mirror of
https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server.git
synced 2026-07-22 07:03:53 +08:00
update：更新说明文档 (#649)
* update:添加设备注册验证码接口 * update:更新说明文档 * update:优化说明文档 * update:更新说明文档
This commit is contained in:
hrz
@@ -1,7 +1,28 @@
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[](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server)
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[](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server)
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<h1 align="center">小智后端服务xiaozhi-esp32-server</h1>
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<p align="center">
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本项目为开源智能硬件项目
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<a href="https://github.com/78/xiaozhi-esp32">xiaozhi-esp32</a>提供后端服务<br/>
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根据<a href="https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/M0XiwldO9iJwHikpXD5cEx71nKh">小智通信协议</a>使用Python实现<br/>
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帮助您快速搭建小智服务器
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</p>
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<p align="center">
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<a href="./README_en.md">English</a>
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· 简体中文
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· <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">更新日志</a>
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· <a href="./docs/Deployment.md">部署文档</a>
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· <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues ">反馈问题</a>
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</p>
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<p align="center">
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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/graphs/contributors">
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<img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/contributors/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server" />
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<img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/contributors/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?logo=github" />
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</a>
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<a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues">
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<img alt="Issues" src="https://img.shields.io/github/issues/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=0088ff" />
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@@ -9,15 +30,14 @@
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<a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/pulls">
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<img alt="GitHub pull requests" src="https://img.shields.io/github/issues-pr/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=0088ff" />
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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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# 小智 ESP-32 后端服务(xiaozhi-esp32-server)
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（中文 | [English](README_en.md)）
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本项目为开源智能硬件项目 [xiaozhi-esp32](https://github.com/78/xiaozhi-esp32)
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提供后端服务。根据 [小智通信协议](https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/M0XiwldO9iJwHikpXD5cEx71nKh) 使用 `Python` 实现。
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## 适用人群 👥
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@@ -108,20 +128,8 @@
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## 系统要求与部署前提 🖥️
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- **硬件**：一套兼容 `xiaozhi-esp32`
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的硬件设备（具体型号请参考 [此处](https://rcnv1t9vps13.feishu.cn/wiki/DdgIw4BUgivWDPkhMj1cGIYCnRf)）。
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- **电脑或服务器**：建议 4 核 CPU、8G 内存的电脑。如果开启ASR也使用API，可运行在2核CPU、2G内存的服务器中。
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- **固件编译**：请将本后端服务的接口地址更新至 `xiaozhi-esp32` 项目中，再重新编译`xiaozhi-esp32`固件并烧录到设备上。
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如果你没有esp32相关的硬件设备，但是非常想体验该项目，可以使用以下的项目让你的电脑、手机模拟成esp32设备。
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- [小智安卓端](https://github.com/TOM88812/xiaozhi-android-client)
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- [小智电脑端](https://github.com/Huang-junsen/py-xiaozhi)
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如果你是一名软件开发者，这里有一份[《致开发者的公开信》](docs/contributor_open_letter.md)，欢迎加入！
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- **修改客户端接口**：请将本后端服务的接口地址更新至 客户端中。
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@@ -144,115 +152,7 @@ server:
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## 功能清单 ✨
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### 已实现 ✅
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- **通信协议**
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基于 `xiaozhi-esp32` 协议，通过 WebSocket 实现数据交互。
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- **对话交互**
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支持唤醒对话、手动对话及实时打断。长时间无对话时自动休眠
