AI-Sphere-Butler

AI-Sphere-Butler

终极愿景:目标是创造一个全方位服务于用户全场景的 AI 全能管家—“小粒”。除了不具备物理形态外,“小粒”将提供与远程视频通话中的真人几乎无异的体验,具备思考、情感交流、视觉、听觉以及模拟触觉反馈等能力,并能够游走在任何家庭、车辆等场景显示设备上自由与人交互。功能覆盖智能家居控制、情感陪伴、学习交流、健康管理、安全防护、个人购物、外出导航及酒店预订等多个方面,还可以代理主人进入AI世界与AI网络互联,和其他用户的虚拟管家或者虚拟个体交互。为了实现 "小粒" 的终极愿景,我们决定将这个项目以开源的方式向全球开发者、研究者和技术爱好者开放,共同打造一个高度智能、情感化和人性化的全能管家。通过全球技术社区的力量和智慧,"小粒" 将成为用户生活中不可或缺的伙伴,为每个人提供更加贴近人性的陪伴与服务。

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AI Sphere Butler

介绍

开源项目计划

AI Sphere Butler 打造全方位服务用户生活的 AI 全能管家——代号 “小粒” (管家名称可以随意自定义)。

项目名称:AI Sphere Butler(创意和设计全球首创)

终极愿景:目标是创造一个全方位服务于用户全场景的 AI 全能管家—“小粒”。除了不具备物理形态外,“小粒”将提供与远程视频通话中的真人几乎无异的体验,具备思考、情感交流、视觉、听觉以及模拟触觉反馈等能力,并能够游走在任何家庭、车辆等场景显示设备上自由与人交互。功能覆盖智能家居控制、情感陪伴、学习交流、健康管理、安全防护、个人购物、外出导航及酒店预订等多个方面,还可以做主人代理分身,代理主人进入AI世界与AI网络互联,和其他用户的虚拟管家或者虚拟个体交互。为了实现 "小粒" 的终极愿景,我们决定将这个项目以开源的方式向全球开发者、研究者和技术爱好者开放,共同打造一个高度智能、情感化和人性化的全能管家。通过全球技术社区的力量和智慧,"小粒" 将成为用户生活中不可或缺的伙伴,为每个人提供更加贴近人性的陪伴与服务。

简介视频:https://www.bilibili.com/video/BV17WNBezExr/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=886ba95d2a89cdc08080f76e5023b688

现在实现的功能都在metahuman-stream 分支上,主分支还没改造完成。

metahuman-stream是lipku 大佬开源的数字人框架,具体部署教程移步到这https://github.com/lipku/LiveTalking

慢慢推出使用教程(讨论请联系我们vx或进群,合集教程关注公众号):

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最新分析

AI-Sphere-Butler项目结合当下技术如manus和mcp,未来潜力巨大。

  • 其一,任务规划与执行能力将得到显著提升。通过集成manus的任务规划和执行能力,AI-Sphere-Butler不仅能回答用户问题,还能主动帮助用户完成复杂任务,如撰写报告、规划旅行等,极大地提高用户的工作效率和生活便利性。
  • 其二,多模态交互体验将更加丰富。结合manus和mcp的多模态交互能力,AI-Sphere-Butler可以处理图像、视频等多种数据类型,为用户提供更丰富的交互体验,如通过图像识别帮助用户识别物体或场景,增强用户与虚拟管家的互动性。
  • 其三,学习与适应能力将显著增强。引入manus的学习机制,AI-Sphere-Butler能够根据用户的使用习惯和偏好,不断优化服务内容和方式,提供更加个性化的服务,如自动调整智能家居设备的设置或提供个性化的健康建议。
  • 其四,情感识别与响应将更加精准。结合manus的情感分析能力,AI-Sphere-Butler可以更准确地判断用户的情绪状态,并根据情绪提供更贴心的服务,增强情感陪伴功能。
  • 最后,跨平台与设备协同能力将更加出色。结合manus的跨平台操作能力和mcp的实时数据处理能力,AI-Sphere-Butler可以实现更广泛的设备协同,为用户提供无缝的跨设备服务体验,无论用户在何种设备上使用,都能享受到一致的高质量服务。

AI-Sphere-Butler项目与数字人tango结合后,未来潜力巨大。

  • 其一,交互体验将更加自然逼真。tango能够根据音频生成自然、流畅且同步的人物手势和动作,使AI-Sphere-Butler的交互不再局限于语音和文字,能为用户提供更加真实、生动的交互体验,仿佛与真人管家交流一般。
  • 其二,应用场景将得到极大拓展。结合tango的全身动作生成能力,AI-Sphere-Butler可应用于虚拟主持人、虚拟客服、虚拟教师等多个领域,为不同行业提供高质量的数字人服务。
  • 其三,个性化服务将更加深入。tango可以根据用户提供的参考视频和音频,生成符合用户习惯和风格的数字人动作,使AI-Sphere-Butler能够更好地满足用户的个性化需求。
  • 最后,技术融合将推动创新。两者结合将促进AI技术、计算机视觉技术以及视频生成技术的融合与发展,为数字人技术的进一步创新提供动力,创造出更加智能、更加人性化的数字人服务。

