【聆思CSK6语音大模型AI开发套件试用】语音控制电梯功能的设备端处理

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任务简介

终端处理的基本逻辑

代码修改

测试

任务简介

在上一篇博文中，我们介绍了聆思大模型平台的在线编排能力，利用其出色的低代码能力，我们可以在云平台上完成语音识别、语音合成以及对用户的语言的理解。开发板主要负责语音的采集、上传、接收云平台的处理结果。今天来介绍一下，如何修改LLM_control示例来实现对云平台返回的结果进行处理。

终端处理的基本逻辑

在前面的博文中，已经介绍了LLM_control示例的架构流程，其中main.c文件的consumer_thread线程是端侧处理的核心代码，该函数负责对云端返回的数据处理。

在介绍云端编排时，我们在处理代码中给出了如下的数据模板，这个模板就是开发板收到的数据的基本格式，每次的差别主要是其中value字段。

//数据模版，不建议直接修改
const intentTemplate = {
    "text": "",
    "rc": 0,
    "data": {
        "result": [{
            "id": "xxx",
            "type": "Decimal",
            "value": "1"
        }]
    },
    "answer": {
        "text": "已完成设置",
        "type": "T"
    },
    "service": "floor",
    "service_pkg": "media",
    "category": "LISTENAI.floor"

我们所提供的电梯服务和厂商所提供的其他服务的差别主要在于service字段，我们的服务中这个字段为floor。所以我们可以对厂商提供的代码可以基本不做修改，只是添加一个服务处理的分支。

代码修改

在代码中我们只关注AIUI_ZBUS_NLP这部分，其他的代码都是处理语音识别和语音播放的，我们可以保留不变。在这部分，我们判断service字段，如果为floor就进入我们的代码分支。

ZBUS_SUBSCRIBER_DEFINE(main_sub, 4);
static void consumer_thread(void)
{
	// int ret = 0;
	zbus_chan_add_obs(&wifi_zbus_channel, &main_sub, K_FOREVER);
	zbus_chan_add_obs(&aiui_zbus_channel, &main_sub, K_FOREVER);
	const struct zbus_channel *chan;
	wifi_zbus_msg_t wifi_msg = {};
	aiui_zbus_msg_t aiui_msg = {};
	while (!zbus_sub_wait(&main_sub, &chan, K_FOREVER)) {
		LOG_INF("Channel %s", zbus_chan_name(chan));
		if (&wifi_zbus_channel == chan) {
			zbus_chan_read(&wifi_zbus_channel, &wifi_msg, K_MSEC(500));
			LOG_INF("------------get wifi evt: %x", wifi_msg.event);
			switch(wifi_msg.event){
				case WIFI_ZBUS_CONNECTED:
					is_wifi_connected = true;
				break;
		case WIFI_ZBUS_DISCONNECTED:
				is_wifi_connected = false;
				if(is_aiui_initialized){
					aiui_disconnect(aiui_handle);
				}
			break;
		case WIFI_ZBUS_GOT_IP:
				if(is_aiui_initialized){
					k_timer_start(&aiui_reconnect_timer, K_NO_WAIT, K_NO_WAIT);
				}
			break;
				default:
					break;
			}
		} else if (&aiui_zbus_channel == chan) {
			zbus_chan_read(&aiui_zbus_channel, &aiui_msg, K_MSEC(500));
			LOG_INF("------------get aiui evt: %x", aiui_msg.event);
			if (aiui_msg.event == AIUI_ZBUS_GOT_VAD) {
					// 此处代码省略
			} else if (aiui_msg.event == AIUI_ZBUS_NLP) {
				cJSON *root = cJSON_Parse(aiui_msg.data);
				if(root != NULL) {
					cJSON *intent = cJSON_GetObjectItem(root, "intent");
					if(intent != NULL) {
						cJSON *service = cJSON_GetObjectItem(intent, "service");
						if(service != NULL){
							if(!strcmp(service->valuestring, "LLMDrawing")){
					// 此处代码省略
								}
							}else if(!strcmp(service->valuestring, "bgColor")){
					// 此处代码省略
								}
							}else if(!strcmp(service->valuestring, "floor")){
								cJSON *data = cJSON_GetObjectItem(intent, "data");
								if(data != NULL){
									cJSON *result = cJSON_GetObjectItem(data, "result");
									if(result != NULL){
										// int size = cJSON_GetArraySize(result);
										cJSON *item = cJSON_GetArrayItem(result, 0);
										cJSON *type = cJSON_GetObjectItem(item, "type");
										cJSON *value = cJSON_GetObjectItem(item, "value");
										LOG_INF("service=%s: type=%s, value=%s", 
												service->valuestring,
												type->valuestring,
												value->valuestring);
										
										int32_t floor = 0;
										sscanf(value->valuestring, "%d", &floor);
										LOG_INF("floor value: %d", floor);
										ui_set_layer(floor);
									}
								}
							}else {
								LOG_ERR("Unknown service: %s", service->valuestring);
							}
						}else{
							LOG_ERR("func: %s, line: %d", __FUNCTION__, __LINE__);
						}
					}else{
						LOG_ERR("func: %s, line: %d", __FUNCTION__, __LINE__);
					}
					cJSON_Delete(root);
				}else{
					LOG_ERR("func: %s, line: %d", __FUNCTION__, __LINE__);
				}
				csk_free(aiui_msg.data);
			} else if (aiui_msg.event == AIUI_ZBUS_INVALID_TOKEN) {
				is_invalid_token = true;
			}
		}
	}
}

在这部分代码中，我们主要是提取并解析了value字段的值，通过在控制台输出可以方便地看到云端返回的结果。

完整的代码参见

https://download.csdn.net/download/bit_mike/88959552https://download.csdn.net/download/bit_mike/88959552

测试

我们可以使用下面的命令编译程序：

lisa zep build -b csk6_duomotai_devkit apps\LLM_control

这里我们没有加-p参数，这样工具会进行增量编译，从而节省编译的时间。

下载后就可以提供串口观察程序运行的结果。

通过我们用红框标出的三个关键点可以看出，当我们说出“到5层”后，云端争取地返回了处理结果，我们也在开发板上正确地实现了数据解析。

在下一篇博文中介绍如何修改程序的显示部分，使得这个结果可以正确地在屏幕上进行显示。