local-talking-llm

离线也能聊，让大模型在你电脑上开口说话

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 193 🐛 待处理 7 👀 关注 18

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GitHub 星标 ★ 896

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，MIT许可证，本地运行，完全免费，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类对话助手

开发团队vndee

官网地址https://blog.duy.dev/build-your-own-voice-assistant-and-run-it-locally

GitHubhttps://github.com/vndee/local-talking-llm

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，本地运行，完全免费，无付费版本。

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MIT

主要语言Python

技术栈/模型chatbot,llm,speech-recognition,speech-synthesis

GitHub 星标★ 896

上线时间2024-03-24 00:00:00

代码更新2026-04-04

仓库体积713 KB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数2

项目介绍

这是一个完全本地运行的语音对话助手，无需联网即可与大型语言模型进行语音交互。它解决了云端语音助手依赖网络、隐私易泄露的问题，将语音识别、大模型推理和语音合成全部集成到个人电脑上。核心能力包括：通过麦克风捕捉用户语音，利用本地语音识别模型将语音转为文本，再交由本地运行的LLM生成回复，最后通过语音合成引擎将文本转为自然语音输出，实现端到端的离线语音对话体验。项目基于Python构建，支持多种主流LLM后端，并提供了简单的配置和启动方式，适合技术用户快速部署。

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 ★ 896

技术标签

chatbot llm speech-recognition speech-synthesis

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 35 分钟部署方式：本地 GPU 4 步

环境要求

Python 3.10+
麦克风
可选 GPU

安装与启动步骤

1装包

以可编辑方式装本仓库，再补 nltk 数据。

git clone https://github.com/vndee/local-talking-llm.git
cd local-talking-llm
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -e .

2下 nltk 资源

句子切分依赖 punkt，不下载会在运行时报错。
```
python -c "import nltk; nltk.download('punkt')"
```
3起对话

app.py 会串起语音识别、LLM 与语音合成三段。
```
python app.py
```
4换声线

给一段参考音频即可克隆音色，情绪强度用 exaggeration 调。
```
python app.py --voice path/to/voice_sample.wav
```