随着AI技术的持续发展,AI-Sphere-Butler项目展现出巨大的未来潜力。

  • 其一,交互体验将更加自然流畅。AI技术的进步将使AI-Sphere-Butler具备多模态交互能力,能结合语音、文字、图像甚至视频等多种方式与用户交流,提供更加丰富、真实的交互体验。
  • 其二,个性化服务将更加深入。通过强大的学习和数据分析能力,AI-Sphere-Butler能够更好地理解用户的习惯、偏好和需求,提供高度定制化的服务,如自动调整智能家居设备的设置、推荐符合用户口味的音乐或电影等。
  • 其三,应用场景将得到极大拓展。随着技术的成熟,AI-Sphere-Butler不仅能在家庭中作为智能管家使用,还能在教育、医疗、办公等多个领域发挥重要作用,如作为虚拟教师辅助教学、作为医疗助手提供健康咨询等。
  • 其四,技术融合将推动创新。AI-Sphere-Butler项目可以与物联网、区块链等技术结合,实现更智能的设备协同和数据安全共享,为用户创造更多价值。 最后,跨语言与文化适应性将显著增强。AI技术的发展将使AI-Sphere-Butler能够更好地理解和生成多种语言,适应不同文化背景的用户需求,从而在全球范围内得到更广泛的应用。

AI-Sphere-Butler项目在控制设备和控制机器人方向展现出广阔的未来潜力。

  • 其一,在控制设备方面,它能够实现对多种智能设备的集中管理和自动化控制。通过集成先进的物联网技术,AI-Sphere-Butler可以作为智能家居、智能办公等场景下的核心控制中心,用户只需通过语音或文字指令,就能轻松控制家中的灯光、温度、电器等设备,或者办公室里的会议系统、安防设备等,极大地提升了生活的便利性和工作效率。此外,它还可以结合边缘计算和云计算技术,对大规模设备进行高效管理和实时监控,为工业自动化、智能工厂等领域提供强大的支持。
  • 其二,在控制机器人方面,AI-Sphere-Butler具备远程操控、状态监控与反馈以及自动化任务调度等能力。用户可以通过它直接控制实体机器人完成清洁、搬运物品等任务,并实时获取机器人的工作状态和环境视频反馈。同时,它能根据用户的日常需求和偏好,自动安排机器人的工作日程,提高机器人服务的效率和质量。随着机器人技术的不断发展,AI-Sphere-Butler还可以与更加智能、灵活的机器人结合,实现更复杂的任务执行和协作,例如在医疗、救援、教育等领域发挥重要作用。 AI-Sphere-Butler项目在控制设备和机器人方面具有巨大的发展潜力,有望为人们的生活和工作带来更加智能化、自动化的体验。

要成功部署和运行目前的 AI Sphere Butler 项目需要了解多种技术

要成功部署和运行 AI Sphere Butler 项目,需要了解多种技术,涵盖前端、后端、机器学习、物联网等多个领域。以下是目前metahuman-stream分支部署和运行所需了解的知识:

1. 核心技术栈

  • 编程语言:Python(后端)、JavaScript(前端)。

    • 后端: FastAPI(API接口制作和调用)、Nginx。
    • 数据库:SQLite、Redis。
    • 容器化:Docker 用于模块的部署和扩展。

2. 模块化设计

分支目前采用模块化设计,每个模块独立开发并协同工作。以下是关键模块及其技术栈:

虚拟形象模块

  • 技术栈: wav2lip(形象制作)、LiveTalking 。

视觉交互模块

  • 技术栈:OpenCV、OCR。

语音交互模块

  • 技术栈:FunASR、腾讯云ASR、火山 TTS、gpt-sovitsTTS(声音克隆)、cosyvoiceTTS、Hugging Face、 Transformers。

大模型交互模块

  • 技术栈:Langchain框架、Ollama框架、大模型(多模态)LoRA微调训练、Embedding 模型、提示词工程。

智能家居与物联网模块

  • 技术栈:MQTT、Home Assistant。

跨平台兼容性模块

  • 技术栈:WebRTC。

3. 部署与运维

  • 容器化部署:使用 Docker 部署和扩展。
  • 云服务支持:支持 AWS、Azure 或阿里云。
  • 本地部署:需了解GPU服务器配置、本地环境Pytorch 、CUDA等安装、本地网络转发映射等。

