# Owner 语音桌宠

这是一个 Python 语音桌宠运行程序。当前第一版先提供无 GUI 的真实实时语音循环：

`小杰小杰` 唤醒 -> 本地应答“我在” -> 主说话人端点采集问题 -> ASR 转文字 -> 携带本次进程内临时历史调用 LLM -> TTS 生成语音 -> 本机扬声器播放 -> 回到待机继续监听。

## 当前能力

- `owner_voice_pet run-live`：真实常驻语音循环。
- `owner_voice_pet run-live --once`：只跑一轮，便于验收。
- `.env` 直接读取配置，不要求导出 shell 环境变量。
- 唤醒词检测使用本地 `sherpa-onnx` KWS 模型，不走云端 ASR。
- `OWNER_SPEECH_PROVIDER=cloud|local`：选择云端语音模型或本地语音模型。
- 默认云端语音模型：`mimo-v2.5-asr`、`mimo-v2.5-tts`。
- 本地设备：`sounddevice` 读取麦克风，扬声器或 `afplay` 播放。
- 本地模型：`models/` 存放 `sherpa-onnx` wake/VAD/STT 模型，目录不提交 Git。
- Pipeline：`run-live` 使用 stage 化 `VoiceAssistantPipeline`，通过事件总线输出终端状态。
- 主说话人端点：默认 `OWNER_ENDPOINT_MODE=primary_speaker`，本轮音色消失后结束录音，避免背景噪声拖慢 STT。
- 临时上下文：同一次 `run-live` 进程内携带最近 user/assistant 历史，退出即清空。

## 首次准备

```bash
python3.11 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install --upgrade pip
.venv/bin/python -m pip install -e '.[speech]'
cp .env.example .env
```

然后编辑 `.env`，填写本地密钥和模型配置。当前默认示例：

```dotenv
OWNER_LLM_BASE_URL=https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1
OWNER_LLM_API_KEY=
OWNER_LLM_MODEL=mimo-v2.5
OWNER_LLM_API_STYLE=chat_completions
OWNER_WAKE_PROVIDER=local_kws
OWNER_WAKE_KEYWORDS_FILE=
OWNER_WAKE_KWS_THRESHOLD=0.15
OWNER_WAKE_KWS_SCORE=1.0
OWNER_WAKE_ACK_TEXT=我在
OWNER_POST_PLAYBACK_DRAIN_MS=0
OWNER_PIPELINE_MODE=live_turn_based
OWNER_ENDPOINT_MODE=primary_speaker
OWNER_SPEAKER_PROFILE_MS=600
OWNER_SPEAKER_PROFILE_MIN_MS=120
OWNER_SPEAKER_ABSENT_MS=300
OWNER_SPEAKER_SIMILARITY_THRESHOLD=0.70
OWNER_SPEAKER_MIN_RMS=0.012
OWNER_VAD_PROVIDER=hybrid
OWNER_VAD_THRESHOLD=0.5
OWNER_VAD_MIN_DURATION_MS=250
OWNER_VAD_END_SILENCE_MS=350
OWNER_VAD_NO_SPEECH_TIMEOUT_MS=5000
OWNER_VAD_MAX_RECORDING_MS=12000
OWNER_SPEECH_PROVIDER=cloud
OWNER_ASR_MODEL=mimo-v2.5-asr
OWNER_TTS_MODEL=mimo-v2.5-tts
OWNER_TTS_VOICE=mimo_default
OWNER_CONTEXT_MODE=session_memory
```

`OWNER_WAKE_PROVIDER=local_kws` 表示唤醒词“小杰小杰”由本地模型检测。唤醒命中后会先本地播报 `OWNER_WAKE_ACK_TEXT=我在`，再开始听取问题。`OWNER_SPEECH_PROVIDER=cloud` 只影响唤醒后的正式问题 ASR/TTS：它会把 VAD 切出来的用户问题片段发送到云端 ASR，不会上传连续麦克风流，也不会用云端判断唤醒。改成 `local` 时使用项目 `models/` 下的本地语音模型路径。

