# Reachy Mini 实现完全本地化语音交互

- 来源：Hugging Face：Blog（RSS）
- 发布时间：2026-05-27 08:00
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- 原文链接：https://huggingface.co/blog/local-reachy-mini-conversation

## 精选理由

小众硬件的本地语音实战，但HF这套开源管线证明端到端对话已完全可用，所有组件都可自由替换，想做本地化语音助手的人可以照抄。

## AI 摘要

Reachy Mini 机器人现可通过 `speech-to-speech` 库实现完全本地化的语音交互，无需依赖云端。该方案采用级联流水线架构，对外提供 Realtime API 兼容的 WebSocket 接口。默认组件包括 Silero VAD 用于语音活动检测、Parakeet-TDT 作为语音转文本模型、通义千问（Qwen3-TTS）作为文本转语音模型。大语言模型推荐使用 llama.cpp 运行 Gemma 4。所有数据均在本地处理，保障了隐私且无 API 费用。

## 正文

组装好你的 Reachy Mini 后，你需要安装对话应用并开始与它交谈。在此之前，你必须将音频发送到服务器。但现在不必了。今天我们将带你了解如何在本地运行整个技术栈。该技术栈由语音到语音（speech-to-speech）驱动，即我们级联式的 VAD → STT → LLM → TTS 流水线，它暴露了一个兼容 Realtime API 的 `/v1/realtime` WebSocket。启动后端后，从用户界面将机器人指向该后端即可。

级联方案是当今开源领域中最灵活的选择，并且如果组件选取得当，它们也是最快的。我们会推荐我们最喜欢的组件，但级联方案的核心在于你可以自由替换它们。新模型每周都在发布。

摘要

为你的 Reachy Mini 部署一个本地语音后端。

我们使用我们的语音到语音（speech-to-speech）库，采用级联方案。

推荐配置：llama.cpp 搭配 Gemma 4、Silero VAD、Parakeet-TDT 0.6B v3 STT、Qwen3-TTS。

快速开始

这篇博客将引导你完全在本地运行与 Reachy Mini 的对话。无需云端，无需 API 密钥，数据不会离开你的机器。以下视频展示了实际运行效果：

本地提供 LLM 服务

为了提供 LLM 服务，我们将使用 Hugging Face 的 llama.cpp。如果你需要安装它，最简单的方式是运行 `brew install llama.cpp` 或 `winget install llama.cpp`，如需更多帮助，请查阅文档。首先，我们将运行：

llama-server -hf ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF -np 2 -c 65536 -fa on --swa-full

完成！首次运行时会下载模型，后续启动会很快。

这些标志参数有什么作用？

`-hf ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF` — 直接从 Hub 拉取模型。首次运行下载，后续运行使用缓存。

`-np 2` — 两个并行槽位。允许服务器处理第二个请求（例如快速打断），而不会阻塞在第一个请求上。

`-c 65536` — 64k 上下文窗口，在槽位间共享。为长对话提供了充足的空间。

`-fa on` — 启用 Flash Attention。速度更快，内存占用更低，在现代硬件上基本没有额外开销。

`--swa-full` — 保留完整的滑动窗口注意力缓存，而不是重新计算。在 Gemma 上，以少量 RAM 为代价，显著加快提示词处理速度。

设置语音到语音（speech-to-speech）

我们首先安装这个库

uv pip install speech-to-speech

然后，在另一个终端中运行 LLM 服务的同时，我们可以直接运行：

speech-to-speech --responses_api_base_url "http://127.0.0.1:8080" --responses_api_api_key "" --mode local

现在你可以通过终端直接与模型对话了！首次启动时需要下载 Parakeet-TDT 0.6B v3 和 Qwen3TTS，但后续启动会非常快。

以下是本地对话模式的演示视频：

在 `--mode local` 模式下体验过后，你可以再次运行不带该选项的命令，为机器人提供语音到语音服务。

将 Reachy Mini 接入语音到语音功能

当 llama.cpp 和语音到语音功能运行起来后，你可以通过桌面应用启动机器人，并打开对话应用。在对话应用的界面中，你需要点击 HF 后端的"编辑连接"来选择本地模式。以下是操作演示视频：

大功告成。现在你可以与机器人对话了。流水线的每个环节都存在权衡：有的 TTS 模型速度更快但质量较低，有的 STT 模型速度较慢但质量更高。我们针对多语言场景进行了优化，而你可能希望针对单一语言进行优化。博客的其余部分将介绍如何进行定制。