4. 数据隐私与安全

  • 隐私保护:确保用户数据在采集、处理和存储环节的安全性,符合隐私保护法规。

5. 开发与测试

  • 单元测试:对每个模块进行单元测试,确保代码按预期工作。
  • 集成测试:测试不同模块之间的交互,模拟真实使用场景。

总结

部署和运行 AI Sphere Butler 项目需要掌握多领域的技术,包括前端开发、后端服务、机器学习、物联网、容器化部署等。建议开发者根据项目模块化设计,逐步学习和实践相关技术,以确保项目的成功实施。

以下是关于开源计划的详细说明,以及为什么它值得您加入共建。


为什么选择开源?

  1. 集思广益,快速迭代

    • 开源带来了社区协作的力量,全球开发者可以一起贡献代码、算法、设计和想法,推动项目以更快的速度迭代和发展。
    • 通过吸纳来自不同行业的经验和智慧,"小粒" 能够更好地适应复杂多样的用户需求和场景。
  2. 透明与信任

    • 开源让项目的开发过程完全透明,用户能够清晰了解 "小粒" 是如何构建和运行的。这种透明性不仅增强了用户的信任,还为项目的安全性和隐私保护提供了更高的保障。
  3. 技术普惠

    • 我们希望通过开源技术,降低准入门槛,让更多的人能够利用 "小粒" 的能力服务于更多场景,如教育、医疗、社会公益等。
  4. 全球影响力

    • 一项开源的项目,不仅仅是技术的合作,更是全球开发者共同追求创新目标的过程。共同打造 "小粒",不仅是技术的突破,更是一种人类对智能化生活愿景的探索。

项目架构及规划

为了吸引更多的人参与,我们需要对项目架构进行清晰的描述,帮助开发者快速理解项目的核心模块,并找到适合他们贡献的切入点。

1. 项目模块化设计

"小粒" 的功能丰富,因此我们将其分为几个核心模块,每个模块独立开发并可协同工作:

  1. 视觉交互模块(视觉与表情)

    • 任务:打造高度逼真的“虚拟形象”,实现面部表情动态、自然动作模拟及多设备适配。
    • 技术栈:Unity、Unreal Engine、三维建模(Blender)、OpenCV、MediaPipe。
  2. 语音交互模块(听觉与语音合成)

    • 任务:搭建高精度语音识别、自然语言理解(NLU)和人类语音合成(TTS)系统。
    • 技术栈:Whisper、Coqui TTS、Vosk、Hugging Face Transformers。
  3. 情感计算与心理支持模块

    • 任务:通过情感分析理解用户情绪,并提供适当的心理互动或安慰。
    • 技术栈:情感分析模型(BERT、RoBERTa)、对话情感识别框架(OpenAI GPT,Rasa)。
  4. 智能家居与物联网模块

    • 任务:支持主流的智能家居协议(如 Zigbee、Z-Wave、Matter)和设备对接,实时控制和建议。
    • 技术栈:MQTT、OpenHAB、Home Assistant。
  5. 学习与知识模块

    • 任务:提供知识共享和学习支持服务,包括个性化推荐、语言学习助手等。
    • 技术栈:推荐算法、NLP工具(spaCy、fastText)、多语言模型(Google Translate API、DeepL)。
  6. 健康与安全模块

    • 任务:结合健康监测设备,提供健康建议、紧急响应服务。
    • 技术栈:可穿戴设备API(Apple HealthKit、Fitbit)、边缘计算、时序数据分析(InfluxDB)。
  7. 跨平台兼容性模块

    • 任务:确保 "小粒" 可在电视、平板、手机、车载设备等多种终端上呈现。
    • 技术栈:React Native、Flutter、WebRTC。

服务器硬件配置参考

  • ASR/TTS/LLM使用云上服务,硬件最低配置要求,CPU: i5 12代以上 内存:32G以上 硬盘:500G SSD以上 显卡:8G以上

  • ASR/TTS/LLM全部署在本地服务,最低配置要求,CPU: i7 12代以上 内存:64G以上 硬盘:1T SSD以上 显卡:16G以上

开发计划

一、虚拟管家模块

  • 流式对话数字人(目前选用metahuman-stream)

    • 支持自然流畅的人机对话体验。
    • 提供虚拟形象和声音克隆功能,方言对话,使数字人更具个性化。
  • 虚拟大脑LLM/MM-Model 或 Multimodal Model(目前选用微调Qwen2.5LLM)

    • 基于微调后的Qwen2.5大型语言模型,赋予数字人更深层次的理解和响应能力。
    • 支持自定义本地LLM以满足特定需求。
  • 唤醒模式

    • 通过特定关键词或短语激活系统,实现便捷的启动方式。
  • 身份识别(声纹识别、人脸识别)

