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[](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server)
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<h1 align="center">Serviço Backend Xiaozhi xiaozhi-esp32-server</h1>
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Este projeto é baseado na teoria e tecnologia de inteligência simbiótica humano-máquina para desenvolver sistemas inteligentes de hardware e software para terminais<br/>fornecendo serviços de backend para o projeto de hardware inteligente de código aberto
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<a href="https://github.com/78/xiaozhi-esp32">xiaozhi-esp32</a><br/>
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Implementado usando Python, Java e Vue de acordo com o <a href="https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/M0XiwldO9iJwHikpXD5cEx71nKh">Protocolo de Comunicação Xiaozhi</a><br/>
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Suporte ao protocolo MQTT+UDP, protocolo WebSocket, ponto de acesso MCP, reconhecimento de impressão vocal e base de conhecimento
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</p>
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<a href="./docs/FAQ.md">Perguntas Frequentes</a>
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· <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues">Reportar Problemas</a>
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· <a href="./README.md#%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%96%87%E6%A1%A3">Documentação de Implantação</a>
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· <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">Notas de Lançamento</a>
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<a href="./README.md"><img alt="简体中文版自述文件" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_en.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/English-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_vi.md"><img alt="Tiếng Việt" src="https://img.shields.io/badge/Tiếng Việt-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_de.md"><img alt="Deutsch" src="https://img.shields.io/badge/Deutsch-DFE0E5"></a>
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<a href="./README_pt_BR.md"><img alt="Português (Brasil)" src="https://img.shields.io/badge/Português (Brasil)-DBEDFA"></a>
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<a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">
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<img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/v/release/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?logo=docker" />
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</a>
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<a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/LICENSE">
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<img alt="GitHub pull requests" src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-white?labelColor=black" />
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</a>
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<a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server">
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<img alt="stars" src="https://img.shields.io/github/stars/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=ffcb47&labelColor=black" />
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</a>
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</p>
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Liderado pela Equipe do Professor Siyuan Liu (Universidade de Tecnologia do Sul da China)
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刘思源教授团队主导研发（华南理工大学）
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<img src="./docs/images/hnlg.jpg" alt="Universidade de Tecnologia do Sul da China (华南理工大学)" width="50%">
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## Público-Alvo 👥
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Este projeto requer dispositivos de hardware ESP32 para funcionar. Se você adquiriu hardware relacionado ao ESP32, conectou-se com sucesso ao serviço backend implantado pelo Brother Xia e deseja construir seu próprio serviço backend `xiaozhi-esp32` de forma independente, então este projeto é perfeito para você.
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Quer ver os efeitos de uso? Clique nos vídeos abaixo 🎥
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<table>
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<tr>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1FMFyejExX" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Experiência de velocidade de resposta" src="docs/images/demo9.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1vchQzaEse" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Segredo da otimização de velocidade" src="docs/images/demo6.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1C1tCzUEZh" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Cenário médico complexo" src="docs/images/demo1.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1zUW5zJEkq" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Envio de comandos MQTT" src="docs/images/demo4.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Exu3zqEDe" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Reconhecimento de impressão vocal" src="docs/images/demo14.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1pNXWYGEx1" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Controle de interruptores de eletrodomésticos" src="docs/images/demo5.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1ZQKUzYExM" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Ponto de acesso MCP" src="docs/images/demo13.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1TJ7WzzEo6" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Tarefas com múltiplos comandos" src="docs/images/demo11.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1VC96Y5EMH" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Reproduzir música" src="docs/images/demo7.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Z8XuYZEAS" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Plugin de clima" src="docs/images/demo8.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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</tr>
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<tr>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV12J7WzBEaH" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Interrupção em tempo real" src="docs/images/demo10.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Co76z7EvK" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Fotografar e identificar objetos" src="docs/images/demo12.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1CDKWemEU6" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Timbre de voz personalizado" src="docs/images/demo2.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV12yA2egEaC" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Comunicação em cantonês" src="docs/images/demo3.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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<td>
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<a href="https://www.bilibili.com/video/BV17LXWYvENb" target="_blank">
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<picture>
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<img alt="Transmissão de notícias" src="docs/images/demo0.png" />
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</picture>
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</a>
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</td>
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</tr>
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</table>
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## Avisos ⚠️
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1. Este projeto é um software de código aberto. Este software não possui parceria comercial com nenhum provedor de serviços de API de terceiros (incluindo, mas não se limitando a reconhecimento de fala, modelos de linguagem, síntese de voz e outras plataformas) com os quais se conecta, e não fornece nenhuma forma de garantia quanto à qualidade de serviço ou segurança financeira desses provedores. Recomenda-se que os usuários priorizem provedores de serviço com licenças comerciais relevantes e leiam cuidadosamente seus termos de serviço e políticas de privacidade. Este software não armazena nenhuma chave de conta, não participa de fluxos de fundos e não assume o risco de perda de fundos recarregados.
