AliveAi

可以完全本地部署的可语音唤醒的 AI 助手。
适配了 Alive 。

我对 Python 的了解不多，也就只会写几个简单的脚本，代码可能写的很烂，特别是多线程部分。欢迎提 issue 和 pr。

上游依赖

需要 Ollama API 服务
把 OLLAMA_ORIGINS=http://tauri.localhost 添加到 Ollama 服务器的环境变量中

流程规划

• 用 RealtimeSTT 实现语音唤醒和语音识别（本软件独立运行才需要，Alive 本身自带唤醒功能）
• 将识别到的语音分类：如果是指令就直接执行，否则将识别的内容发送给大语言模型
• 连接 Ollama 服务器，生成对话
• 使用 Cosyvoice 将文本转成语音并播放

部署运行

我只在 Windows 11 上运行过，其他平台没有测试过，不知道会不会有问题。

安装依赖

conda create -n alive_ai -y python=3.10
conda activate alive_ai
# pynini is required by WeTextProcessing, use conda to install it as it can be executed on all platform.
conda install -y -c conda-forge pynini==2.1.5
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com

# If you encounter sox compatibility issues
# ubuntu
sudo apt-get install sox libsox-dev
# centos
sudo yum install sox sox-devel

运行
可以在 alive_ai_config.json 更改启动设置（现在大概只有api地址可以改 😪 ）

# 先下载模型（可以更改代码，根据需要下载）
python ./test/download_models.py
# 启动 AliveAi 服务器
python app.py
# 启动 AliveAi 服务器，可接收语音信息（手机端基本上就用这个）
python alive_voice_server.py
# 跟上面差不多，只是这个是生成并保存为语音文件后再发送，如果生成比较慢，建议用这个
python alive_voice_server_file.py
# 启动 AliveAi 服务器，只使用大语言模型，不生成语音
python only_llm.py
# 启动 AliveAi 服务器，只使用大语言模型，不生成语音，可接收语音信息
python only_llm_voice.py
# 独立运行（尚未完成）
python furina.py