    • 结合声纹识别与人脸识别技术确保用户的安全性和个性化服务。
  • 支持打断/追问

    • 允许用户在对话中随时提问或打断,提升交互灵活性和自然度。
  • 一键切换声音和形象

    • 提供简便的操作界面,让用户能够快速更换数字人管家的声音和外观。
  • 一键自定义换装

  • 提供简便的操作界面,让用户能够快速更换数字人管家的服装。

二、声纹识别模块

  • 实现高效的身份验证机制,增强系统的安全性和用户体验。

三、人脸识别模块

  • 提供额外的安全层,并支持个性化的用户服务。

四、物联网联动模块(选用Home Assistant)

  • 使用Home Assistant平台管理并控制家中的所有智能设备,实现智能家居的无缝连接。

五、联网新闻播报模块

  • 实时获取最新资讯,并以语音形式为用户播报重要新闻。

六、互动反馈模块

  • 触觉反馈:模拟真实世界的触觉感受,提升用户交互的真实感。
  • 嗅觉反馈:通过气味传感器模拟真实世界的闻气味,提升用户交互的真实感。
  • 距离反馈:通过超声波传感器模拟真实世界的距离远近和室内位置距离,提升用户交互的真实感。

七、视觉模块(图像识别和OCR)

  • 利用先进的图像处理技术进行物体识别和文字提取,支持多种应用场景。

八、实时时间模块

  • 提供准确的时间显示,帮助用户掌握当前时刻。

九、实时日历模块

  • 详细的日程安排,便于用户规划日常活动。

十、事件提醒模块

  • 及时的事件提醒功能,确保用户不会错过任何重要事项。

十一、天气播报模块

  • 根据地理位置提供详细的天气预报信息。

十二、定位导航模块

  • 支持地图浏览、路径规划等功能,方便用户的出行安排。

十三、娱乐模块

  • 整合音乐播放功能,让用户享受个性化的音乐体验。
  • 可以让管家唱歌跳舞表演。
  • 可以让管家陪你看电视电影互动
  • 可以让管家一起玩游戏互动。

十四、网店购物模块

  • 提供便捷的商品搜索、比价、下单等一站式购物服务。
  • 提供点外卖等服务。

十五、健康监管模块

  • 监测用户的健康数据,如心率、睡眠质量等,并给出相应的健康建议。

十六、安防模块

  • 通过摄像头实时监控家庭安全状况,异常情况即时报警。

十七、管家记忆模块

  • 能够记住用户的偏好、历史交互和情感状态,提供更加个性化和贴心的服务,如同与一位熟悉的老朋友互动般自然。

十八、视频通话模块

  • 支持高清视频通话,保持与家人朋友的紧密联系。

十九、主人代理行为模块

  • 可代表用户执行一些日常任务,如接听电话、社交互动等,极大提高生活效率。
  • 代理主人进入AI世界与AI网络互联,和其他用户的虚拟管家或者虚拟个体交互。

二十、情感识别模块

  • 声音语调分析

    • 语调变化检测:通过分析用户的语音输入中的音高、节奏、强度等特征来判断其情绪状态,如快乐、悲伤、愤怒或平静。
    • 语境推理:不仅仅依赖于单个词语或句子的意义,而是考虑整个对话上下文,以便更准确地捕捉用户的情感倾向。
  • 脸部表情识别

    • 实时面部追踪:利用摄像头捕捉用户的脸部动作,并通过深度学习算法实时分析面部表情,包括微笑、皱眉、眼神移动等细节。
    • 情感分类:根据面部肌肉的变化模式,自动识别出诸如高兴、惊讶、困惑、生气等多种情感类别。
  • 综合情感评估

    • 多模态融合:结合声音语调和脸部表情的数据进行综合分析,提供一个更为全面和准确的情感评估结果。
    • 个性化调整:随着时间的推移,“小粒”会逐渐学习并适应每个用户的独特表达方式,从而提高情感识别的准确性。

