bailing — Codex Skill by wwbin2017

About bailing

百聆 (Bailing) [ 中文 | English ] 百聆 是一个开源的语音对话助手，旨在通过语音与用户进行自然的对话。该项目结合了语音识别 (ASR)、语音活动检测 (VAD)、大语言模型 (LLM) 和语音合成 (TTS) 技术，这是一个类似GPT-4o的语音对话机器人，通过ASR+LLM+TTS实现，提供高质量的语音对话体验，端到端时延800ms。百聆旨在无需GPU的情况下，实现类GPT-4o的对话效果，适用于各种边缘设备和低资源环境。 项目特点 🚀 流畅对话体验：低延迟、不卡顿，几乎像真人对话一样自然，百聆使用了多个开源模型，确保高效、可靠的语音对话体验。 🖥 轻量级部署：无需高端硬件，甚至不需要 GPU，通过优化，可本地部署，仍能提供类GPT-4的性能表现。 🔧 模块化设计：ASR、VAD、LLM和TTS模块相互独立，可以根据需求进行替换和升级。 🧠 智能记忆功能：具备持续学习能力，能够记忆用户的偏好与历史对话，提供个性化的互动体验。 🛠 工具调用能力：灵活集成外部工具，用户可通过语音直接请求信息或执行操作，提升助手的实用性。 📅 任务管理：高效管理用户任务，能够跟踪进度、设置提醒，并提供动态更新，确保用户不错过任何重要事项。 🌐 可扩展生态：除 OpenClaw 外，也支持逐步接入更多外部工具与 Agent 能力 为什么重点支持 OpenClaw 百聆不仅是一个“能说话”的助手，更是一个“能做事”的助手。 我们将 OpenClaw 作为核心工具调用引擎之一，用来处理复杂任务、外部工具编排和高阶 Agent 能力。 通过 OpenClaw，百聆可以： 将用户的自然语言请求转换为可执行任务 在对话中调用外部工具完成搜索、分析、操作等动作 处理更复杂的多步骤任务 让语音助手从“聊天机器人”升级为“行动型助手” 换句话说，OpenClaw 是百聆走向 JARVIS 化的重要一层。 感谢开源社区 百聆的诞生，离不开开源社区的无私贡献。 感谢 DeepSeek、FunASR、Silero-VAD、ChatTTS、openclaw 等优秀的开源项目， 让我们有机会打造一个真正 开放、强大、低门槛 的语音 AI 助手！ 如果你也认同 让 AI 触手可及 的理念，欢迎一起贡献代码、优化模型， 让百聆更强、更智能，成为真正的 JARVIS！ 📢 欢迎 Star & PR 项目简介 百聆通过以下技术组件实现语音对话功能： 🎙 ASR: 使用 FunASR 进行自动语音识别，将用户的语音转换为文本。 🎚 VAD: 使用 silero-vad 进行语音活动检测，以确保只处理有效的语音片段。 🧠 LLM: 使用 deepseek 作为大语言模型来处理用户输入并生成响应，极具性价比。 🔊 TTS: 使用 [edge-tts](https:

Quick Facts

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