深入探讨

为什么要运行自己的语音到语音服务器？

托管的实时后端固然方便，但运行自己的引擎能带来三大优势：

隐私保护。音频数据永远不会离开你的网络，整个流水线运行在你掌控的硬件上。

无 API 费用。无需按分钟或按 token 付费。

对流水线的完全控制。你可以替换任意组件：VAD、STT、LLM、TTS。只要 Hub 🤗 上有更好的模型发布，随时可以更换。

语音到语音代码库通过一个 CLI 命令就提供了所有这些功能。它会启动一个位于 `/v1/realtime` 的 WebSocket 服务器，该服务器使用 Reachy Mini 已经能够理解的相同协议进行通信。

我们推荐的默认配置：VAD、STT、TTS

级联语音流水线包含四个阶段：VAD、STT、LLM 和 TTS。对于其中三个阶段，我们选择了可靠的默认方案，这样你可以专注于 LLM：

阶段 选择 原因

VAD Silero VAD v5 体积小、精度高、可在 CPU 上运行。是开源语音智能体领域事实上的默认选择。

STT Parakeet-TDT 0.6B v3 支持流式处理、速度极快、英语质量出色。

TTS Qwen3-TTS 富有表现力、低延迟、支持多语言、可定制语音。

这些是我们的推荐选择，如果你有偏好，可以随时替换成自己的方案。

选择你的 LLM

大语言模型是对系统延迟和整体性能影响最大的层级。我们支持两种方案：在本地运行模型（llama.cpp、MLX、Transformers、vLLM），或使用搭载 Responses API 的服务器（OpenAI、Gemini、HF 推理端点、llama.cpp、vLLM 等）。

Responses API：将大脑与语音循环解耦

系统的主要瓶颈在于大语言模型的推理延迟。为解决此问题，我们支持通过 Responses API 协议暴露的外部推理引擎。

因此，语音到语音引擎支持第二种模式：只要大语言模型遵循 Responses API 协议，它就可以运行在独立的进程中。你在一个终端启动模型服务器，在另一个终端启动语音循环，两者通过 HTTP 进行通信。

方案一：一个终端运行 llama.cpp，另一个终端运行语音到语音

终端 1：llama.cpp 服务器：

llama-server -hf ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF -np 2 -c 65536 -fa on --swa-full

终端 2：语音到语音客户端：

speech-to-speech \ --mode realtime \ --stt parakeet-tdt \ --tts qwen3 \ --llm_backend responses-api \ --model_name "ggml-org/gemma-4-E4B-it-GGUF" \ --responses_api_base_url "http://127.0.0.1:8080/v1"

方案二：一个终端运行 vLLM，另一个终端运行语音到语音

需要 vLLM ≥ 0.21.0 版本。对 Responses API 协议的完整支持，包括语音到语音后端使用的工具调用流式传输，已在 vLLM 0.21.0 版本中实现。旧版本可以启动，但当助手尝试调用工具时就会出错。

在此流程中通过 vLLM 提供模型服务时，实际上需要三个标志：

--enable-auto-tool-choice

--tool-call-parser <tool_parser_name> —— 选择按模型族划分的解析器，将模型的原始输出转换为结构化的工具调用（例如，Qwen3 指令模型使用 qwen3_coder，Llama 3 使用 llama3_json，Hermes 风格模型使用 hermes 等）。

--default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":false}' ：对于支持该功能的模型，禁用 <think> 推理通道。对于更复杂的智能体任务，你可以将其设为 true 让模型进行推理；但对于追求自然感的对话，我们强烈建议保持关闭：每一个思考 token 都会转化为用户听到机器人开口说话前的静默延迟。

终端 1：vLLM 推理服务器（Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507）：

vllm serve Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 \ --port 8000 \ --host 127.0.0.1 \ --max-model-len 32768 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser qwen3_coder \ --default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":false}' \ --speculative-config '{"method":"qwen3_next_mtp","num_speculative_tokens":1}'

--speculative-config 这一行启用了多 token 预测（MTP）。这是可选的，但对端到端延迟有显著影响。只要模型支持，就请保持启用。

终端 2：语音到语音客户端：

speech-to-speech \ --mode realtime \ --stt parakeet-tdt \ --tts qwen3 \ --llm_backend responses-api \ --model_name "Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507" \ --responses_api_base_url "http://127.0.0.1:8000/v1"

