Java语言使用GLM-4-Voice的交互示例
GLM-4-Voice 是端到端的多语言语音对话模型,支持实时语音交互和语音属性调整。虽然未直接提供Java SDK,但可通过HTTP API调用本地部署的模型服务。以下是基于开源实践的Java调用示例(需结合模型部署服务)
import okhttp3.*;
import java.io.File;
import java.io.IOException;public class GLM4VoiceClient {private static final String MODEL_ENDPOINT = "http://localhost:8000/api/generate";private final OkHttpClient client = new OkHttpClient();public void startVoiceConversation(File audioInput) throws IOException {// 1. 上传音频文件(支持WAV/MP3格式)MultipartBody.Builder requestBody = new MultipartBody.Builder().setType(MultipartBody.FORM).addFormDataPart("audio", audioInput.getName(),RequestBody.create(audioInput, MediaType.parse("audio/wav")));// 2. 发送请求(可添加语音属性参数)Request request = new Request.Builder().url(MODEL_ENDPOINT).post(requestBody.build()).addHeader("Content-Type", "multipart/form-data").build();// 3. 处理响应try (Response response = client.newCall(request).execute()) {if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response);String result = response.body().string();// 解析响应中的语音数据(需根据实际API格式处理)saveGeneratedAudio(result, "output.wav");}}private void saveGeneratedAudio(String audioData, String outputPath) {// 实现音频数据保存逻辑(需根据API返回格式处理Base64或二进制数据)}public static void main(String[] args) {GLM4VoiceClient client = new GLM4VoiceClient();try {client.startVoiceConversation(new File("input.wav"));} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
}
关键实现说明:
-
模型部署前提(需先完成本地服务部署):
- 使用GitHub仓库中的
GLM-4-Voice
项目构建服务端 - 启动命令参考:
python -m GLM_4_Voice.serve --device cuda
(需NVIDIA显卡) - 默认监听8000端口,提供REST API接口
- 使用GitHub仓库中的
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依赖配置(Maven):
<dependency><groupId>com.squareup.okhttp3</groupId><artifactId>okhttp</artifactId><version>4.12.0</version>
</dependency>
-
功能扩展建议:
- 添加语音属性控制参数(语速/语调):
.addFormDataPart("speed", "1.2") .addFormDataPart("tone", "neutral")
- 集成FFmpeg处理多格式音频:
ProcessBuilder ffmpeg = new ProcessBuilder("ffmpeg", "-i", "input.mp3", "-ar", "16000", "-ac", "1", "output.wav");
- 添加语音属性控制参数(语速/语调):
-
性能优化(参考CSDN部署指南):
- 使用vLLM加速推理:
--engine vllm
参数提升吞吐量 - 多线程并发请求处理:
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); executor.submit(() -> client.startVoiceConversation(new File("audio.mp3")));
- 使用vLLM加速推理:
注意事项:
- 需先完成模型部署(参考CSDN的GLM-4-9B部署指南进行环境配置)
- 音频输入建议采样率16kHz,单声道格式
- 实时对话场景建议采用WebSocket长连接实现流式传输