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- **意图识别**
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支持使用LLM意图识别、function call函数调用，减少硬编码意图判断
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- **多语言识别**
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支持国语、粤语、英语、日语、韩语（默认使用 FunASR）。
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- **LLM 模块**
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支持灵活切换 LLM 模块，默认使用 ChatGLMLLM，也可选用阿里百炼、DeepSeek、Ollama 等接口。
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- **TTS 模块**
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支持 EdgeTTS（默认）、火山引擎豆包 TTS 等多种 TTS 接口，满足语音合成需求。
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- **记忆功能**
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支持超长记忆、本地总结记忆、无记忆三种模式，满足不同场景需求。
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- **IOT功能**
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支持管理注册设备IOT功能，支持基于对话上下文语境下的智能物联网控制。
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### 正在开发 🚧
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- 多种心情模式
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- 智控台webui
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想了解具体开发进度，[请点击这里](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3)
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## 本项目支持的平台/组件列表 📋
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### LLM 语言模型
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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|:---:|:------------------:|:---------------------:|:-----------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|
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| LLM | 阿里百炼 (AliLLM) | openai 接口调用 | 消耗 token | [点击申请密钥](https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key) |
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| LLM | DoubaoLLM | openai 接口调用 | 消耗 token | [点击申请密钥](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model/detail?Id=doubao-pro-32k&projectName=undefined) |
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| LLM | 深度求索 (DeepSeekLLM) | openai 接口调用 | 消耗 token | [点击申请密钥](https://platform.deepseek.com/) |
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| LLM | 智谱（ChatGLMLLM） | openai 接口调用 | 免费 | 虽然免费，仍需[点击申请密钥](https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) |
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| LLM | OllamaLLM | ollama 接口调用 | 免费/消耗 token | 需预先下载模型（`ollama pull`），服务地址：`http://localhost:11434` |
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| LLM | DifyLLM | dify 接口调用 | 免费/消耗 token | 本地化部署，注意配置提示词需在 Dify 控制台设置 |
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| LLM | FastgptLLM | fastgpt 接口调用 | 免费/消耗 token | 本地化部署，注意配置提示词需在 Fastgpt 控制台设置 |
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| LLM | GeminiLLM | gemini 接口调用 | 免费 | [点击申请密钥](https://aistudio.google.com/apikey) |
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| LLM | CozeLLM | coze 接口调用 | 消耗 token | 需提供 bot_id、user_id 及个人令牌 |
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实际上，任何支持 openai 接口调用的 LLM 均可接入使用。
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### TTS 语音合成
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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|:---:|:----------------------:|:----:|:--------:|:-------------------------------------------------------------------------:|
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| TTS | EdgeTTS | 接口调用 | 免费 | 默认 TTS，基于微软语音合成技术 |
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| TTS | 火山引擎豆包 TTS (DoubaoTTS) | 接口调用 | 消耗 token | [点击创建密钥](https://console.volcengine.com/speech/service/8)；建议使用付费版本以获得更高并发 |
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| TTS | AliyunTTS | 接口调用 | 消耗 token | [点击创建密钥](https://nls-portal.console.aliyun.com/applist) |
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| TTS | CosyVoiceSiliconflow | 接口调用 | 消耗 token | 需申请硅基流动 API 密钥；输出格式为 wav |
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| TTS | TTS302AI | 接口调用 | 消耗 token | [点击创建密钥](https://dash.302.ai/apis/list) |
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| TTS | CozeCnTTS | 接口调用 | 消耗 token | 需提供 Coze API key；输出格式为 wav |
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| TTS | GizwitsTTS | 接口调用 | 消耗 token | [点击创建密钥](https://agentrouter.gizwitsapi.com) |
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| TTS | ACGNTTS | 接口调用 | 消耗 token | [联系网站管理员购买密钥](www.ttson.cn) |
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| TTS | OpenAITTS | 接口调用 | 消耗 token | 境外使用，境外购买 |
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| TTS | FishSpeech | 接口调用 | 免费/自定义 | 本地启动 TTS 服务；启动方法见配置文件内说明 |
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| TTS | GPT_SOVITS_V2 | 接口调用 | 免费/自定义 | 本地启动 TTS 服务，适用于个性化语音合成场景 |
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| TTS | GPT_SOVITS_V3 | 接口调用 | 免费/自定义 | 本地启动 TTS 服务，适用于个性化语音合成场景 |
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| TTS | MinimaxTTS | 接口调用 | 免费/自定义 | 本地启动 TTS 服务，适用于个性化语音合成场景 |
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### VAD 语音活动检测
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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|:---:|:---------:|:----:|:----:|:--:|
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| VAD | SileroVAD | 本地使用 | 免费 | |
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### ASR 语音识别
