Zbuduj asystenta głosowego z Agents Platform na Raspberry Pi

Zbuduj asystenta głosowego z Agents Platform na Raspberry Pi.

Poradnik · Zakłada, że ukończyłeś quickstart ElevenAgents i masz Raspberry Pi z zainstalowanym Pythonem.

Wprowadzenie

Z tego poradnika dowiesz się, jak stworzyć asystenta głosowego z Agents Platform działającego na Raspberry Pi. Tak jak standardowi asystenci domowi, np. Alexa na Amazon Echo, Google Home czy Siri na urządzeniach Apple, twój asystent głosowy Eleven będzie nasłuchiwać słowa aktywującego — w tym przypadku „Hey Eleven” — a następnie uruchomi sesję ElevenLabs Agents, aby pomóc użytkownikowi.

Wymagania

  • Raspberry Pi 5 lub podobne urządzenie.
  • Mikrofon i głośnik.
  • Python 3.9 lub nowszy zainstalowany na urządzeniu.
  • Konto ElevenLabs z kluczem API.

Konfiguracja

Zainstaluj zależności

W systemach opartych na Debianie zainstalujesz zależności poleceniem:

sudo apt-get update
sudo apt-get install libportaudio2 libportaudiocpp0 portaudio19-dev libasound-dev libsndfile1-dev -y

Utwórz projekt

Na Raspberry Pi otwórz terminal i utwórz nowy katalog projektu.

mkdir eleven-voice-assistant
cd eleven-voice-assistant

Utwórz nowe środowisko wirtualne i zainstaluj zależności:

python -m venv .venv # Only required the first time you set up the project
source .venv/bin/activate

Zainstaluj zależności:

pip install tflite-runtime
pip install librosa
pip install EfficientWord-Net
pip install elevenlabs
pip install "elevenlabs[pyaudio]"

Teraz utwórz nowy plik Python o nazwie hotword.py i dodaj poniższy kod:

hotword.py
import os
import signal
import time
from eff_word_net.streams import SimpleMicStream
from eff_word_net.engine import HotwordDetector
from eff_word_net.audio_processing import Resnet50_Arc_loss
# from eff_word_net import samples_loc
from elevenlabs.client import ElevenLabs
from elevenlabs.conversational_ai.conversation import Conversation, ConversationInitiationData
from elevenlabs.conversational_ai.default_audio_interface import DefaultAudioInterface
convai_active = False
elevenlabs = ElevenLabs()
agent_id = os.getenv("ELEVENLABS_AGENT_ID")
api_key = os.getenv("ELEVENLABS_API_KEY")
dynamic_vars = {
'user_name': 'Thor',
'greeting': 'Hey'
}
config = ConversationInitiationData(
dynamic_variables=dynamic_vars
)
base_model = Resnet50_Arc_loss()
eleven_hw = HotwordDetector(
hotword="hey_eleven",
model = base_model,
reference_file=os.path.join("hotword_refs", "hey_eleven_ref.json"),
threshold=0.7,
relaxation_time=2
)
def create_conversation():
"""Create a new conversation instance"""
return Conversation(
# API client and agent ID.
elevenlabs,
agent_id,
config=config,
# Assume auth is required when API_KEY is set.
requires_auth=bool(api_key),
# Use the default audio interface.
audio_interface=DefaultAudioInterface(),
# Simple callbacks that print the conversation to the console.
callback_agent_response=lambda response: print(f"Agent: {response}"),
callback_agent_response_correction=lambda original, corrected: print(f"Agent: {original} -> {corrected}"),
callback_user_transcript=lambda transcript: print(f"User: {transcript}"),
# Uncomment if you want to see latency measurements.
# callback_latency_measurement=lambda latency: print(f"Latency: {latency}ms"),
)
def start_mic_stream():
"""Start or restart the microphone stream"""
global mic_stream
try:
# Always create a new stream instance
mic_stream = SimpleMicStream(
window_length_secs=1.5,
sliding_window_secs=0.75,
)
mic_stream.start_stream()
print("Microphone stream started")
except Exception as e:
print(f"Error starting microphone stream: {e}")
mic_stream = None
time.sleep(1) # Wait a bit before retrying
def stop_mic_stream():
"""Stop the microphone stream safely"""
global mic_stream
try:
if mic_stream:
# SimpleMicStream doesn't have a stop_stream method
# We'll just set it to None and recreate it next time
mic_stream = None
print("Microphone stream stopped")
except Exception as e:
print(f"Error stopping microphone stream: {e}")
# Initialize microphone stream
mic_stream = None
start_mic_stream()
print("Say Hey Eleven ")
while True:
if not convai_active:
try:
# Make sure we have a valid mic stream
if mic_stream is None:
start_mic_stream()
continue
frame = mic_stream.getFrame()
result = eleven_hw.scoreFrame(frame)
if result == None:
#no voice activity
continue
if result["match"]:
print("Wakeword uttered", result["confidence"])
# Stop the microphone stream to avoid conflicts
stop_mic_stream()
# Start ConvAI Session
print("Start ConvAI Session")
convai_active = True
try:
# Create a new conversation instance
conversation = create_conversation()
# Start the session
conversation.start_session()
# Set up signal handler for graceful shutdown
def signal_handler(sig, frame):
print("Received interrupt signal, ending session...")
try:
conversation.end_session()
except Exception as e:
print(f"Error ending session: {e}")
signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
# Wait for session to end
conversation_id = conversation.wait_for_session_end()
print(f"Conversation ID: {conversation_id}")
except Exception as e:
print(f"Error during conversation: {e}")
finally:
# Cleanup
convai_active = False
print("Conversation ended, cleaning up...")
# Give some time for cleanup
time.sleep(1)
# Restart microphone stream
start_mic_stream()
print("Ready for next wake word...")
except Exception as e:
print(f"Error in wake word detection: {e}")
# Try to restart microphone stream if there's an error
mic_stream = None
time.sleep(1)
start_mic_stream()

