# voice_drone_assistant

从原仓库抽离的**独立可运行**子工程：麦克风采集 → VAD 切段 → **SenseVoice STT** → **唤醒词** →（关键词起飞 / **Qwen + Kokoro 对话播报**）。

**部署与外场启动（推荐先读）：[docs/DEPLOYMENT_AND_OPERATIONS.md](docs/DEPLOYMENT_AND_OPERATIONS.md)**  
**日常配置索引：[docs/PROJECT_GUIDE.md](docs/PROJECT_GUIDE.md)** · 云端协议：[docs/llmcon.md](docs/llmcon.md)

## 目录结构

| 路径 | 说明 |
|------|------|
| `main.py` | 启动入口 |
| `with_system_alsa.sh` | Conda 下建议包一层启动，修正 ALSA/PortAudio |
| `voice_drone/core/` | 音频、VAD、STT、TTS、预处理、唤醒、配置、识别器主流程 |
| `voice_drone/main_app.py` | 唤醒流程 + LLM 流式 + 起飞脚本联动（原 `rocket_drone_audio.py`） |
| `voice_drone/config/` | `system.yaml`、`wake_word.yaml`、`keywords.yaml`、`command_.yaml` |
| `voice_drone/logging_/` | 彩色日志 |
| `voice_drone/tools/` | YAML 加载等 |
| `scripts/` | PX4 offboard、`generate_wake_greeting_wav.py` |
| `assets/tts_cache/` | 唤醒问候 WAV 缓存 |
| `models/` | **需自备或软链**，见 `models/README.txt` |

## 环境准备

1. Python 3.10+（与原项目一致即可），安装依赖：

   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

2. 模型：将 STT / TTS /（可选）Silero VAD 放到 `models/`，或按 `models/README.txt` 从原仓库 `src/models` 创建符号链接。

3. 大模型：默认查找 `cache/qwen25-1.5b-gguf/qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf`，或通过环境变量 `ROCKET_LLM_GGUF` 指定 GGUF 路径。

## 运行

在 **`voice_drone_assistant` 根目录** 执行：

```bash
bash with_system_alsa.sh python main.py
```

常用参数与环境变量与原 `rocket_drone_audio.py` 相同（如 `ROCKET_LLM_STREAM`、`ROCKET_INPUT_DEVICE_INDEX`、`--input-index`、`ROCKET_ENERGY_VAD` 等），说明见 `voice_drone/main_app.py` 文件头注释。

也可直接跑模块：

```bash
bash with_system_alsa.sh python -m voice_drone.main_app
```

## 为什么不默认带上原仓库的 models？

- **ONNX / GGUF 体积大**（动辄数百 MB～数 GB），放进 Git 或重复拷贝会加重仓库和同步成本。
- 抽离时只保证 **代码与配置自给**；权重文件用 **本机拷贝 / U 盘 / 另一台预先 `bundle`** 更灵活。

若你本机仍摆着原仓库 `rocket_drone_audio`，且 `voice_drone_assistant` 在其子目录下，代码里有个**临时便利**：`models/...` 找不到时会尝试 **上一级 `src/models/...`**，所以在开发机上可以不改目录也能跑。  
**这只在「子目录 + 上层仍有原仓库」时有效**，把 `voice_drone_assistant` **单独拷到另一台香橙派后，上层没有原仓库，必须在本目录自备 `models/`（和可选 `cache/`）**。

## 拷到另一台香橙派要做什么？

1. **整目录复制**（建议先在本机执行下面脚本打全模型，再打包 `voice_drone_assistant`）：

   ```bash
   cd /path/to/voice_drone_assistant
   bash scripts/bundle_for_device.sh /path/to/rocket_drone_audio
   ```

   会把 `SenseVoiceSmall`、`Kokoro-82M-v1.1-zh-ONNX`（及存在的 `SileroVad`）复制到本目录 `models/`；可按提示选择是否复制 Qwen GGUF。

2. **新机器上 Python 依赖**：另一台是**全新系统**时，需要再装一次（或整体迁移同一个 conda/env）：

   ```bash
   cd voice_drone_assistant
   pip install -r requirements.txt
   ```

   二进制/系统库层面若仍用 conda + PortAudio，建议继续 **`bash with_system_alsa.sh python main.py`**。

3. **大模型路径**：若未打包 `cache/`，在新机器设环境变量或放入默认路径，例如：

   ```bash
   export ROCKET_LLM_GGUF=/path/to/qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf
   ```

综上：**工程可独立**，但必须带上 **`models/` + 已装依赖 +（可选）GGUF**；**`pip install` 每台新环境通常要做一次**，除非你把整个 conda env 目录一起迁移。

## 与原仓库关系

- 本目录为**代码与配置的复制 + 包名调整**（`src.*` → `voice_drone.*`），默认不把大体积 `models/`、`cache/` 放进版本库。
- 原仓库 `rocket_drone_audio` 仍可继续使用；开发阶段两者可并存，部署到单机时只带走 `voice_drone_assistant`（+ `bundle` 后的模型）即可。

## 未纳入本工程的模块

PX4 电机演示、独立录音脚本、Socket 试飞控协议服务端、ChatTTS 转换脚本等均留在原仓库，以减小篇幅；本工程仍通过 `SocketClient` 预留配置项（`TakeoffPrintRecognizer` 使用 `auto_connect_socket=False`，不依赖外置试飞控 Socket）。