x-ollama-voice-mac project
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2025-01-21 16:55:08 +08:00
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assistant.py fix(Git): 提交 README.md 2025-01-21 16:51:51 +08:00
assistant.yaml fix(Git): 初次提交 2025-01-21 16:27:29 +08:00
LICENSE Update LICENSE 2023-12-27 21:07:03 -08:00
README.md fix(Git): rEADME.md 2025-01-21 16:55:08 +08:00
requirements.txt fix(Git): 初次提交 2025-01-21 16:27:29 +08:00

x-Ollama-Voice-Mac

一款完全离线运行的语音助手,集成了 Whisper、Ollama 和 pyttsx3 模型支持离线语音识别、自然语言处理及文本转语音TTS功能。 结合 Mistral 7b(通过 Ollama 实现)和 Whisper 语音识别模型构建而成。此项目基于 maudoin 的优秀工作,添加了对 Mac 的兼容性并进行了一系列改进。

https://github.com/apeatling/ollama-voice-mac/assets/1464705/996abeb7-7e99-451b-8d3b-feb3fecbb82e


安装与运行

0. 在mac上安装python的虚拟环境 python版本3.11

python3.11 -m venv myenv_311
source myenv_311/bin/activate
deactivate

1. 安装 Ollama

在 Mac 上安装 Ollama

2. 下载 Mistral 7b 模型

运行以下命令下载模型:

ollama pull mistral

3. 下载 Whisper 模型

访问 Whisper 模型库,选择适合的模型(base 即可)。

4. 克隆本项目

将项目代码克隆到本地计算机:

git clone <仓库地址>

5. 配置 Whisper 模型路径

将 Whisper 模型放入项目根目录的 /whisper 文件夹中。

6. 安装 Python 和 Pip

确保已安装 PythonPip

7. 配置 PyAudio 库Apple Silicon 特别步骤)

对于 Apple Silicon 用户,需安装 Homebrew 并运行以下命令:

brew install portaudio

8. 安装依赖

运行以下命令安装所需依赖:

pip install -r requirements.txt

9. 启动助手

运行以下命令启动语音助手:

python assistant.py

10. 中间使用的要点:

语音识别:使用 Whisper 模型进行本地语音识别,完全离线运行。
自然语言处理:使用 Ollama 平台运行 Mistral 7b 模型,实现高效的本地大语言模型推理,无需联网。
文本转语音TTS基于 pyttsx3 实现的离线文本语音合成功能,支持多种语言和语音优化。但是 pyttsx3 太机械了 增加了edge-tts

提升语音质量

在 MacOS 14 Sonoma 中,可以通过以下步骤提升语音质量:

  1. 打开 系统设置 > 辅助功能 > 语音内容
  2. 选择 系统语音 并点击 管理语音
  3. 在英文语音中找到 "Zoe (Premium)" 并下载。
  4. 下载完成后,将系统语音更改为 Zoe (Premium)

支持其他语言

要支持其他语言,可以通过以下方式配置:

  1. 编辑 assistant.yaml 文件。
  2. 下载目标语言的 Whisper 模型并将其路径更新到 modelPath 配置项。

示例(中文配置)

  • 下载适合中文的 Whisper 模型,例如 medium.zh
  • assistant.yaml 中将 modelPath 修改为下载的模型路径,例如:
    modelPath: /path/to/medium.zh.pt