选项三：Hugging Face 推理端点

协议相同，但模型运行在 Hugging Face 管理的 GPU 上。将任意聊天模型部署为推理端点，然后将语音循环指向该端点 URL：

speech-to-speech \ --mode realtime \ --stt parakeet-tdt \ --tts qwen3 \ --llm_backend responses-api \ --model_name "Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507" \ --responses_api_base_url "https://<your-endpoint>.endpoints.huggingface.cloud/v1" \ --responses_api_api_key "$HF_TOKEN"

选项四：Hugging Face 推理提供商

如果你不想管理自己的端点，可以使用推理提供商。Hugging Face 通过单一 URL 将你的请求路由到第三方后端（例如 Together、Fireworks、Replicate）：

speech-to-speech \ --mode realtime \ --stt parakeet-tdt \ --tts qwen3 \ --llm_backend responses-api \ --model_name "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B:deepinfra" \ --responses_api_base_url "https://router.huggingface.co/v1" \ --responses_api_api_key "$HF_TOKEN"

选项五：OpenAI（或任何兼容 OpenAI 的提供商）

当你想在零基础设施的情况下测试前沿模型时，将同一个标志指向 OpenAI：

speech-to-speech \ --mode realtime \ --stt parakeet-tdt \ --tts qwen3 \ --llm_backend responses-api \ --model_name "gpt-5.4" \ --responses_api_api_key "$OPENAI_API_KEY"

`--responses_api_*` 标志对于任何实现该协议的提供商（OpenRouter、Together、Fireworks……）都同样适用。只需更换基础 URL 和 API 密钥，管道的其余部分保持不变。

在进程中运行大语言模型

选项一：在 MLX 上运行本地大语言模型（Apple Silicon）

如果你使用的是 Mac，MLX 是以合理延迟运行真实模型的最便捷方式。我们推荐 Qwen3-4B-Instruct-2507，它在 M 系列芯片上足够小巧，能实现即时响应，同时又具备足够的对话能力。

speech-to-speech \ --llm_backend mlx-lm \ --model_name "mlx-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-bf16"

服务器默认监听 `ws://127.0.0.1:8765/v1/realtime`。保持其运行，将对话应用连接到本地后端，你就可以与机器人对话了。

选项二：在 Transformers 上运行本地大语言模型（CUDA / CPU / MPS）

思路相同，但使用原生 Transformers。如果你使用的是 CUDA 设备、Linux 系统，或者希望自由更换模型而无需为 MLX 重新转换权重，请使用此选项。

speech-to-speech \ --llm_backend transformers \ --model_name "Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507"

提示：Qwen3-4B-Instruct-2507 是另一个不错的大语言模型选择，因为它在单块消费级 GPU 上能提供良好的速度与质量平衡。你可以将 `--model_name` 指向后端支持的任何 Hugging Face 模型——例如更大的 Gemma、Qwen 或 Mistral 模型。

在笔记本上运行引擎，在机器人上运行应用

如果你在笔记本上运行语音引擎，而在 Reachy Mini Wireless 上运行对话应用，唯一需要改变的就是 URL。请确保引擎绑定到局域网地址（而不仅仅是 127.0.0.1），并在用户界面中选择 IP 时，从机器人端使用笔记本的 IP 地址。

如果你不知道自己的 IP，以下是查找方法：

macOS

ipconfig getifaddr en0 # wifi ipconfig getifaddr en1 # ethernet (sometimes en0, varies)

Linux

hostname -I

Windows

ipconfig

在活动适配器下查找“IPv4 地址”。

你应该选择 192.168.x.x 或 10.x.x.x 这类地址。如果看到 169.254.x.x，说明你实际上并未连接到网络。

总结

现在你拥有一个完全本地的语音循环：

机器人通过 Silero 进行监听，

通过 Parakeet-TDT 0.6B v3 进行转录，

通过你选择的任意大语言模型进行思考——无论是本地的 MLX、本地的 Transformers、隔壁的 vLLM 或 llama.cpp 服务器，还是托管的 Responses API 端点，

并通过 Qwen3-TTS 进行回答。

请为 huggingface/speech-to-speech 和 pollen-robotics/reachy_mini_conversation_app 项目点星，并在讨论区告诉我们，你最终在你的机器人上运行了哪个开源级联方案。