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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|:---:|:---------:|:----:|:----:|:--:|
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| ASR | FunASR | 本地使用 | 免费 | |
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| ASR | SherpaASR | 本地使用 | 免费 | |
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| ASR | DoubaoASR | 接口调用 | 收费 | |
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### Memory 记忆存储
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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|:------:|:---------------:|:----:|:---------:|:--:|
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| Memory | mem0ai | 接口调用 | 1000次/月额度 | |
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| Memory | mem_local_short | 本地总结 | 免费 | |
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### Intent 意图识别
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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|:------:|:-------------:|:----:|:-------:|:---------------------:|
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| Intent | intent_llm | 接口调用 | 根据LLM收费 | 通过大模型识别意图，通用性强 |
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| Intent | function_call | 接口调用 | 根据LLM收费 | 通过大模型函数调用完成意图，速度快，效果好 |
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## 使用方式 🚀
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## 部署方式 🚀
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### 一、[部署文档](./docs/Deployment.md)
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@@ -282,143 +182,112 @@ server:
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## 常见问题 ❓
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### 1、为什么我说的话，小智识别出来很多韩文、日文、英文？🇰🇷
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如遇到问题或产品建议反馈[点这里](docs/FAQ.md)。
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建议：检查一下`models/SenseVoiceSmall`是否已经有`model.pt`
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文件，如果没有就要下载，查看这里[下载语音识别模型文件](docs/Deployment.md#模型文件)
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### 2、为什么会出现“TTS 任务出错 文件不存在”？📁
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## 产品生态 👬
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小智是一个生态，当你使用这个产品时，也可以看看其他在这个生态圈的优秀项目
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建议：检查一下是否正确使用`conda` 安装了`libopus`和`ffmpeg`库。
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- [小智安卓客户端](https://github.com/TOM88812/xiaozhi-android-client)
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如果没有安装，就安装
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一个基于xiaozhi-server的Android、IOS语音对话应用,支持实时语音交互和文字对话。现在是flutter版本，打通IOS、Android端。
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- [小智电脑客户端](https://github.com/Huang-junsen/py-xiaozhi)
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```
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conda install conda-forge::libopus
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conda install conda-forge::ffmpeg
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```
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该项目提供了一个基于 Python 实现的小白 AI 客户端，使得在不具备实体硬件条件的情况下，依然能够体过代码体验小智 AI 的功能。主要功能包括 AI 语音交互、视觉多模态识别、IoT 设备集成、联网音乐播放、语音唤醒、自动对话模式、图形化界面、命令行模式、跨平台支持、音量控制、会话管理、加密音频传输、自动验证码处理等。
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- [小智Java服务端](https://github.com/Huang-junsen/xiaozhi-java)
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### 3、TTS 经常失败，经常超时 ⏰
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小智开源后端服务 Java 版本是一个基于 Java 的开源项目，它包括前后端的服务，旨在为用户提供一个完整的后端服务解决方案。
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## 功能清单 ✨
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建议：如果 `EdgeTTS` 经常失败，请先检查是否使用了代理（梯子）。如果使用了，请尝试关闭代理后再试；
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如果用的是火山引擎的豆包 TTS，经常失败时建议使用付费版本，因为测试版本仅支持 2 个并发。
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### 已实现 ✅
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### 4、如何提高小智对话响应速度？ ⚡
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- **通信协议**
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基于 `xiaozhi-esp32` 协议，通过 WebSocket 实现数据交互。
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- **对话交互**
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支持唤醒对话、手动对话及实时打断。长时间无对话时自动休眠
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- **意图识别**
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支持使用LLM意图识别、function call函数调用，减少硬编码意图判断
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- **多语言识别**
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支持国语、粤语、英语、日语、韩语（默认使用 FunASR）。
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- **LLM 模块**
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支持灵活切换 LLM 模块，默认使用 ChatGLMLLM，也可选用阿里百炼、DeepSeek、Ollama 等接口。
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- **TTS 模块**
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||||
支持 EdgeTTS（默认）、火山引擎豆包 TTS 等多种 TTS 接口，满足语音合成需求。
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||||
- **记忆功能**
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||||
支持超长记忆、本地总结记忆、无记忆三种模式，满足不同场景需求。
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||||
- **IOT功能**
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||||
支持管理注册设备IOT功能，支持基于对话上下文语境下的智能物联网控制。
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本项目默认配置为低成本方案，建议初学者先使用默认免费模型，解决“跑得动”的问题，再优化“跑得快”。
