voice-assistant安装教程：5分钟搞定Python语音助手环境配置

【免费下载链接】voice-assistant 一个简单的 Python 脚本，可以通过语音与本地大语言模型进行对话。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/voice-assistant

voice-assistant是一个简单的Python脚本，能够让你通过语音与本地大语言模型进行对话，打造专属的语音交互体验。本教程将带你快速完成环境配置，轻松开启智能语音助手之旅。

📋 准备工作：系统与依赖检查

在开始安装前，请确保你的系统满足以下要求：

• Python 3.8及以上版本
• 足够的存储空间（至少10GB，用于存放模型文件）
• 支持麦克风输入的设备

🔄 第一步：获取项目代码

首先，克隆voice-assistant项目到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/voice-assistant
cd voice-assistant

📦 第二步：安装依赖包

项目依赖已整理在requirements.txt中，包含了torch、langchain、whisper等核心组件。通过以下命令一键安装：

pip install -r requirements.txt

🎤 第三步：麦克风配置

1. 运行麦克风检测工具，查看可用设备列表：

python tools/list_microphones.py

2. 编辑main.py文件，设置正确的麦克风索引（第29行）：

MIC_IDX = 0  # 将0替换为你的麦克风设备ID

🧠 第四步：模型准备

voice-assistant需要两个关键模型文件：

• 语音识别模型：Whisper Large V3
• 对话模型：LlamaCpp兼容模型（如yi-34b-chat.Q8_0.gguf）

1. 创建模型存放目录：

mkdir -p models

2. 下载模型文件并放入models目录（模型下载链接需自行获取）

3. 配置模型路径（main.py第19-20行）：

WHISP_PATH = "models/whisper-large-v3"
MODEL_PATH = "models/yi-34b-chat.Q8_0.gguf"

🌐 第五步：语言设置

根据需要修改main.py第15行的语言配置：

LANG = "CN"  # CN表示中文，EN表示英文

🚀 启动语音助手

一切准备就绪！运行主程序开始体验：

python main.py

程序启动后会显示"Listening..."，此时你可以开始说话，语音助手会自动识别并生成回应。

❗ 常见问题解决

• 麦克风无法使用：检查麦克风权限，确保main.py中的MIC_IDX设置正确
• 模型加载失败：确认模型文件路径正确，且模型文件完整
• 依赖安装错误：尝试使用虚拟环境或更新pip版本

📚 扩展学习

• 查看prompts/example-cn.txt和prompts/example-en.txt了解提示词模板
• 探索whisper/目录下的语音处理模块源码
• 调整main.py中的录音参数（第23-28行）优化识别效果

通过以上步骤，你已经成功搭建了voice-assistant语音助手环境。现在，你可以通过语音与本地大语言模型进行自然对话，享受便捷的智能交互体验！

【免费下载链接】voice-assistant 一个简单的 Python 脚本，可以通过语音与本地大语言模型进行对话。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/voice-assistant