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Neuro项目深度解析：打造本地AI语音交互系统的完整指南

【免费下载链接】NeuroA recreation of Neuro-Sama originally created in 7 days.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/neuro6/Neuro

项目概述

Neuro项目是一个在本地消费级硬件上运行的人工智能模型，旨在重现Neuro-Sama的功能特性。该项目采用模块化架构设计，支持实时语音识别与合成、多模态交互、虚拟形象控制等先进功能，为开发者提供了一个完整的AI语音交互解决方案。

核心功能特性

实时语音处理能力

• 语音识别（STT）：基于KoljaB/RealtimeSTT，支持实时音频流转录
• 语音合成（TTS）：使用CoquiTTS和XTTSv2模型，实现自然流畅的语音输出
• 音频文件播放：支持预生成的歌曲和翻唱内容播放

智能交互系统

• 灵活的语言模型支持：兼容任何text-generation-webui模型或OpenAI兼容端点
• 记忆与检索增强：长期记忆功能，支持手动添加和自动生成
• 视觉多模态能力：自动截图和多模态模型提示

虚拟形象集成

• Vtube Studio插件：模型和道具控制
• 预编程动画：麦克风滑入滑出、场景转换等特效

系统架构详解

语言模型层

项目使用oobabooga/text-generation-webui运行LLAMA 3 8B Instruct EXL2 4.0bpw模型，通过ExLlamav2_HF加载器配合cache_8bit优化。开发者可以根据需要加载任何其他模型或修改constants.py指向其他OpenAI兼容端点。

多模态处理

支持任何OpenAI API兼容端点访问多模态模型，项目使用MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4模型，该模型具有高分辨率输入、优秀的OCR能力，并且基于Llama 3，与纯文本模式的输出非常相似。

模块化设计

程序中的每个功能模块都被分离到独立的Python文件/类中。创建单个signals对象并传递给每个类，所有类都可以读取和写入同一个signals对象来共享状态和数据。

Neuro项目在直播平台上的实际应用场景展示

硬件要求与环境配置

推荐配置

• CPU：AMD Ryzen 7 7800X3D或同等性能
• 内存：32GB DDR5
• GPU：NVIDIA GeForce RTX 4070（12GB VRAM）或更高
• 操作系统：Windows 11
• Python版本：3.11.9
• PyTorch：2.2.2 + CUDA 11.8

安装部署指南

前置依赖安装

首先安装CUDA 11.8版本的PyTorch 2.2.2：

pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2

项目部署步骤

第一步：获取项目代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/neuro6/Neuro.git cd Neuro

第二步：安装项目依赖

pip install -r requirements.txt

第三步：配置环境变量创建.env文件，参考.env.example进行配置。需要配置Twitch应用ID和密钥，如果使用受限制模型（如Llama 3），还需要配置Huggingface令牌。

第四步：音频设备配置运行utils/listAudioDevices.py获取麦克风和扬声器设备编号，并在constants.py中进行相应配置。

运行与使用

启动流程

1. 启动text-generation-webui，在Session标签页启用OpenAI扩展
2. 在Model标签页加载模型
3. 在项目目录中运行python main.py
4. 完成Twitch身份验证
5. 等待"SYSTEM READY"消息出现

虚拟形象设置

在Vtube Studio中，如果TTS输出到虚拟音频线缆，选择虚拟音频线缆输出作为麦克风，并将嘴巴张开参数链接到麦克风音量参数。

直播配置

在OBS或其他流媒体软件中，接收Vtube Studio画面源，然后开始直播！

技术架构优势

模块化设计

每个功能模块都实现了独立的Module类，运行在独立的线程和事件循环中。模块可以提供get_prompt_injection()方法返回Injection对象，该对象包含要注入到LLM提示中的文本和注入优先级。

前端集成

项目使用python-socket.io与控制面板前端通信，默认在8080端口启动socket.io服务器。这种设计允许服务器向客户端推送数据（如流式LLM输出），同时客户端也可以向服务器发送数据（如黑名单更新）。

安全与责任声明

Neuro是一个用于教育和娱乐目的的实验性、探索性项目。无法保证LLM不会输出不当内容，开发者需要自行配置blacklist.txt中的黑名单。如果LLM输出不安全内容，可能会导致Twitch账号被封禁。使用者需自行承担所有风险。

项目特色与创新

快速开发周期

项目的原始版本仅用7天时间完成开发，体现了高效的工程实现能力。

本地化部署

所有模型都在本地硬件上运行，不依赖云端服务，确保了数据隐私和响应速度。

多平台兼容

支持Twitch集成、Discord集成（语音数据接收存在限制），具备良好的扩展性。

通过Neuro项目，开发者可以深入了解AI语音交互系统的完整实现，为构建类似的智能应用提供宝贵的技术参考。

【免费下载链接】NeuroA recreation of Neuro-Sama originally created in 7 days.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/neuro6/Neuro