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如需提升响应速度，可尝试更换各组件。以下为各组件的响应速度测试数据（仅供参考，不构成承诺）：
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### 正在开发 🚧
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| 影响因素 | 因素值 |
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|:-----:|:----------------:|
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| 测试地点 | 广东省广州市海珠区 |
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| 测试时间 | 2025年2月19日 12:52 |
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| 宽带运营商 | 中国联通 |
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- 多种心情模式
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- 智控台webui
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测试方法：
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想了解具体开发进度，[请点击这里](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3)
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1、把各组件的密钥配置上去，只有配置了密钥的组件才参与测试。
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如果你是一名软件开发者，这里有一份[《致开发者的公开信》](docs/contributor_open_letter.md)，欢迎加入！
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2、配置完密钥后，执行以下方法
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```
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# 进入项目根目录，执行以下命令：
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conda activate xiaozhi-esp32-server
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python performance_tester.py
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```
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## 本项目支持的平台/组件列表 📋
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生成报告如下
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### LLM 语言模型
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LLM 性能排行:
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| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
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|:---:|:---:|:---:|
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| openai 接口调用 | 阿里百炼、火山引擎豆包、深度求索、智谱ChatGLM、Gemini | 智谱ChatGLM、Gemini |
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| ollama 接口调用 | Ollama | - |
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| dify 接口调用 | Dify | - |
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| fastgpt 接口调用 | Fastgpt | - |
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| coze 接口调用 | Coze | - |
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| 模块名称 | 平均首Token时间 | 平均总响应时间 |
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|:-----------|:-----------|:--------|
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| AliLLM | 0.547s | 1.485s |
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| ChatGLMLLM | 0.677s | 3.057s |
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实际上，任何支持 openai 接口调用的 LLM 均可接入使用。
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TTS 性能排行:
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| 模块名称 | 平均合成时间 |
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|----------------------|--------|
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| EdgeTTS | 1.019s |
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| DoubaoTTS | 0.503s |
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| CosyVoiceSiliconflow | 3.732s |
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### TTS 语音合成
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推荐配置组合 (综合响应速度):
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| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
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|:---:|:---:|:---:|
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| 接口调用 | EdgeTTS、火山引擎豆包TTS、腾讯云、阿里云TTS、CosyVoiceSiliconflow、TTS302AI、CozeCnTTS、GizwitsTTS、ACGNTTS、OpenAITTS | EdgeTTS、CosyVoiceSiliconflow(部分) |
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||||
| 本地服务 | FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3、MinimaxTTS | FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3、MinimaxTTS |
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| 组合方案 | 综合得分 | LLM首Token | TTS合成 |
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|-------------------------------|-------|-----------|--------|
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| AliLLM + DoubaoTTS | 0.539 | 0.547s | 0.503s |
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||||
| AliLLM + EdgeTTS | 0.642 | 0.547s | 1.019s |
|
||||
| ChatGLMLLM + DoubaoTTS | 0.642 | 0.677s | 0.503s |
|
||||
| ChatGLMLLM + EdgeTTS | 0.745 | 0.677s | 1.019s |
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| AliLLM + CosyVoiceSiliconflow | 1.184 | 0.547s | 3.732s |
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---
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### 结论 🔍
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### VAD 语音活动检测
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`2025年2月19日`，如果我的电脑在`广东省广州市海珠区`，且使用的是`中国联通`网络，我会优先使用：
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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|:---:|:---------:|:----:|:----:|:--:|
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||||
| VAD | SileroVAD | 本地使用 | 免费 | |
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- LLM：`AliLLM`
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- TTS：`DoubaoTTS`
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### 5、我说话很慢，停顿时小智老是抢话 🗣️
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### ASR 语音识别
