Pi-Talk 🦊

南溪（Nanhara）语音交互系统 — 运行在办公室 Raspberry Pi 400 上的 AI 语音助手。

架构

Pi（录音 / 显示 / 播放）
  → SSH → Mac mini（pi-brain/pipeline.js）
    → Whisper STT（本地离线）
    → AI（OpenClaw Gateway → Claude Sonnet）
    → Qwen3-TTS 声音克隆
  ← Pi 播放音频 + 显示文字

文件结构

server.js            Pi 端 HTTPS 服务器（含 WebSocket 广播 + face-detect API）
public/
  index.html         前端界面（南溪狐狸形象）
pi-brain/
  pipeline.js        Mac mini 全流程处理脚本（Whisper → AI → TTS）
pi-wake/             唤醒词检测（sherpa-onnx）
pi-face/             人脸识别（OpenCV LBPH）
pi-talk.service      systemd 服务文件
voices/              参考音频样本（gitignored）
start.sh             Pi 启动脚本

环境变量

复制 .env.example 为 .env 并填入：

DEEPSEEK_KEY=your-deepseek-key
LINEAR_KEY=your-linear-api-key

pi-brain/ 目录同样需要 .env，参考 pi-brain/.env.example（如有）。

部署

前置条件

• Raspberry Pi 400（或其他 ARM Pi），安装 Node.js 18+
• Mac mini（或任意主机）运行 pi-brain/pipeline.js
• Pi → Mac mini SSH 免密登录（~/.ssh/config 中配置 Host ai-home）
• Mac mini 安装：whisper-cli、ffmpeg、Python 环境（含 mlx-audio）

Pi 端

# 克隆项目
git clone https://github.com/jefftko/pi-talk.git ~/pi-talk
cd ~/pi-talk

npm install

# 生成自签名证书（首次运行自动生成）
node server.js

Mac mini 端

cd pi-brain
npm install
# pipeline.js 由 Pi 通过 SSH 远程调用，无需手动启动

模块状态

• pi-wake/ — 唤醒词检测（sherpa-onnx，关键词"南溪南溪"，代码+依赖已部署）
• pi-face/ — 人脸识别框架（OpenCV LBPH，代码已写，待采集样本训练）
• systemd 服务（pi-talk.service 已启用运行，pi-wake.service 等模型下载完启用）

待完成

• sherpa-onnx KWS 模型下载（Pi 后台下载中，约 45MB）
• pi-face 人脸样本采集 + 训练（需人在场）
• pi-wake 首次实际唤醒测试（需麦克风+模型就绪）

License

MIT