未来开发计划

实体机器人管控模块

目标:实现对实体机器人的远程控制与管理,使“小粒”不仅能作为虚拟助手存在,还能通过实体机器人执行物理世界中的任务。

  • 远程操控功能 允许用户通过“小粒”直接控制实体机器人进行各种操作,如清洁、搬运物品等。

    状态监控与反馈 提供实时的状态更新和视频反馈,让用户可以随时了解机器人当前的工作状态和环境情况。

    自动化任务调度 根据用户的日常需求和偏好设置,自动安排实体机器人的工作日程,例如定时打扫房间或巡逻检查家庭安全状况。

    集成智能分析 利用内置传感器收集的数据,“小粒”能够分析并优化机器人的行为模式,提高效率和服务质量。

无线脑机交互模块

目标:探索和发展无线脑机接口(BCI)技术,旨在为用户提供一种全新的交互方式,突破传统输入方法的限制。

  • 基本思想传输 开发基础级别的脑电信号识别技术,允许用户通过思考来发送简单的指令给“小粒”,比如打开灯、播放音乐等。

    情感识别与响应 进一步深化情感计算能力,不仅基于语音和面部表情,还能通过脑电波变化来感知用户的情绪,并作出相应的反应。

    增强用户体验 随着技术的进步,逐步增加复杂度更高的交互方式,如思维导航(通过想象目的地来指导导航系统)、意念书写等,极大地丰富用户的互动体验。

    隐私保护与伦理考量 在推进技术创新的同时,严格遵守数据隐私法规,确保所有收集到的信息得到妥善处理。同时,积极探讨并解决相关伦理问题,保证技术发展符合社会价值观。

设备


🔧 项目开发时间轴(2023.10-2025.1)

📌 2023年10月 项目萌芽 "既然ChatGPT这么聪明,数字人也能动了,做个数字人虚拟管家应该可行!"

  • 核心灵感:让AI管家像《钢铁侠》里的贾维斯

📌 2023年12月 画设计图

  • 定下三件套:对话大脑(GPT) + 数字人身体 + 智能家居控制
  • 技术路线:先做电脑版,再考虑手机APP

📌 2024年1月 正式开工

  • 程序员老汪搞定第一个能聊天的管家原型
  • 设计师小汪做出2D真人版虚拟数字人形象

📌 2024年7月 选数字人框架

  • 测试3种方案后选中MetaHuman-Stream
  • 训练管家模型(qwen2.5)

📌 2024年9月 连智能家居

  • 接入HomeAssistant系统
  • 教会管家开灯/调空调:"小粒,我回家了!" → 自动开客厅灯
  • 踩坑:不同品牌设备兼容问题折腾2周

📌 2024年12月 功能爆发月

  • 12日 升级TTS语音合成:让管家能模仿台湾腔
  • 19日 开发网页版:手机在外面也能远程唤醒管家
  • 26日 添加天气预报:"今天杭州降温,记得穿秋裤!"

📌 2025年1月 进阶功能

  • 2日 语音播热搜:每天早8点自动念头条新闻
  • 4日 触觉反馈:摸屏幕数字人管家身体会有反馈说话
  • 7日 视觉识别:摄像头认出画面内容和文字
  • 12日 备忘提醒:设置吃药提醒被老妈点赞
  • 13日 门锁联动:开门时管家会有几十种不同不带重复的"欢迎回家"欢迎语
  • 18日 记忆升级:记得主人前几天喝咖啡不加糖
  • 24日 导航功能:说"导航到苏州"→路程播报和规划路程

更多功能还在进行中,等你们一起来创造。。。。。

2023.10 💡 → 2023.12 🎨 → 2024.01 👩💻
2024.07 🤖 → 2024.09 🏠 → 2024.12 🌧️
2025.01 🔔 → 2025.01 👀 → 2025.01 🧭

目前已开发功能展示

一、虚拟管家模块

  • 流式对话数字人(目前选用metahuman-stream)
  • 虚拟大脑LLM/MM-Model 或 Multimodal Model(目前选用微调Qwen2.5LLM)
  • 方言对话(未开发)
  • 唤醒模式 (未开发)
  • 身份识别(声纹识别、人脸识别)(未开发)
  • 支持打断/追问(未开发)
  • 一键切换声音和形象(未开发)
  • 一键自定义换装(未开发)

二、声纹识别模块

  • (未开发)

三、人脸识别模块

  • (未开发)

四、物联网联动模块(选用Home Assistant)

五、联网新闻播报模块

六、互动反馈模块

七、视觉模块(图像识别和OCR)

八、实时时间模块

九、实时日历模块

  • 已开发实现基础功能

十、事件提醒模块

  • 已开发实现基础功能

十一、天气播报模块

  • 已开发实现基础功能

十二、定位导航模块

十三、娱乐模块

  • (未开发)

十四、网店购物模块

  • (未开发)

十五、健康监管模块

  • (未开发)

十六、安防模块

  • (未开发)

十七、管家记忆模块

  • 已开发实现基础功能

十八、视频通话模块

  • (未开发)

十九、主人代理行为模块

  • (未开发)

二十、情感识别模块

  • (未开发)

系统设计目标

  1. 模块化架构:每个功能模块独立开发,通过标准化接口与核心系统集成,支持后期扩展和维护。
  2. 统一管理系统:提供一个集中式的界面,让用户可以直观地管理和操作所有功能模块。
  3. 高扩展性与灵活性:支持未来功能扩展,如实体机器人管控模块和无线脑机交互模块。
  4. 用户友好性:提供便捷的交互方式,简化复杂功能的使用。
  5. 数据隐私与安全:确保用户数据在采集、处理和存储环节的安全性,符合隐私保护法规。

