RealtimeSTT_LLM_TTS：打造实时语音交互新体验
在人工智能和语音技术快速发展的今天，实现自然、流畅的人机语音交互一直是研究者和开发者追求的目标。GitHub上的开源项目RealtimeSTT_LLM_TTS为此提供了一个强大而灵活的解决方案，它巧妙地将语音识别、大语言模型和语音合成技术整合在一起，为用户带来低延迟、高质量的实时语音交互体验。
项目概述
RealtimeSTT_LLM_TTS由GitHub用户Ikaros-521开发并维护，是一个集成了实时语音识别(STT)、大语言模型(LLM)和文本转语音(TTS)的综合性项目。该项目的核心目标是通过网页方式实现跨网络的服务调用，从而达成实时对话的效果。
项目地址：https://github.com/Ikaros-521/RealtimeSTT_LLM_TTS
主要特性
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实时语音识别：项目采用WebRTCVAD和SileroVAD进行语音活动检测，并使用Faster_Whisper实现即时的GPU加速转录。
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大语言模型集成：支持连接OpenAI接口和智谱AI，实现流式文本生成。
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多样化语音合成：集成了GPT-SOVITS和Edge-TTS等多种TTS引擎，为用户提供丰富的声音选择。
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低延迟设计：整个系统架构致力于减少延迟，提供近乎实时的交互体验。
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跨平台兼容：通过网页方式实现，具有良好的跨平台兼容性。
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唤醒词功能：支持设置唤醒词，增强了交互的自然性和便捷性。
技术架构
RealtimeSTT_LLM_TTS的技术栈主要包括以下组件：
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语音活动检测：
- WebRTCVAD：用于初步的语音活动检测
- SileroVAD：提供更精确的语音验证
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语音转文本：
- Faster_Whisper：实现GPU加速的即时转录
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大语言模型：
- OpenAI API：提供强大的自然语言处理能力
- 智谱AI：作为替代选项，支持流式文本生成
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文本转语音：
- GPT-SOVITS：高质量的神经网络语音合成
- Edge-TTS：作为备选的TTS引擎
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唤醒词检测：
- Porcupine：实现唤醒词功能
安装指南
RealtimeSTT_LLM_TTS的安装过程需要考虑GPU支持，以获得最佳性能。以下是基本的安装步骤：
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GPU支持（推荐）：
- 安装NVIDIA CUDA Toolkit 11.8
- 安装NVIDIA cuDNN 8.7.0
- 安装ffmpeg
- 安装支持CUDA的PyTorch版本
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其他依赖：
pip install -r requirements.txt
注意：在Windows系统上，如果安装webrtcvad遇到问题，可能需要安装Visual C++开发工具。
使用方法
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启动后端：
python RealtimeSTT_server2.py -
打开前端页面： 双击
index.html，在浏览器中运行。 -
配置： 在页面中填入服务器IP地址，确保服务器防火墙开放9001和9002端口。
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开始对话： 等待后端模型加载完毕后，即可开始实时语音对话。
最新更新
项目持续活跃开发中，最近的更新包括：
- 修复了webui中聊天类型无法保存的bug
- 为OpenAI模型增加了自定义配置功能
- 添加了唤醒词配置
- 新增了OpenAI接口和Edge-TTS的接入
开发者社区
RealtimeSTT_LLM_TTS是一个开源项目，欢迎开发者参与贡献。项目采用MIT许可证，鼓励社区成员进行二次开发和改进。
结语
RealtimeSTT_LLM_TTS为实现高质量、低延迟的实时语音交互提供了一个强大的开源解决方案。它不仅整合了多项前沿技术，还提供了灵活的配置选项，使得开发者能够根据具体需求进行定制。无论是构建智能语音助手、实时翻译系统，还是其他需要语音交互的应用，RealtimeSTT_LLM_TTS都是一个值得考虑的基础框架。
随着项目的不断更新和社区的持续贡献，我们可以期待RealtimeSTT_LLM_TTS在未来会带来更多令人兴奋的功能和性能提升。对于有志于探索语音交互技术前沿的开发者来说，这无疑是一个极具价值的开源项目。
