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技术核心：百聆结合语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、大语言模型（LLM）和语音合成（TTS）技术，实现高效语音对话。 功能亮点：支持语音输入、智能对话生成、语音输出、打断功能、记忆功能、工具调用和任务管理。 应用场景：适用于智能家居控制、个人助理服务、汽车智能交互、教育辅助工具和办公辅助应用。
正文（附运行示例）
百聆是什么
百聆（Bailing）是一款开源的语音对话助手，基于语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、大语言模型（LLM）和语音合成（TTS）技术，能够与用户进行自然的语音对话。百聆的端到端时延低至800ms，无需GPU即可运行，适用于各种边缘设备和低资源环境。
百聆通过模块化设计，支持记忆功能、工具调用和任务管理，提供高质量的语音对话体验。其核心目标是在低资源环境下实现类GPT-4o的对话效果，适用于智能家居、个人助理、车载系统等多种场景。
百聆的主要功能
语音输入与识别：准确地将用户的语音输入转换为文本，为后续的对话处理提供基础。 语音活动检测：过滤掉无效的音频片段，只处理有效的语音部分，提高识别效率和准确性。 智能对话生成：基于大语言模型（LLM），生成自然、流畅且富有逻辑的文本回复。 语音输出与合成：将生成的文本回复转换为自然、逼真的语音，播放给用户。 支持打断：识别用户的关键字和语音打断行为，及时响应用户的即时反馈和控制指令。 记忆功能：记忆用户的偏好和历史对话，提供个性化的互动体验。 工具调用：支持集成外部工具，用户可通过语音指令直接请求信息或执行操作。 任务管理：高效管理用户任务，包括跟踪任务进度、设置提醒及提供动态更新。
百聆的技术原理
语音识别（ASR）：基于FunASR技术，将语音信号转换为文本数据，涉及语音信号的采集、预处理、特征提取及模式匹配。 语音活动检测（VAD）：基于silero-vad技术，实时监测和分析语音信号，判断是否包含有效的语音活动。 大语言模型（LLM）：使用deepseek作为核心模型，处理ASR输出的文本，生成自然、流畅的回复。 语音合成（TTS）：通过edge-tts等技术，将LLM生成的文本回复转换为语音信号，模拟人类的语音发音特点。
如何运行百聆
1. 克隆项目仓库
gitclonehttps://github.com/wwbin2017/bailing.git
cdbailing
2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
3. 配置环境变量
打开 config/config.yaml文件，配置ASR、LLM等相关参数。下载 SenseVoiceSmall模型到models/SenseVoiceSmall目录。获取 deepseek的api_key并配置到项目中。
4. 启动服务
cdserver
python server.py # 启动后端服务
5. 运行主程序
python main.py
启动后，系统会等待语音输入，通过FunASR将语音转为文本，silero-vad进行语音活动检测，deepseek生成回复，最后通过edge-tts将文本转换为语音输出。
资源
GitHub 仓库：https://github.com/wwbin2017/bailing