Franky — 边缘计算智能语音助手 / Edge‑Computing Smart Voice Assistant

🎀 Franky — 边缘计算智能语音助手 / Edge‑Computing Smart Voice Assistant

🚀 简介｜Introduction

我想自己做一款属于我的个性化的智能语音助手，受到儿子绘本的启发，我给它起名叫Franky，Franky是一款运行在 树莓派5（Raspberry Pi 5） 上的本地化智能语音助手，目前我就给它放在我的办公室，可以长时间低功耗运行，Franky已经成为了我日常的一部分了。

Franky虽然目前运行在树莓派上，但它不局限于只运行在树莓派，我选择的开发语言是python，喜欢的朋友也可以下载代码，在本地的电脑上就可以运行体验。

Franky可以通过语音或者webui控制，只需要保证同在一个局域网使用手机或者电脑控制。Franky提供了语音和粉色萌系的webui交互反馈，有很大的扩展空间。

✨ 核心特性｜Key Features

编号 特性 功能 1 🔔 关键词唤醒 本地 Porcupine，响应快，无需联网 2 🎙️ 语音识别 通义千问实时语音识别 3 🗣️ 文字转语音（TTS） 通义千问CosyVoice模型，亲切自然 4 🔊音频抢占调度 音乐 ↔ TTS ↔ 提醒 互不打架 5 🎵音乐 支持音乐列表播放，暂停，继续、上一曲下一曲等操作 6 📱联系人查询 办公时，通过模糊姓名，拼音，手机或座机尾号查询联系人 5 🤖 NLU 意图解析 支持音乐、天气、提醒、联系人查询、聊天 6 📆 定时/提醒 语音或 WebUI 一键设定提醒，删除，提醒列表功能 7 🌤️ 天气查询 实时查询本地天气 API 获取并播报 8 💬 多轮 LLM 聊天 Qwen‑Turbo + 流式 TTS，聊天更流畅 9 📷 图片理解 通过拍照或者上传图片，理解图片内容 10 🌈 粉色萌系 WebUI Socket.IO 双向交互，实时可视化

🏗️ 架构｜Architecture

架构设计的也比较简洁，输入通过语音或者WebUI交互输入，然后通过意图识别模块理解我的输入意图，最后分派给不同的任务处理，并反馈结果。

架构图如下，非常清晰。

⚙️ 环境搭建｜Setup

硬件方面，需要准备如下：

• Raspberry Pi 5
• USB 麦克风
• 有线小音箱
• 小屏幕

其实树莓派5也可以不用，本地的电脑就可以运行语音助手的代码，准备好这些东西就可以运行语音助手啦！

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🎬 使用示例｜Quick Demo

“Franky，播放音乐” → 背景歌单自动播放

“Franky，今天天气怎么样” → 天气播报 +

“Franky，提醒我下午 3 点开会” → 设置提醒 & 到点播报

WebUI 上传图片 → AI 图像理解结果实时返回

Chat聊天 “Franky 罗湖区哪有好吃的” → AI 实时反馈

“Franky，找5257或者找王xx → 工作常用联系人

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🤝 贡献｜Contributing

项目地址：https://github.com/gdhucoder/personalvoicehelper ，欢迎✨star 和交流🤝。

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🧾 声明：所有内容均为我非工作时间的个人开发探索，技术探索过程公开透明，旨在分享语音交互领域的实战经验，不代表任何单位或组织，不涉及任何职务行为或工作成果，仅供学习参考。