ollama-voice 技术文档

欢迎使用ollama-voice项目！此项目将语音识别、大型语言模型以及离线文本转语音三大功能结合，实现了一套能够通过本地服务器处理语音命令并以语音回应的系统。下面是详细的安装与使用指南。

安装指南

系统要求与前置条件

• 确保您的环境支持GPU运算，因为在运行whisper之前需要先安装CUDA。
• 推荐在支持Linux子系统的Windows（WLS）环境下进行操作，尽管理论上其他平台亦可，但本指南主要基于此环境说明。

步骤一：安装依赖

1. 安装CUDA：根据您的显卡型号和操作系统，从NVIDIA官网下载并安装适合的CUDA工具包。

2. 安装ollama：在终端中执行以下命令来安装ollama及其依赖。

   curl https://ollama.ai/install.sh | sh
   

   随后，请确保ollama服务在本地启动。可以通过简单的命令如ollama server来启动服务（具体指令可能依据ollama的最新文档有所不同）。

步骤二：下载whisper模型

访问whisper模型页面，下载所需的语言模型。例如，下载一个大型模型，将文件放置到项目中的whisper子目录下。示例路径为：./whisper/large-v3.pt。

步骤三：配置assistant设置

编辑assistant.yaml文件，根据需求调整设置。默认配置支持法语，并使用ollama的Mistral模型。如果您需要英语或其他语言，确保下载相应的模型并相应修改配置。

项目的使用说明

1. 在完成上述步骤后，在项目根目录下运行python assistant.py命令。

2. 使用时，保持空格键按下开始说话，释放空格键后，系统会开始处理音频并生成响应。AI将通过TTS技术以语音形式回应。

项目API使用文档

ollama-voice设计为端到端的应用，并未提供传统意义上的API接口供外部调用。但是，其内部逻辑可以视为一系列“API”，即输入音频信号（通过键盘控制的录音）——>经过whisper进行语音识别——>通过ollama处理生成应答文本——>使用pyttsx3转换成语音输出。

若需集成特定流程，开发者可通过修改assistant.py内的逻辑，比如直接调用whisper识别函数并传入音频数据，或者改写消息处理逻辑，间接实现API化定制。

小结

通过遵循以上指南，您现在应该已经成功搭建并了解了如何使用ollama-voice项目。这个项目特别适合希望在无网络连接的情况下构建语音交互应用的开发者。记得查看项目GitHub页面上的更新和待办事项列表，以便获取最新的信息和未来的改进方向。祝您开发愉快！