## 本地模型

即使默认走云端 ASR/TTS，也必须准备本地唤醒模型；同一脚本会下载 wake、VAD、STT 模型，便于切换到 `OWNER_SPEECH_PROVIDER=local`：

```bash
python3.11 scripts/download_speech_models.py --dir models
.venv/bin/python -m owner_voice_pet model-check --models-dir models
```

`models/` 已在 `.gitignore` 中，不会提交大模型文件。

本地唤醒关键词文件位于 `models/wake/keywords.txt`。默认 `OWNER_WAKE_KWS_THRESHOLD=0.15` 已偏向灵敏；如果真人唤醒仍不灵敏，可以继续降到 `0.10`，若误唤醒变多再回调到 `0.20`。

默认 `OWNER_ENDPOINT_MODE=primary_speaker` 会在本轮问题开头建立临时音色画像；`OWNER_SPEAKER_PROFILE_MIN_MS=120` 表示最少 120 毫秒有效语音即可让画像参与端点判断。当这个主说话人音色连续消失 `OWNER_SPEAKER_ABSENT_MS=300` 毫秒后，直接结束录音进入转写。它不保存长期声纹、不做主人注册、不跨进程记忆。

默认 `OWNER_POST_PLAYBACK_DRAIN_MS=0` 表示“我在”播放结束后只清理已经积压的输入队列，不再额外读取并丢弃后续音频，避免切掉正式问题开头。默认 `OWNER_VAD_PROVIDER=hybrid` 会同时使用本地 `sherpa-onnx` VAD 和能量阈值兜底，帮助开始录音；结束录音优先由主说话人端点控制。如果你想临时回退旧行为，可以设置 `OWNER_ENDPOINT_MODE=vad`。如果唤醒后你已经停说但还长时间显示“录音中”，优先调小 `OWNER_SPEAKER_ABSENT_MS`，例如 `250`；如果句尾容易被切掉，再调高到 `400`。

## 设备检查

```bash
.venv/bin/python -m owner_voice_pet device-check
```

输出里 `ok=true` 表示已检测到可用麦克风和扬声器。

## 运行

单轮验收：

```bash
.venv/bin/python -m owner_voice_pet run-live --once
```

常驻重复对话：

```bash
.venv/bin/python -m owner_voice_pet run-live
```

运行后终端状态来自 pipeline event bus，会显示待机、唤醒命中、应答中、请说出问题、录音中、检测到用户语音、用户语音结束、转写中、转写结果、思考中、播放中、恢复待机等状态。说“小杰小杰”，听到“我在”且看到“请说出问题”后再提问；听到回复后可以再次说“小杰小杰”继续下一轮。本次进程内会携带临时历史，程序退出后不保存。

## 验证

```bash
.venv/bin/python -m compileall src tests scripts
.venv/bin/python -m unittest discover -s tests
.venv/bin/python -m owner_voice_pet acceptance
.venv/bin/python -m owner_voice_pet validate-assets
.venv/bin/python -m owner_voice_pet security-check
.venv/bin/python -m owner_voice_pet model-check --models-dir models
.venv/bin/python -m owner_voice_pet device-check
openspec validate --all --strict
```

LLM smoke：

```bash
.venv/bin/python -m owner_voice_pet llm-smoke --no-stream --message '用一句中文回复：小杰在线。'
```

## 安全约束

- API key 只写入本地 `.env`，`.env` 不提交 Git。
- `models/`、`.venv/` 和临时音频文件不提交 Git。
- 默认不持久化麦克风原始音频。
- 云端 ASR 只接收 VAD 切分后的语音片段。
- `security-check` 会扫描已跟踪文本文件中的 `sk-...` 和 `tp-...` 形式密钥。