可承载硬件设备(任何屏幕上)

设备

设备

设备

系统架构设计

1. 技术架构

系统采用微服务架构,每个模块作为独立的服务运行,核心管理系统负责调度和管理:

1.1 前端

  • 框架:React.js 或 Vue.js
  • UI组件库:Ant Design、Material UI
  • 功能
    • 仪表盘界面展示所有模块状态和入口。
    • 交互式模块管理页面,支持用户个性化设置。
    • 实时数据展示(如健康监测数据、情感分析结果)。

1.2 后端

  • 主框架:Python(Django 或 FastAPI) / Node.js
  • 数据库:PostgreSQL(结构化数据) + MongoDB(非结构化数据)
  • 消息队列:Kafka 或 RabbitMQ,用于模块间的异步通信。
  • 接口协议:REST API 或 GraphQL,提供统一的模块接口。

1.3 模块通信

  • 消息传递:通过 MQTT 或 WebSocket 实现模块间的实时通信。
  • 模块注册:每个模块启动时动态注册到核心系统,便于状态监控和调用。

1.4 部署

  • 容器化:通过 Docker 和 Kubernetes 管理模块的部署和扩展。
  • 云服务:支持 AWS、Azure 或阿里云,也可以本地部署(尤其是涉及隐私的功能)。

2. 系统功能模块管理

2.1 核心管理系统

  • 主要功能
    • 模块注册与状态管理:动态监测模块的运行状态(在线/离线、性能数据)。
    • 任务调度:根据用户请求调用相应模块(如语音指令触发智能家居控制)。
    • 用户管理:支持多用户身份识别和个性化偏好设置。
    • 日志与审计:记录模块运行日志和用户操作,方便排查问题。

2.2 模块通信设计

  • 请求与响应
    • 用户交互通过核心管理系统发送请求。
    • 模块返回结果后,核心管理系统整合并展示给用户。
  • 异步任务处理
    • 复杂任务(如图像识别、情感分析)通过异步消息队列处理,避免阻塞用户操作。

3. 功能模块实现方案

以下是主要模块的设计和实现方案:

3.1 虚拟管家模块

  • 技术
    • 对话:基于微调的 Qwen2.5 LLM 提供多轮对话能力。
    • 虚拟形象:使用 metahuman-stream 或 Unity3D 实现虚拟人物形象。
    • 声音克隆:整合 Coqui TTS 或类似技术实现个性化语音。
  • 功能
    • 流式对话:支持实时语音/文本交互。
    • 唤醒模式:通过关键词激活(如“你好,小粒”)。
    • 一键切换形象:提供自定义界面快速更换虚拟人物外观和声音。

3.2 声纹与人脸识别模块

  • 技术
    • 声纹识别:使用 Speaker Verification 模型(如 ResNet)。
    • 人脸识别:基于 Dlib 或 FaceNet 实现。
  • 功能
    • 身份验证:确保用户安全登录和个性化服务。
    • 多用户支持:不同用户登录后加载其专属设置。

3.3 物联网联动模块

  • 技术
    • 基于 Home Assistant,通过其 API 接入智能家居设备。
  • 功能
    • 设备管理:支持灯光、空调等设备的控制。
    • 自动化规则:用户可设置触发条件(如“晚上自动关灯”)。

3.4 情感识别模块

  • 技术
    • 语音分析:基于 Transformer 模型(如 Wav2Vec)。
    • 表情识别:使用 OpenCV 或深度学习框架分析面部表情。
    • 多模态融合:通过 TensorFlow 或 PyTorch 整合语音和图像数据。
  • 功能
    • 实时情感监测:捕捉用户情绪变化并调整服务内容。
    • 用户学习:根据历史交互提升情感识别的准确性。

3.5 健康监管模块

  • 技术
    • 数据采集:通过 wearable API(如 Fitbit、Apple HealthKit)。
    • 数据分析:时序数据存储与趋势分析(如 InfluxDB)。
  • 功能
    • 实时健康监测:提供心率、睡眠等数据。
    • 健康建议:基于监测数据生成个性化建议。

3.6 视频通话模块

  • 技术
    • WebRTC 实现低延迟高清视频通话。
  • 功能
    • 支持多人通话和实时屏幕共享。

4. 管理界面设计

4.1 界面布局

  • 顶部导航栏
    • 快捷入口:如语音输入、搜索框。
    • 系统状态:显示当前在线模块数、健康状态等。
  • 左侧菜单栏
    • 模块分类导航(如“虚拟管家”、“智能家居”、“健康监测”)。
  • 主工作区
    • 仪表盘风格,展示模块的实时状态和快捷操作按钮。
    • 点击模块卡片进入详细界面(如健康监测数据图表)。
  • 底部状态栏
    • 显示系统日志和实时消息通知。

