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小智后端服务xiaozhi-esp32-server 
本项目基于人机共生智能理论和技术研发智能终端软硬件体系 为开源智能硬件项目
 xiaozhi-esp32 提供后端服务 
根据 小智通信协议 使用Python、Java、Vue实现 
支持MQTT+UDP协议、Websocket协议、MCP接入点、声纹识别、知识库
 常见问题 
· 反馈问题 
· 部署文档 
· 更新日志 
Spearheaded by Professor Siyuan Liu's Team (South China University of Technology)
刘思源教授团队主导研发（华南理工大学）
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## 适用人群 👥
本项目需要配合 ESP32 硬件设备使用。如果您已经购买了 ESP32 相关硬件，且成功对接过虾哥部署的后端服务，并希望独立搭建自己的
`xiaozhi-esp32` 后端服务，那么本项目非常适合您。
想看使用效果？请猛戳视频 🎥
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## 警告 ⚠️
1、本项目为开源软件，本软件与对接的任何第三方API服务商（包括但不限于语音识别、大模型、语音合成等平台）均不存在商业合作关系，不为其服务质量及资金安全提供任何形式的担保。
建议使用者优先选择持有相关业务牌照的服务商，并仔细阅读其服务协议及隐私政策。本软件不托管任何账户密钥、不参与资金流转、不承担充值资金损失风险。
2、本项目功能未完善，且未通过网络安全测评，请勿在生产环境中使用。 如果您在公网环境中部署学习本项目，请务必做好必要的防护。
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## 部署文档
本项目提供两种部署方式，请根据您的具体需求选择：
#### 🚀 部署方式选择
| 部署方式 | 特点 | 适用场景 | 部署文档 | 配置要求 | 视频教程 | 
|---------|------|---------|---------|---------|---------|
| **最简化安装** | 智能对话、单智能体管理 | 低配置环境，数据存储在配置文件，无需数据库 | ①Docker版 / ②源码部署| 如果使用`FunASR`要2核4G，如果全API，要2核2G | - | 
| **全模块安装** | 智能对话、多用户管理、多智能体管理、智控台界面操作 | 完整功能体验，数据存储在数据库 |①Docker版 / ②源码部署 / ③源码部署自动更新教程 | 如果使用`FunASR`要4核8G，如果全API，要2核4G| 本地源码启动视频教程 | 
常见问题及相关教程，可参考这个链接
> 💡 提示：以下是按最新代码部署后的测试平台，有需要可烧录测试，并发为6个，每天会清空数据，
 [code] 
#### 🚩 配置说明和推荐
> [!Note]
> 本项目提供两种配置方案：
> 
> 1. `入门全免费`配置：适合个人家庭使用，所有组件均采用免费方案，无需额外付费。
> 
> 2. `流式配置`：适合演示、培训、超过2个并发等场景，采用流式处理技术，响应速度更快，体验更佳。
> 
> 自`0.5.2`版本起，项目支持流式配置，相比早期版本，响应速度提升约`2.5秒`，显著改善用户体验。
| 模块名称 | 入门全免费设置 | 流式配置 |
|:---:|:---:|:---:|
| ASR(语音识别) | FunASR(本地) | 👍XunfeiStreamASR(讯飞流式) |
| LLM(大模型) | glm-4-flash(智谱) | 👍qwen-flash(阿里百炼) |
| VLLM(视觉大模型) | glm-4v-flash(智谱) | 👍qwen3.5-flash(阿里百炼) |
| TTS(语音合成) | EdgeTTS(微软) | 👍HuoshanDoubleStreamTTS(火山流式) |
| Intent(意图识别) | function_call(函数调用) | function_call(函数调用) |
| Memory(记忆功能) | mem_local_short(本地短期记忆） | mem_local_short（本地短期记忆） |
如果您关心各组件的耗时，请查阅小智各组件性能测试报告，可按报告中的测试方法在您的环境中实际测试。
#### 🔧 测试工具
本项目提供以下测试工具，帮助您验证系统和选择合适的模型：
| 工具名称 | 位置 | 使用方法 | 功能说明 |
|:---:|:---|:---:|:---:|
| 音频交互测试工具 | main》digital-human》index.html | 在 `main/digital-human` 执行 `python start.py` 后访问 `http://127.0.0.1:8006/index.html` | 测试音频播放和接收功能，验证Python端音频处理是否正常 |
| 模型响应测试工具 | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | 执行 `python performance_tester.py` | 测试ASR(语音识别)、LLM(大模型)、VLLM(视觉模型)、TTS(语音合成)三个核心模块的响应速度 |
> 💡 提示：测试模型速度时，只会测试配置了密钥的模型。
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## 功能清单 ✨
### 已实现 ✅
| 功能模块 | 描述 |
|:---:|:---|
| 核心架构 | 基于MQTT+UDP网关、WebSocket、HTTP服务器，提供完整的控制台管理和认证系统 |
| 语音交互 | 支持流式ASR(语音识别)、流式TTS(语音合成)、VAD(语音活动检测)，支持多语言识别和语音处理 |
| 声纹识别 | 支持多用户声纹注册、管理和识别，与ASR并行处理，实时识别说话人身份并传递给LLM进行个性化回应 |
| 智能对话 | 支持多种LLM(大语言模型)，实现智能对话 |
| 视觉感知 | 支持多种VLLM(视觉大模型)，实现多模态交互 |
| 意图识别 | 支持外挂的大模型意图识别、大模型自主函数调用，提供插件化意图处理机制 |
| 记忆系统 | 支持本地短期记忆、mem0ai接口记忆、PowerMem智能记忆，具备记忆总结功能 |
| 知识库 | 支持RAGFlow知识库，让大模型判断需要调度知识库后再回答 |
| 工具调用 | 支持客户端IOT协议、客户MCP协议、服务端MCP协议、MCP接入点协议、自定义工具函数 |
| 指令下发 | 依托MQTT协议，支持从智控台将MCP指令下发到ESP32设备 |
| 管理后台 | 提供Web管理界面，支持用户管理、系统配置和设备管理；界面支持中文简体、中文繁体、英文显示 |
| 测试工具 | 提供性能测试工具、视觉模型测试工具和音频交互测试工具 |
| 部署支持 | 支持Docker部署和本地部署，提供完整的配置文件管理 |
| 插件系统 | 支持功能插件扩展、自定义插件开发和插件热加载 |
### 正在开发 🚧
想了解具体开发计划进度，请点击这里。常见问题及相关教程，可参考这个链接
如果你是一名软件开发者，这里有一份《致开发者的公开信》，欢迎加入！
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