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2. A funcionalidade deste projeto não está completa e não passou por avaliação de segurança de rede. Por favor, não o utilize em ambientes de produção. Se você implantar este projeto para fins de aprendizado em um ambiente de rede pública, certifique-se de que as medidas de proteção necessárias estejam em vigor.
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## Documentação de Implantação
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Este projeto oferece dois métodos de implantação. Por favor, escolha de acordo com suas necessidades específicas:
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#### 🚀 Seleção do Método de Implantação
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| Método de Implantação | Funcionalidades | Cenários Aplicáveis | Documentação de Implantação | Requisitos de Configuração | Tutoriais em Vídeo |
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|---------|------|---------|---------|---------|---------|
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| **Instalação Simplificada** | Diálogo inteligente, gerenciamento de agente único | Ambientes de baixa configuração, dados armazenados em arquivos de configuração, sem necessidade de banco de dados | [①Versão Docker](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E5%8F%AA%E8%BF%90%E8%A1%8Cserver) / [②Implantação via Código-Fonte](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%8F%AA%E8%BF%90%E8%A1%8Cserver)| 2 núcleos 4GB se usar `FunASR`, 2 núcleos 2GB se todas APIs | - |
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| **Instalação de Módulo Completo** | Diálogo inteligente, gerenciamento multiusuário, gerenciamento de múltiplos agentes, operação de interface do console inteligente | Experiência com funcionalidade completa, dados armazenados em banco de dados |[①Versão Docker](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [②Implantação via Código-Fonte](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [③Tutorial de Atualização Automática via Código-Fonte](./docs/dev-ops-integration.md) | 4 núcleos 8GB se usar `FunASR`, 2 núcleos 4GB se todas APIs| [Tutorial em Vídeo de Inicialização via Código-Fonte Local](https://www.bilibili.com/video/BV1wBJhz4Ewe) |
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Perguntas frequentes e tutoriais relacionados podem ser consultados [neste link](./docs/FAQ.md)
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> 💡 Nota: Abaixo está uma plataforma de teste implantada com o código mais recente. Você pode gravar e testar se necessário. Usuários simultâneos: 6, os dados serão limpos diariamente.
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Endereço do Console de Controle Inteligente: https://2662r3426b.vicp.fun
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Endereço do Console de Controle Inteligente (H5): https://2662r3426b.vicp.fun/h5/index.html
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Ferramenta de Teste de Serviço: https://2662r3426b.vicp.fun/test/
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Endereço da Interface OTA: https://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/ota/
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Endereço da Interface WebSocket: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/
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```
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#### 🚩 Descrição e Recomendações de Configuração
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> [!Note]
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> Este projeto oferece dois esquemas de configuração:
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>
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> 1. `Configurações Gratuitas Nível Básico`: Adequado para uso pessoal e doméstico, todos os componentes utilizam soluções gratuitas, sem necessidade de pagamento adicional.
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>
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> 2. `Configuração de Streaming`: Adequado para demonstrações, treinamentos, cenários com mais de 2 usuários simultâneos, etc. Utiliza tecnologia de processamento em streaming para velocidade de resposta mais rápida e melhor experiência.
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>
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> A partir da versão `0.5.2`, o projeto suporta configuração de streaming. Em comparação com versões anteriores, a velocidade de resposta é melhorada em aproximadamente `2,5 segundos`, melhorando significativamente a experiência do usuário.