4.2 用户交互

  • 模块控制:用户通过卡片式界面快速启用/停用模块。
  • 实时反馈:模块状态(如在线/离线)和任务进度实时更新。

5. 系统安全设计

  • 数据加密:用户数据在存储和传输过程中均加密(使用 AES 或 TLS)。
  • 权限管理:基于用户角色控制模块访问权限。
  • 隐私保护:支持数据匿名化和本地存储,确保隐私安全。

未来扩展

  1. 实体机器人管控模块
    • 远程操控:通过核心系统提供机器人控制界面。
    • 任务调度:支持按照日程自动完成任务(如清扫、巡逻)。
  2. 无线脑机交互模块
    • 脑电信号输入:开发 EEG 设备接口。
    • 高级交互:支持意念导航、简单指令(如开灯、播放音乐)。

开发计划

阶段 1:核心框架搭建

  • 开发核心管理系统,支持模块注册与调度。
  • 实现虚拟管家模块和物联网联动模块的基本功能。

阶段 2:功能模块集成

  • 集成情感识别、健康监测等功能模块。
  • 优化用户管理和权限控制。

阶段 3:扩展与优化

  • 添加未来功能(如实体机器人控制、无线脑机交互)。
  • 迭代优化情感识别和 LLM 模型性能。

项目结构

ai-sphere-butler/ # 项目根目录 ├── docs/ # 项目文档 │ ├── README.md # 项目介绍和快速入门指南 (Markdown格式) │ ├── architecture.md # 系统架构设计文档 (Markdown格式) │ ├── api.md # API 接口文档 (Markdown格式) │ ├── contributing.md # 贡献指南 (Markdown格式) │ ├── installation.md # 安装说明 (Markdown格式) │ ├── usage.md # 使用说明 (Markdown格式) │ ├── faq.md # 常见问题解答 (Markdown格式) │ ├── license.md # 开源许可证信息 (Markdown格式) │ └── code_of_conduct.md # 行为准则 (Markdown格式) ├── core/ # 核心管理系统 │ ├── server/ # 后端服务 │ │ ├── main.py # 主程序入口 (Python) │ │ ├── config/ │ │ │ ├── settings.py # 后端配置文件 (Python) │ │ │ ├── logging.conf # 日志配置文件 │ │ │ └── database.ini # 数据库连接信息 │ │ ├── modules/ # 各功能模块的实现 │ │ │ ├── user_manager/ │ │ │ │ ├── init.py # Python 包初始化文件 │ │ │ │ ├── models.py # 数据库模型 (Python) │ │ │ │ ├── routes.py # API路由 (Python) │ │ │ │ └── services.py # 业务逻辑 (Python) │ │ │ ├── dialog_manager/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── nlp.py # 自然语言处理 (Python) │ │ │ │ ├── context.py # 对话上下文管理 (Python) │ │ │ │ └── routes.py │ │ │ ├── emotion_engine/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── models.py │ │ │ │ └── analyzer.py # 情感分析 (Python) │ │ │ ├── skill_platform/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── registry.py # 技能注册 (Python) │ │ │ │ └── skills/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── smart_home.py # 智能家居技能 (Python) │ │ │ │ ├── weather.py # 天气技能 (Python) │ │ │ │ └── ... # 其他技能 │ │ │ ├── device_manager/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── controllers.py # 设备控制 (Python) │ │ │ │ └── discovery.py # 设备发现 (Python) │ │ │ ├── data_analysis/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── analytics.py # 数据分析 (Python) │ │ │ │ └── reporting.py # 数据报告生成 (Python) │ │ │ ├── security_manager/ │ │ │ │ ├── init.py │ │ │ │ ├── authentication.py # 身份验证 (Python) │ │ │ │ └── authorization.py # 权限管理 (Python) │ │ │ └── ... # 其他模块 │ │ ├── api/ # API 接口定义 │ │ │ ├── user.py # 用户API (Python) │ │ │ ├── device.py # 设备API (Python) │ │ │ ├── skill.py # 技能API (Python) │ │ │ └── ... │ │ ├── utils/ # 工具函数和辅助类 │ │ │ ├── init.py │ │ │ ├── logging.py # 日志工具类 (Python) │ │ │ ├── database.py # 数据库工具类 (Python) │ │ │ └── ... │ │ └── tests/ # 后端测试 │ │ ├── init.py │ │ ├── test_user_manager.py # 用户管理模块测试 (Python) │ │ └── ... │ ├── client/ # 前端客户端 │ │ ├── public/ # 静态资源 │ │ │ ├── index.html # 主HTML文件 │ │ │ └── ... │ │ ├── src/ # 源代码 │ │ │ ├── components/ # 组件 │ │ │ │ ├── Header.js # 顶部导航栏组件 (JavaScript/React) │ │ │ │ ├── Sidebar.js # 侧边栏组件 (JavaScript/React) │ │ │ │ ├── Dashboard.js # 仪表盘组件 (JavaScript/React) │ │ │ │ ├── SkillCard.js # 技能卡片组件 (JavaScript/React) │ │ │ │ └── ... │ │ │ ├── pages/ # 页面 │ │ │ │ ├── Home.js # 首页 (JavaScript/React) │ │ │ │ ├── Settings.js # 设置页面 (JavaScript/React) │ │ │ │ └── ... │ │ │ ├── services/ # 服务 │ │ │ │ ├── api.js # API调用服务 (JavaScript) │ │ │ │ ├── auth.js # 身份验证服务 (JavaScript) │ │ │ │ └── ... │ │ │ ├── App.js # 应用入口 (JavaScript/React) │ │ │ ├── index.js # 入口文件 (JavaScript/React) │ │ │ ├── styles.css # 样式表 (CSS) │ │ │ └── ... │ │ └── package.json # 前端依赖管理 │ └── ... ├── modules/ # 可选的独立模块 (可根据需要增减) │ ├── iot_control/ # 物联网控制模块 (示例) │ │ ├── init.py │ │ ├── config.yaml # 模块配置文件 (YAML) │ │ ├── handlers.py # 事件处理 (Python) │ │ └── ... │ └── ... # 其他模块 ├── models/ # AI模型数据 │ ├── qwen-2.5/ # 预训练语言模型 │ ├── emotion_recognition/ # 情感识别模型 │ └── ... ├── data/ # 数据存储 │ ├── user_data/ # 用户数据 │ ├── device_data/ # 设备数据 │ └── ... ├── scripts/ # 脚本工具 │ ├── setup.sh # 安装脚本 (Shell) │ ├── run.sh # 运行脚本 (Shell) │ └── ... ├── tests/ # 测试代码 │ ├── unit/ # 单元测试 │ ├── integration/ # 集成测试 │ └── ... ├── .gitignore # Git忽略文件列表 ├── LICENSE # 开源许可证文件 ├── requirements.txt # Python依赖包列表 └── setup.py # Python项目安装文件


