3D 数字人语音聊天系统
这个项目提供一个浏览器侧渲染的 3D 数字人语音交互原型:
- 浏览器通过 WebSocket 上传麦克风 PCM 音频,并接收服务端回传的 AI 语音片段。
- 浏览器通过 WebSocket 订阅字幕和口型/头部控制数据。
- 服务端执行 VAD -> ASR -> DeepSeek LLM -> TTS,并把音频特征转换为驱动 3D 数字人的控制帧。
当前形态更接近单机演示和研发验证环境,不是已经拆分完毕的生产化架构。
当前运行约束:
- 服务端按“单客户端接管”模式工作。新的浏览器页面连上后,会主动断开旧页面的音频、字幕、动画 WebSocket。
- 浏览器刷新后,语音通道可能仍受浏览器媒体安全策略限制,需要一次页面点击或点“连接语音通道”来恢复麦克风与播放上下文。
- 前端目前默认保留随机眨眼;更激进的 idle body motion 已回退,避免部分 VRM 模型进入 T pose。
当前架构
语音链路:
Browser Mic
-> /ws/audio
-> FastAPI / websocket audio
-> VAD
-> ASR
-> LLM
-> TTS
-> /ws/audio
-> browser audio playback
控制链路:
LLM reply text / TTS audio
-> AvatarService
-> /ws/animation
-> browser animation buffer
-> VRM or GLTF morph targets / head bones
字幕链路:
ASR text / LLM segmented reply
-> /ws/subtitles
-> browser message panel
关键目录
- main.py: FastAPI 入口,聚合音频 WebSocket、字幕/动画 WebSocket、健康状态和文本对话接口。
- core/pipeline.py: 语音/文本对话流水线,负责 ASR、LLM、TTS 编排。
- core/state_machine.py: 简单会话状态机,处理用户说话、思考、数字人说话之间的切换。
- services/asr.py: ASR 封装,优先使用 FunASR,失败时进入降级模式。
- services/llm.py: 在线 LLM 封装,默认兼容 DeepSeek OpenAI-style API。
- services/tts.py: TTS 封装,优先使用 Kokoro,失败时返回静音兜底。
- services/vad.py: VAD 封装,基于 silero-vad。
- services/avatar.py: 把音频转换成 blendshape 和头部控制帧。
- web/app.js: 浏览器端 3D 舞台、音频 WebSocket、字幕和动画消费逻辑。
- scripts: 启动、证书生成、巡检和服务管理脚本。
快速启动
安装依赖:
pip install -r requirements.txt
准备环境变量,至少包括:
export LLM_API_KEY="..."
export LLM_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
export LLM_MODEL="deepseek-chat"
复制 .env.example 为 .env,填入有效的 LLM_API_KEY。
本地权重(除 LLM 外全部在仓库内 models/):首次可用联网环境执行 python scripts/vendor_hf_models.py;其中 VAD 的 silero_vad.jit 会从已安装的 silero-vad 包复制到 models/vad/。ASR 使用 models/asr/SenseVoiceSmall/,TTS 使用 models/tts/Kokoro-82M/。
完整部署步骤(新机器、模型打包、HTTPS、防火墙、排错)见 docs/deployment.md。
语音如果偏快、偏硬,可以优先调这几个参数:
LLM_SYSTEM_PROMPT:先把回答风格约束成口语化、非书面化,并明确禁止客服套话,再去调 TTS,收益更大。LLM_TEMPERATURE:默认0.55,能减少奇怪人设和跑偏表达。TTS_SPEED:默认0.90,比1.0更像真人正常说话速度。TTS_SENTENCE_MAX_LEN:默认64,避免回复被切得太碎。TTS_SEGMENT_PAUSE_MS:默认90,给分段之间留一点停顿,但不要太拖。TTS_FADE_MS:默认12,减轻段间拼接的突兀感。
部署到任意机器时:在项目根目录运行(保证 models/、web/、certs/ 等相对路径有效)。证书可在 .env 里写相对路径(例如 certs/dev-cert.pem),会按项目根目录解析。也可用环境变量 VISUAL_CHAT_PYTHON 指定解释器。
本地启动:
python main.py
或使用脚本:
bash scripts/start-test.sh auto
如果你明确要固定走当前 shell/虚拟环境里的 Python,也可以用:
bash scripts/start-public.sh
基础自检:
python scripts/model_probe.py
python scripts/qa_check.py --base-url http://127.0.0.1:8080 --rounds 3
python scripts/smoke_test.py --text "你好,请做一个简短自我介绍。"
启动后访问:
http://127.0.0.1:8080/http://127.0.0.1:8080/health
如果 .env 里已经配置了 HTTP_PORT=8018 与 SSL_CERTFILE / SSL_KEYFILE,实际访问地址通常会变成:
https://<server-ip>:8018/https://<server-ip>:8018/health
如果浏览器与服务端跨机器访问,麦克风采集通常需要 HTTPS。可以先生成自签证书:
bash scripts/gen-self-signed-cert.sh
再在环境变量或 .env 中配置 SSL_CERTFILE 和 SSL_KEYFILE。
监听规则:
- 服务监听地址固定按
0.0.0.0规则执行。 - 即使把
HTTP_HOST写成127.0.0.1、localhost或::1,启动时也会自动归一化成0.0.0.0,避免局域网访问被误伤。
核心接口
GET /: 前端页面。POST /chat/text: 文本输入链路,跳过 ASR/VAD。POST /chat/reset: 清空上下文和运行时状态。GET /health: 返回后端运行指标和组件健康状态。GET /meta: 返回 HTTPS、监听端口和动画协议配置。GET /events: Server-Sent Events 运行状态流。WS /ws/audio: 双向语音通道,上传麦克风 PCM 并接收回复语音。WS /ws/subtitles: 字幕流。WS /ws/animation: 数字人控制流。GET /avatar/schema: 当前控制协议 schema。
说明:三个 WebSocket 通道当前都只保留一个活动客户端。新页面接入后,旧页面会收到 1012 replaced 并停止接收数据。
后续开发建议
优先阅读 docs/development-guide.md。这个文档说明了:
- 语音与文本两条链路的完整时序。
- 前后端之间的协议约定。
- 当前实现的边界和适合继续扩展的位置。
- 已知的工程化约束。