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建议：在配置文件中找到如下部分，将 `min_silence_duration_ms` 的值调大（例如改为 `1000`）：
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| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
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|:---:|:---:|:---:|
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| 本地使用 | FunASR、SherpaASR | FunASR、SherpaASR |
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| 接口调用 | DoubaoASR | - |
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```yaml
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VAD:
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||||
SileroVAD:
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threshold: 0.5
|
||||
model_dir: models/snakers4_silero-vad
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||||
min_silence_duration_ms: 700 # 如果说话停顿较长，可将此值调大
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```
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---
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### 6、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作 💡
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||||
### Memory 记忆存储
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本项目，支持以工具调用的方式控制HomeAssistant设备
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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||||
|:------:|:---------------:|:----:|:---------:|:--:|
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||||
| Memory | mem0ai | 接口调用 | 1000次/月额度 | |
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||||
| Memory | mem_local_short | 本地总结 | 免费 | |
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1、首先选择一款支持function call支持的LLM，例如`ChatGLMLLM`。
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2、在配置文件中，将 `selected_module.Intent` 设置为 `function_call`。
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### Intent 意图识别
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3、登录`HomeAssistant`，点击`左下角个人`，切换`安全`导航栏，划到底部`长期访问令牌`生成api_key。
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在配置文件中，配置好你的home assistant的`devices`（被控制的设备）和`api_key`和`base_url`等信息。例如：
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``` yaml
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||||
plugins
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||||
home_assistant:
|
||||
devices:
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- 客厅,玩具灯,switch.cuco_cn_460494544_cp1_on_p_2_1
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- 卧室,台灯,switch.iot_cn_831898993_socn1_on_p_2_1
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base_url: http://你的homeassistant地址:8123
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api_key: 你的home assistant api访问令牌
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```
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最后，允许function_call 插件在配置文件中启用`hass_get_state`(必须)、`hass_set_state`(必须)、`hass_play_music`(不想用ha听音乐可以不启动)，例如：
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``` yaml
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Intent:
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...
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function_call:
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type: nointent
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functions:
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- change_role
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- get_weather
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- get_news
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- hass_get_state
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- hass_set_state
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- hass_play_music
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```
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### 7、更多问题，可联系我们反馈 💬
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我们的联系方式放在[百度网盘中,点击前往](https://pan.baidu.com/s/1x6USjvP1nTRsZ45XlJu65Q)，提取码是`223y`。
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网盘里有“硬件烧录QQ群”、“开源服务端交流群”、“产品建议联系人” 三张图片，请根据需要选择加入。
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- 硬件烧录QQ群：适用于硬件烧录问题
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- 开源服务端交流群：适用于服务端问题
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- 产品建议联系人：适用于产品功能、产品设计等建议
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| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
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|:------:|:-------------:|:----:|:-------:|:---------------------:|
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| Intent | intent_llm | 接口调用 | 根据LLM收费 | 通过大模型识别意图，通用性强 |
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| Intent | function_call | 接口调用 | 根据LLM收费 | 通过大模型函数调用完成意图，速度快，效果好 |
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---
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@@ -433,4 +302,4 @@ Intent:
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<source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&type=Date" />
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<img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&type=Date" />
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</picture>
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</a>
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</a>
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