
bailing
低配Mac上跑通的GPT-4o级语音助手,800ms响应可打断
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1795
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。
环境要求
- Python 环境(项目为 Python 开发,需可执行 pip / python 命令)
- 无需 GPU,可在 Mac 等低配置设备或边缘设备上运行
- 需下载 ASR 模型 SenseVoiceSmall 到本地 models/SenseVoiceSmall 目录
- 需自备大模型 API Key(DeepSeek,或 openai / qwen / gemini / 01yi 等)
- 服务器运行方式需用到 openssl 生成自签名证书
安装与启动步骤
-
1克隆项目仓库
把百聆源码拉到本地,并进入项目根目录 bailing,后续命令都在此目录下执行。
git clone https://github.com/wwbin2017/bailing.git cd bailing -
2安装项目依赖
同时安装主项目与 third_party/OpenManus 的依赖,两个 requirements 都要装,缺一可能报错。
pip install -r requirements.txt pip install -r third_party/OpenManus/requirements.txt -
3下载语音识别模型
从 HuggingFace 下载 SenseVoiceSmall 全部文件,放到项目的 models/SenseVoiceSmall 目录下,路径不能随意改。
-
4配置模型与密钥
编辑 config/config.yaml 配置 ASR 与 LLM;去 DeepSeek 官网申请 api_key 填入,也可换成 openai、qwen、gemini、01yi 等模型。
-
5配置 OpenManus 与 openc
若使用通用 AIGC 配置(测试中),需在 third_party/OpenManus/config/config.toml 中配置 model、base_url、api_key;使用 openclaw 则改 config/.env 配置
-
6服务器方式运行
推荐方式,可用移动端对话。先生成自签名证书(开发环境),再在项目根目录启动 server.py,无需 cd server。
openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -days 365 -nodes python server.py -
7本地方式运行
本地调试可先进入 server 目录启动后端(此步可选),再回到根目录运行 main.py 启动主程序。
cd server python server.py cd .. python main.py
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
config/config.yaml | 是 | 配置 ASR、LLM 等核心模块参数 | 按 README 中该文件的字段填写 |
third_party/OpenManus/config/config.toml | 否 | 通用 AIGC 配置(测试中)使用的模型名 | deepseek-chat |
third_party/OpenManus/config/config.toml | 否 | 大模型接口的请求地址 | https://api.deepseek.com |
third_party/OpenManus/config/config.toml | 否 | 调用大模型的密钥 | sk-xxxxxxxxxxxxxxxx |
config/.env | 否 | 配置 openclaw 的 Auth 权限,供工具调用使用 | 按 openclaw 要求填写 Auth 信息 |
如何确认成功
浏览器打开 http://localhost:8000,点击开始按钮后能进行语音对话,即启动成功。
常见问题
Q:没有 GPU 能跑起来吗?
A:可以。项目明确无需 GPU,旨在低资源设备与边缘设备上实现类 GPT-4o 的对话效果,Mac 等低配置设备也能流畅运行。
Q:想换成别的国产/国外大模型怎么办?
A:在 config/config.yaml 中配置 LLM,除 DeepSeek 外还支持 openai、qwen、gemini、01yi 等其他模型。
Q:SenseVoiceSmall 模型放哪里?
A:按 README 要求下载到项目下 models/SenseVoiceSmall 目录,从 HuggingFace 的 FunAudioLLM/SenseVoiceSmall 仓库获取全部文件。
Q:通用 AIGC 配置不可用怎么办?
A:README 说明该功能仍在测试中,如不可用可切换到 tag 分支 v0.0.1 或 v0.0.2 再试。
Q:本地运行和服务器运行有什么区别?
A:服务器运行是推荐方式,需先 openssl 生成自签名证书再运行 server.py,可通过移动端对话;本地运行则是先起 server 再跑 main.py。
注意事项
- 端到端时延低至 800ms,支持语音打断,适合自然对话场景。
- 项目为模块化设计,ASR、VAD、LLM、TTS 模块相互独立,可按需替换升级。
- 本次 README 节选在 TTS 引擎介绍处被截断,部分依赖与细节可能未完整展示,建议对照仓库最新 README 操作。
- 服务器运行方式为推荐方案,开发环境证书为自签名,仅供测试使用。
核心亮点
- 端到端时延低至800ms,对话响应迅速,体验接近实时
- 支持语音打断,交互更自然,符合真实对话习惯
- 在Mac等低配置设备上可运行,降低硬件门槛,普及性强
不足之处
- 依赖多个外部服务(ASR/LLM/TTS),部署和配置相对复杂
- 文档/社区待观察
适用场景
- 个人日常语音助手,如查询信息、控制智能家居
- 低配置设备(如老Mac)上的离线或半离线语音交互
- 开发者快速搭建定制化语音对话机器人原型
替代项目
OpenAI Whisper + GPT + TTS 组合方案、Mycroft、Leon AI
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