Konfiguracja agenta

1

Zaloguj się do ElevenLabs

Wejdź na elevenlabs.io i zaloguj się na konto.

2

Utwórz nowego agenta

Przejdź do Agents Platform > Agents i utwórz nowego agenta z pustego szablonu.

3

Ustaw pierwszą wiadomość

Ustaw pierwszą wiadomość i podaj zmienną dynamiczną dla platformy.

{{greeting}} {{user_name}}, Eleven here, what's up?
4

Ustaw prompt systemowy

Ustaw prompt systemowy. Nasze wskazówki znajdziesz tutaj.

You are a helpful Agents Platform assistant with access to a weather tool. When users ask about
weather conditions, use the get_weather tool to fetch accurate, real-time data. The tool requires
a latitude and longitude - use your geographic knowledge to convert location names to coordinates
accurately.
Never ask users for coordinates - you must determine these yourself. Always report weather
information conversationally, referring to locations by name only. For weather requests:
1. Extract the location from the user's message
2. Convert the location to coordinates and call get_weather
3. Present the information naturally and helpfully
For non-weather queries, provide friendly assistance within your knowledge boundaries. Always be
concise, accurate, and helpful.
5

Skonfiguruj narzędzie webhook

Skonfigurujemy proste narzędzie webhook, które pobierze dla nas dane pogodowe. Wykonaj kroki konfiguracji tutaj, aby skonfigurować narzędzie.

Uruchom aplikację

Aby uruchomić aplikację, najpierw ustaw wymagane zmienne środowiskowe:

export ELEVENLABS_API_KEY=YOUR_API_KEY
export ELEVENLABS_AGENT_ID=YOUR_AGENT_ID

Następnie uruchom polecenie:

python hotword.py

Teraz powiedz „Hey Eleven”, aby rozpocząć rozmowę. Miłego czatowania!

[Opcjonalnie] Wytrenuj własne słowo aktywujące

Wygeneruj audio treningowe

Aby wygenerować embeddingi słowa aktywującego, możesz użyć ElevenLabs do stworzenia czterech próbek treningowych. Przejdź do Text To Speech w aplikacji ElevenLabs i wpisz słowo aktywujące, np. „Hey Eleven”. Wybierz głos i kliknij przycisk „Generate”.

Po wygenerowaniu audio pobierz plik i zapisz go w folderze hotword_training_audio w katalogu głównym projektu. Powtórz ten proces jeszcze trzy razy, używając różnych głosów.

Wytrenuj słowo aktywujące

W terminalu, przy aktywnym środowisku wirtualnym, uruchom poniższe polecenie, aby wytrenować słowo aktywujące:

python -m eff_word_net.generate_reference --input-dir hotword_training_audio --output-dir hotword_refs --wakeword hey_eleven --model-type resnet_50_arc

Spowoduje to utworzenie pliku hey_eleven_ref.json w folderze hotword_refs. Teraz wystarczy zaktualizować parametr reference_file w klasie HotwordDetector w pliku hotword.py, aby wskazywał nowy plik referencyjny — i gotowe!

Dalsze kroki