运行逻辑图

  1. 启动流程

    • 主程序入口 (core/server/main.py):
      • 加载配置文件 (core/server/config/settings.py)
      • 初始化日志记录 (core/server/config/logging.conf)
      • 连接数据库 (core/server/config/database.ini)
      • 启动 Flask 或 Django 等 Web 框架服务器
      • 加载所有必要的模块和服务(如用户管理、对话管理等)
  2. 用户交互流程

    • 前端客户端 (core/client/src/)
      • 静态资源 (public/index.html):
        • 主 HTML 文件,加载 React 应用和其他静态资源
      • 源代码 (src/):
        • 组件 (components/)
        • 页面 (pages/)
        • 服务 (services/)
        • 入口文件 (App.js, index.js)
        • 样式表 (styles.css)
        • 前端依赖管理 (package.json)
  3. 后端服务 (core/server/)

    • API 接口定义 (core/server/api/)
      • user.py: 用户相关的 API 接口
      • device.py: 设备相关的 API 接口
      • skill.py: 技能相关的 API 接口
    • 各功能模块 (core/server/modules/)
      • 用户管理 (user_manager/)
      • 对话管理 (dialog_manager/)
      • 情感分析 (emotion_engine/)
      • 技能平台 (skill_platform/)
      • 设备管理 (device_manager/)
      • 数据与安全 (security_manager/)
  4. 数据流

    • 数据库 (core/server/config/database.ini)
      • 存储用户信息、设备状态、历史交互记录等
      • 使用 ORM 框架(如 SQLAlchemy)进行数据库操作 (core/server/utils/database.py)
    • AI 模型 (models/qwen-2.5/, emotion_recognition/)
      • 加载预训练的语言模型和情感识别模型
      • 在对话管理和情感分析中使用这些模型进行推理
  5. 测试与维护

    • 单元测试 (core/server/tests/)
    • 集成测试 (tests/integration/)
    • 部署与运维 (scripts/setup.sh, run.sh)

结语

我们诚邀您加入 AI Sphere Butler 的开源项目,携手共建智能、情感化的数字人管家。无论您是开发者、设计师,还是技术爱好者,您的参与都将为 "小粒" 带来新的可能性。感兴趣联系我们微信:LGDesk

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