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| Nome do Módulo | Configurações Gratuitas Nível Básico | Configuração de Streaming |
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|:---:|:---:|:---:|
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| ASR(Reconhecimento de Fala) | FunASR(Local) | 👍XunfeiStreamASR(Xunfei Streaming) |
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| LLM(Modelo de Linguagem) | glm-4-flash(Zhipu) | 👍qwen-flash(Alibaba Bailian) |
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| VLLM(Modelo de Visão) | glm-4v-flash(Zhipu) | 👍qwen2.5-vl-3b-instructh(Alibaba Bailian) |
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| TTS(Síntese de Voz) | ✅LinkeraiTTS(Lingxi streaming) | 👍HuoshanDoubleStreamTTS(Volcano Streaming) |
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| Intent(Reconhecimento de Intenção) | function_call(Chamada de função) | function_call(Chamada de função) |
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| Memory(Função de Memória) | mem_local_short(Memória local de curto prazo) | mem_local_short(Memória local de curto prazo) |
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Se você está preocupado com o tempo de resposta de cada componente, consulte o [Relatório de Teste de Desempenho dos Componentes Xiaozhi](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-performance-research), e teste em seu próprio ambiente seguindo os métodos de teste do relatório.
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#### 🔧 Ferramentas de Teste
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Este projeto fornece as seguintes ferramentas de teste para ajudá-lo a verificar o sistema e escolher modelos adequados:
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| Nome da Ferramenta | Localização | Método de Uso | Descrição da Função |
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|:---:|:---|:---:|:---:|
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| Ferramenta de Teste de Interação por Áudio | main》xiaozhi-server》test》test_page.html | Abrir diretamente com Google Chrome | Testa as funções de reprodução e recepção de áudio, verifica se o processamento de áudio no lado Python está normal |
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| Ferramenta de Teste de Resposta de Modelo | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | Execute `python performance_tester.py` | Testa a velocidade de resposta dos três módulos principais: ASR(reconhecimento de fala), LLM(modelo de linguagem), VLLM(modelo de visão), TTS(síntese de voz) |
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> 💡 Nota: Ao testar a velocidade dos modelos, apenas os modelos com chaves configuradas serão testados.
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## Lista de Funcionalidades ✨
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### Implementado ✅
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| Módulo de Funcionalidade | Descrição |
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|:---:|:---|
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| Arquitetura Principal | Baseado em [gateway MQTT+UDP](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/docs/mqtt-gateway-integration.md), servidores WebSocket e HTTP, fornece sistema completo de gerenciamento de console e autenticação |
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| Interação por Voz | Suporta ASR em streaming (reconhecimento de fala), TTS em streaming (síntese de voz), VAD (detecção de atividade vocal), suporta reconhecimento multilíngue e processamento de voz |
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| Reconhecimento de Impressão Vocal | Suporta registro, gerenciamento e reconhecimento de impressão vocal de múltiplos usuários, processa em paralelo com o ASR, reconhecimento de identidade do falante em tempo real e repassa ao LLM para respostas personalizadas |
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| Diálogo Inteligente | Suporta múltiplos LLM (modelos de linguagem de grande porte), implementa diálogo inteligente |
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| Percepção Visual | Suporta múltiplos VLLM (modelos de visão de grande porte), implementa interação multimodal |
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| Reconhecimento de Intenção | Suporta reconhecimento de intenção por LLM, Function Call (chamada de função), fornece mecanismo de processamento de intenção baseado em plugins |
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| Sistema de Memória | Suporta memória local de curto prazo, memória via interface mem0ai, memória inteligente PowerMem, com funcionalidade de resumo de memória |
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| Base de Conhecimento | Suporta base de conhecimento RAGFlow, permitindo que o LLM julgue se deve acionar a base de conhecimento após receber a pergunta do usuário, e então responda à pergunta |
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| Chamada de Ferramentas | Suporta protocolo IOT do cliente, protocolo MCP do cliente, protocolo MCP do servidor, protocolo de endpoint MCP, funções de ferramentas personalizadas |
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| Envio de Comandos | Suporta envio de comandos MCP para dispositivos ESP32 via protocolo MQTT a partir do Console Inteligente |
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| Backend de Gerenciamento | Fornece interface de gerenciamento Web, suporta gerenciamento de usuários, configuração do sistema e gerenciamento de dispositivos; Suporta exibição em Chinês Simplificado, Chinês Tradicional e Inglês |
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| Ferramentas de Teste | Fornece ferramentas de teste de desempenho, ferramentas de teste de modelo de visão e ferramentas de teste de interação por áudio |
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| Suporte à Implantação | Suporta implantação via Docker e implantação local, fornece gerenciamento completo de arquivos de configuração |
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| Sistema de Plugins | Suporta extensões de plugins funcionais, desenvolvimento de plugins personalizados e carregamento dinâmico de plugins |
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### Em Desenvolvimento 🚧
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Para conhecer o progresso específico do plano de desenvolvimento, [clique aqui](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3). Perguntas frequentes e tutoriais relacionados podem ser consultados [neste link](./docs/FAQ.md)
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Se você é um desenvolvedor de software, aqui está uma [Carta Aberta aos Desenvolvedores](docs/contributor_open_letter.md). Seja bem-vindo a participar!
