bailing

低配Mac上跑通的GPT-4o级语音助手,800ms响应可打断

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 307 🐛 待处理 63 👀 关注 25
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1795
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,可免费使用和部署,无付费版本。

项目预览

bailing 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wwbin2017
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署,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ai,asr,chatgpt,chattts,deepseek,funasr,gpt-4o,llm,openai,openclaw,tts,voice-assistant
GitHub 星标★ 1795
上线时间2024-08-25 00:00:00
代码更新2026-04-06
仓库体积4.4 MB
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4

项目介绍

百聆是一个类似GPT-4o的语音对话机器人,通过ASR(语音识别)+LLM(大语言模型)+TTS(语音合成)技术栈实现,集成DeepSeek R1等优秀大模型,并接入openClaw,旨在成为真正的个人语音助手。项目解决了传统语音助手智能化程度低、响应慢、依赖云端高配置的问题,核心能力包括低至800ms的端到端时延、支持语音打断、在Mac等低配置设备上流畅运行。它采用模块化设计,支持多种ASR和TTS引擎,可灵活替换和扩展,为用户提供自然流畅的语音交互体验。

Star 增长趋势

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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

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 25 分钟 部署方式:本地安装 7 步

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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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