LocalAIVoiceChat

本地跑通 AI 语音对话，隐私无忧，实时畅聊

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 77 🐛 待处理 13 👀 关注 14
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 739
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，本地部署，完全免费。

项目预览

LocalAIVoiceChat 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队KoljaB
GitHubhttps://github.com/KoljaB/LocalAIVoiceChat
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，本地部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型chatbot,python,realtime
GitHub 星标★ 739
上线时间2023-11-04 00:00:00
代码更新2025-06-17
仓库体积1.5 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

LocalAIVoiceChat 是一个本地运行的 AI 语音对话助手，基于 Zephyr 7B 大语言模型，结合 RealtimeSTT（使用 faster-whisper）实现语音转文字，以及 RealtimeTTS（使用 Coqui XTTS）实现文字转语音，从而完成端到端的实时语音交互。该项目解决了云端语音助手依赖网络、隐私泄露和延迟高的问题，让用户完全在本地设备上体验流畅的语音聊天。核心能力包括：实时语音识别、自然语言生成、语音合成，以及可自定义的语音风格。项目采用 Python 编写，易于扩展和集成，适合开发者和 AI 爱好者快速搭建个性化语音助手。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 739

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 45 分钟 部署方式：本地安装 6 步

环境要求

  • Python 3.10
  • ffmpeg
  • 麦克风
  • 本地模型文件

安装与启动步骤

  1. 1装系统依赖

    音频处理要 ffmpeg。

    brew install ffmpeg

  2. 2建环境

    依赖版本锁得比较死。

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

  3. 3装推理后端

    本地大模型走 llama.cpp 绑定。

    pip install llama-cpp-python --force-reinstall --upgrade --no-cache-dir --verbose

  4. 4装识别与合成

    实时语音两块都要装。

    pip install RealtimeSTT==0.1.7 RealtimeTTS==0.2.7

  5. 5补齐锁定版本

    其余依赖按仓库给的版本装。

    pip install numpy==1.24.3 requests==2.31.0

  6. 6启动

    起主程序接麦克风。

    python main.py

如何确认成功

对着麦克风说话能实时转写并得到语音回复。

注意事项

  • 依赖版本锁得死，混装别的项目容易冲突。
  • 全程本地运行，断网也能用。

核心亮点

  • 完全本地运行，数据不出设备，隐私安全有保障
  • 基于 Zephyr 7B，对话质量优于多数小模型
  • 实时语音识别与合成，交互延迟低，体验流畅

不足之处

  • 对硬件要求较高，需较大内存和 GPU 才能流畅运行
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 隐私敏感场景下的语音助手（如医疗、金融）
  • 离线环境下的智能语音交互（如车载、嵌入式）
  • 开发者快速原型验证和二次开发

替代项目

OpenVoice、Whisper.cpp + llama.cpp、Vosk + Mozilla TTS

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