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## Ecossistema do Produto 👬
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Xiaozhi é um ecossistema. Ao utilizar este produto, você também pode conferir outros [projetos excelentes](https://github.com/78/xiaozhi-esp32/blob/main/README_zh.md#%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE) neste ecossistema
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## Lista de Plataformas/Componentes Suportados 📋
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### LLM Modelos de Linguagem
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| Método de Uso | Plataformas Suportadas | Plataformas Gratuitas |
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|:---:|:---:|:---:|
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| Chamadas via interface OpenAI | Alibaba Bailian, Volcano Engine, DeepSeek, Zhipu, Gemini, iFLYTEK | Zhipu, Gemini |
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| Chamadas via interface Ollama | Ollama | - |
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| Chamadas via interface Dify | Dify | - |
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| Chamadas via interface FastGPT | FastGPT | - |
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| Chamadas via interface Coze | Coze | - |
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| Chamadas via interface Xinference | Xinference | - |
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| Chamadas via interface HomeAssistant | HomeAssistant | - |
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Na verdade, qualquer LLM que suporte chamadas via interface openai pode ser integrado e utilizado.
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### VLLM Modelos de Visão
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| Método de Uso | Plataformas Suportadas | Plataformas Gratuitas |
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|:---:|:---:|:---:|
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| Chamadas via interface OpenAI | Alibaba Bailian, Zhipu ChatGLMVLLM | Zhipu ChatGLMVLLM |
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Na verdade, qualquer VLLM que suporte chamadas via interface OpenAI pode ser integrado e utilizado.
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### TTS Síntese de Voz
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| Método de Uso | Plataformas Suportadas | Plataformas Gratuitas |
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|:---:|:---:|:---:|
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| Chamadas via interface | EdgeTTS, iFLYTEK, Volcano Engine, Tencent Cloud, Alibaba Cloud e Bailian, CosyVoiceSiliconflow, TTS302AI, CozeCnTTS, GizwitsTTS, ACGNTTS, OpenAITTS, Lingxi Streaming TTS, MinimaxTTS | Lingxi Streaming TTS, EdgeTTS, CosyVoiceSiliconflow(parcial) |
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| Serviços locais | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, Index-TTS, PaddleSpeech | Index-TTS, PaddleSpeech, FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3 |
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### VAD Detecção de Atividade Vocal
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| Tipo | Nome da Plataforma | Método de Uso | Modelo de Preço | Observações |
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|:---:|:---------:|:----:|:----:|:--:|
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| VAD | SileroVAD | Uso local | Gratuito | |
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### ASR Reconhecimento de Fala
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| Método de Uso | Plataformas Suportadas | Plataformas Gratuitas |
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|:---:|:---:|:---:|
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| Uso local | FunASR, SherpaASR | FunASR, SherpaASR |
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| Chamadas via interface | FunASRServer, Volcano Engine, iFLYTEK, Tencent Cloud, Alibaba Cloud, Baidu Cloud, OpenAI ASR | FunASRServer |
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### Reconhecimento de Impressão Vocal
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| Método de Uso | Plataformas Suportadas | Plataformas Gratuitas |
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|:---:|:---:|:---:|
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| Uso local | 3D-Speaker | 3D-Speaker |
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---
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### Armazenamento de Memória
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| Tipo | Nome da Plataforma | Método de Uso | Modelo de Preço | Observações |
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|:------:|:---------------:|:----:|:---------:|:--:|
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| Memória | mem0ai | Chamadas via interface | Cota de 1000 vezes/mês | |
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| Memória | [powermem](./docs/powermem-integration.md) | Resumo local | Depende do LLM e BD | OceanBase de código aberto, suporta busca inteligente |
