mkbk
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# Owner 语音桌宠
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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：
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`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。
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## 当前能力
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- `owner_voice_pet run-live`：真实常驻语音循环。
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- `owner_voice_pet run-live --once`：只跑一轮，便于验收。
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- `.env` 直接读取配置，不要求导出 shell 环境变量。
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- 唤醒词检测使用本地 `sherpa-onnx` KWS 模型，不走云端 ASR。
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- `OWNER_SPEECH_PROVIDER=cloud|local`：选择云端语音模型或本地语音模型。
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- 默认云端语音模型：`mimo-v2.5-asr`、`mimo-v2.5-tts`。
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- 本地设备：`sounddevice` 读取麦克风，扬声器或 `afplay` 播放。
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- 本地模型：`models/` 存放 `sherpa-onnx` wake/VAD/STT 模型，目录不提交 Git。
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- Pipeline：`run-live` 使用 stage 化 `VoiceAssistantPipeline`，通过事件总线输出终端状态。
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- 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。
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- 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。
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## 首次准备
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```bash
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python3.11 -m venv .venv
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.venv/bin/python -m pip install --upgrade pip
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.venv/bin/python -m pip install -e '.[speech]'
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cp .env.example .env
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```
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然后编辑 `.env`，填写本地密钥和模型配置。当前默认示例：
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```dotenv
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OWNER_LLM_BASE_URL=https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1
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OWNER_LLM_API_KEY=
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OWNER_LLM_MODEL=mimo-v2.5
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OWNER_LLM_API_STYLE=chat_completions
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OWNER_WAKE_PROVIDER=local_kws
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OWNER_WAKE_KEYWORDS_FILE=
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OWNER_WAKE_KWS_THRESHOLD=0.15
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OWNER_WAKE_KWS_SCORE=1.0
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OWNER_WAKE_ACK_TEXT=我在
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OWNER_POST_PLAYBACK_DRAIN_MS=0
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OWNER_PIPELINE_MODE=live_turn_based
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OWNER_ENDPOINT_MODE=primary_speaker
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OWNER_SPEAKER_PROFILE_MS=600
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OWNER_SPEAKER_PROFILE_MIN_MS=120
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OWNER_SPEAKER_ABSENT_MS=300
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OWNER_SPEAKER_SIMILARITY_THRESHOLD=0.70
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OWNER_SPEAKER_MIN_RMS=0.012
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OWNER_VAD_PROVIDER=hybrid
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OWNER_VAD_THRESHOLD=0.5
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OWNER_VAD_MIN_DURATION_MS=250
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OWNER_VAD_END_SILENCE_MS=350
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OWNER_VAD_NO_SPEECH_TIMEOUT_MS=5000
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OWNER_VAD_MAX_RECORDING_MS=12000
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OWNER_SPEECH_PROVIDER=cloud
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OWNER_ASR_MODEL=mimo-v2.5-asr
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OWNER_TTS_MODEL=mimo-v2.5-tts
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OWNER_TTS_VOICE=mimo_default
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OWNER_CONTEXT_MODE=session_memory
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```
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`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。
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## 本地模型
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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`：
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```bash
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python3.11 scripts/download_speech_models.py --dir models
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet model-check --models-dir models
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```
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`models/` 已在 `.gitignore` 中，不会提交大模型文件。
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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`。
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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。
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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`。
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## 设备检查
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```bash
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet device-check
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```
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输出里 `ok=true` 表示已检测到可用麦克风和扬声器。
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## 运行
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单轮验收：
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```bash
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet run-live --once
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```
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常驻重复对话：
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```bash
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet run-live
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```
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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。
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## 验证
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```bash
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.venv/bin/python -m compileall src tests scripts
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.venv/bin/python -m unittest discover -s tests
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet acceptance
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet validate-assets
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet security-check
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet model-check --models-dir models
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet device-check
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openspec validate --all --strict
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```
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LLM smoke：
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```bash
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.venv/bin/python -m owner_voice_pet llm-smoke --no-stream --message '用一句中文回复：小杰在线。'
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```
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## 安全约束
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- API key 只写入本地 `.env`，`.env` 不提交 Git。
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- `models/`、`.venv/` 和临时音频文件不提交 Git。
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- 默认不持久化麦克风原始音频。
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- 云端 ASR 只接收 VAD 切分后的语音片段。
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- `security-check` 会扫描已跟踪文本文件中的 `sk-...` 和 `tp-...` 形式密钥。
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