）
原因：VAD 触发后才开始录制，错过了触发前的几百毫秒关键音节
修复：在 server_vad.py 中引入 pre_speech_buffer 环形缓冲区 (300ms)
效果：检测到语音时，自动回溯并拼接前 300ms 音频，首字识别率显著提升

代码原理

# 环形缓冲队列
self.pre_speech_buffer = collections.deque(maxlen=PRE_SPEECH_CHUNKS)
# 触发时拼接
packet = b''.join(list(self.pre_speech_buffer)) + chunk

🔧 TTS 语速与音频底噪 (15:50)

1. 导航语音语速过快 ("Chipmunk Effect")

现象：导航提示音（如"远处发现斑马线"）语速极快，音调偏高
调查：

检查采样率：确认 Client/Server 均为 16kHz，配置无误
检查源文件：发现 远处发现斑马线.WAV 实际时长仅 1.02s，而 map.zh-CN.json 预期 1.6s 结论：源文件录制语速本身较快
决策：用户确认偏好此语速，取消修复（保持原样）

2. 音频回环底噪

现象：扬声器有持续静电底噪
分析：

此前怀疑硬件接地问题（手触开发板底噪消失）。
最终确认：连接电脑 USB/串口导致的共地干扰 (PC 机箱未接地，或 USB 供电干扰)。 解决方案：
移除串口，使用电池独立供电 -> 杂音完全消失。
软件上仍保持 ADC Playback Volume 80% 以防万一，但核心问题已由电源隔离解决。

🛑 踩坑与反思 (Lessons Learned)

今天开发过程中经历了几个关键的“弯路”，值得记录以避免重蹈覆辙：

1. 音频问题的归因偏误

弯路：听到 TTS 语速快 ("Chipmunk Effect")，第一反应是代码逻辑错误（认为采样率 8k/16k 不匹配），花费大量时间排查 audio_compressor 和 audio_player。
真相：实际上是源文件本身录制语速就这么快（1.0s vs 预期 1.6s）。
教训：遇到音频异常，优先检查源文件 (Source Asset) 的属性，不要预设是代码 BUG。

2. 硬件 Mixer 的隐形耦合

弯路：为了消除回环噪音，直接在代码中将 ADC Playback Volume 设为 0（静音）。
后果：导致麦克风采集数据全为 0，一度以为驱动损坏。
真相：该开发板 (V821) 的 Codec 硬件通路上，ADC Playback Volume 同时控制采集增益。
教训：嵌入式音频开发中，Mixer 控件往往存在硬件级耦合，调整前需小步验证，不能想当然地“全关”。

3. VAD 的时序陷阱

弯路：语音首字识别丢失，一直在调整 VAD 的灵敏度阈值 (threshold)。
真相：阈值再低也需要时间触发，触发时说话人已经发出了第一个音节。
教训：实时语音交互中，环形缓冲区 (Lookback Buffer) 是必须的，它能“挽回”触发前的那几百毫秒关键信息。

📝 Day 22 总结

类别	状态	说明
GLM API 升级	✅	zai-sdk + glm-4.6v-flash
SenseVoice 语言修复	✅	language="zh"
VAD 截断修复	✅	Ring Buffer (300ms)
TTS 语速排查	✅	确认源文件特性，用户决定保留
音频底噪优化	⚠️	软件80%音量，硬件需接地
待服务器验证	⏳	需要部署并测试

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