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| Memória | mem_local_short | Resumo local | Gratuito | |
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| Memória | nomem | Modo sem memória | Gratuito | |
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### Reconhecimento de Intenção
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| Tipo | Nome da Plataforma | Método de Uso | Modelo de Preço | Observações |
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|:------:|:-------------:|:----:|:-------:|:---------------------:|
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| Intenção | intent_llm | Chamadas via interface | Baseado no preço do LLM | Reconhece intenção através de modelos de linguagem, forte generalização |
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| Intenção | function_call | Chamadas via interface | Baseado no preço do LLM | Completa a intenção através de chamada de função do modelo de linguagem, velocidade rápida, bom resultado |
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| Intenção | nointent | Modo sem intenção | Gratuito | Não realiza reconhecimento de intenção, retorna diretamente o resultado do diálogo |
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### RAG Geração Aumentada por Recuperação
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| Tipo | Nome da Plataforma | Método de Uso | Modelo de Preço | Observações |
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|:------:|:-------------:|:----:|:-------:|:---------------------:|
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| RAG | ragflow | Chamadas via interface | Cobrado com base nos tokens consumidos para fatiamento e segmentação de palavras | Utiliza o recurso de geração aumentada por recuperação do RagFlow para fornecer respostas de diálogo mais precisas |
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## Agradecimentos 🙏
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| Logo | Projeto/Empresa | Descrição |
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| <img src="./docs/images/logo_bailing.png" width="160"> | [Robô de Diálogo por Voz Bailing](https://github.com/wwbin2017/bailing) | Este projeto foi inspirado pelo [Robô de Diálogo por Voz Bailing](https://github.com/wwbin2017/bailing) e implementado com base nele |
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| <img src="./docs/images/logo_tenclass.png" width="160"> | [Tenclass](https://www.tenclass.com/) | Agradecimentos à [Tenclass](https://www.tenclass.com/) por formular protocolos de comunicação padrão, soluções de compatibilidade multidispositivo e demonstrações práticas de cenários de alta concorrência para o ecossistema Xiaozhi; fornecendo suporte completo de documentação técnica para este projeto |
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| <img src="./docs/images/logo_xuanfeng.png" width="160"> | [Xuanfeng Technology (玄凤科技)](https://github.com/Eric0308) | Agradecimentos à [Xuanfeng Technology](https://github.com/Eric0308) por contribuir com o framework de chamada de função, protocolo de comunicação MCP e implementação do mecanismo de chamada baseado em plugins. Através de um sistema padronizado de agendamento de instruções e capacidades de expansão dinâmica, melhora significativamente a eficiência de interação e extensibilidade funcional dos dispositivos de frontend (IoT) |
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| <img src="./docs/images/logo_junsen.png" width="160"> | [huangjunsen](https://github.com/huangjunsen0406) | Agradecimentos a [huangjunsen](https://github.com/huangjunsen0406) por contribuir com o módulo `Console de Controle Inteligente Mobile`, que permite controle eficiente e interação em tempo real em dispositivos móveis, melhorando significativamente a conveniência operacional e a eficiência de gerenciamento do sistema em cenários móveis. |
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| <img src="./docs/images/logo_huiyuan.png" width="160"> | [Huiyuan Design (汇远设计)](http://ui.kwd988.net/) | Agradecimentos à [Huiyuan Design](http://ui.kwd988.net/) por fornecer soluções visuais profissionais para este projeto, utilizando sua experiência prática de design atendendo mais de mil empresas para potencializar a experiência do usuário deste produto |
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| <img src="./docs/images/logo_qinren.png" width="160"> | [Xi'an Qinren Information Technology (西安勤人信息科技)](https://www.029app.com/) | Agradecimentos à [Xi'an Qinren Information Technology](https://www.029app.com/) por aprofundar o sistema visual deste projeto, garantindo consistência e extensibilidade do estilo de design geral em aplicações de múltiplos cenários |
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| <img src="./docs/images/logo_contributors.png" width="160"> | [Contribuidores de Código](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/graphs/contributors) | Agradecimentos a [todos os contribuidores de código](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/graphs/contributors), seus esforços tornaram o projeto mais robusto e poderoso. |
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