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MIT

xiaozhi-esp32-server

本项目为xiaozhi-esp32提供后端服务,帮助您快速搭建ESP32设备控制服务器。Backend service for xiaozhi-esp32, helps you quickly build an ESP32 device control server.

xinnan-techxinnan-tech
67/ 100

公开评测 · 综合采用结论

具备基础能力,但文档或工程质量仍需完善

查看评测依据 评测我的项目基于公开项目证据,非安全认证或安装推荐
11.1kstars
3.8kforks
最近更新 16天前
评测生成时间(北京时间)
本报告引擎
v3.17.3
当前引擎
v3.17.3

规则版本一致,但报告只反映生成时的证据,不代表项目代码和安全状态始终不变。

重新评测此项目

进入后确认来源与额度,提交才会创建任务。

核对代码版本与送评文本摘要

仅记录实际送评的受限文本,不是完整仓库审计、安装结果或运行时安全保证。Stars、下载量和仓库元数据为采集时的独立信号,不属于此 commit 快照。

xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server @ f1965167cc2993556cd3e963f8657e2686006c77

目录树:eb3feea3defc41606de4319195aaee45c2a65740

README 来源:README.md

  • README.md · 14586 字符
    SHA-256: d9aef38a4ae5a1e4cd3860e34bcf29112ed712849ae7eefb85b9e7940708e340
  • main/manager-mobile/package.json · 6356 字符
    SHA-256: a005cdc76e15111242b00ef1c3d3559a7dc6d0e50e34047dd880b461229e6c93
  • main/manager-web/package.json · 1756 字符
    SHA-256: 52780fdc131fc25409edfbae1544c5796024964102d115a33e1d1055f445a489
  • main/xiaozhi-server/docker-compose.yml · 578 字符
    SHA-256: 65161e6de9dbd5dee3f5aef8e97c89b74c08de7cdc2c1989179e65ad6d28a3d1
  • main/xiaozhi-server/pyproject.toml · 226 字符
    SHA-256: 8f872d62ac619bdd33ac47dbc0608d30608fcb714c58f3090513cfef66807f3f
  • main/xiaozhi-server/requirements.txt · 928 字符
    SHA-256: 892a01521f85ff7810d92f258e16e85576bd69e67f36e1c17fc8b877b5d5d9ec
  • main/digital-human/wakeword_runtime/requirements.txt · 57 字符
    SHA-256: d855713f02a705932bf8ae1000011cb06f7dd753d689355897096e95b1b60da2

摘要对应送评 UTF-8 文本,可能为限额节选,不等于 Git blob SHA。来源由采集方提供,摘要本身不证明来源真实性。

Evaluation report

综合采用结论

67
C
满分 100 · 静态采用参考
需要完善低风险
决策摘要

具备基础能力,但文档或工程质量仍需完善

89%
高置信度
30
文档
100
安全
52
质量
100
活跃
65
采用
  • 基础评测完成+25/25确定性评分与静态安全扫描已完成
  • README 有效证据+18/257,141 个去重后的有效字符
  • 独立证据来源+16/204 类非重复证据,重复文件不叠加
  • 仓库元数据+10/10已取得仓库状态与采用数据
  • 活跃记录+5/5已取得最近提交时间
  • AI 复核+15/15已完成结构化 AI 证据复核

本报告评了什么

综合分用于静态采用筛选,不是任务成功率,也不代表使用 Skill 后的能力提升。

静态检查范围
记录 7 个文件 · 24,487 字符
只检查采集到的受限文本与已知风险模式;未读取的脚本、依赖和运行环境不在结论内。
AI 内容复核
已使用
复核送评文本的说明和设计,不是安装测试或实际任务执行。记录缺失时不推断已使用或未使用。
真实任务效果
本报告未提供实测证据
没有使用/不使用 Skill 的任务对照、重复运行或耗时与 token 成本结果。采用前仍需在隔离环境验证自己的任务。

脚本引用覆盖

脚本引用覆盖记录不可得;不推断没有引用或已经检查。

How it works · 架构图

小智后端组件与设备接入关系

README以组件清单与协议接入方式描述系统构成,无明确时序步骤,适合用组件依赖图表达

AI 提取 · 证据约束

左右滑动查看完整图示

小智后端组件与设备接入关系README以组件清单与协议接入方式描述系统构成,无明确时序步骤,适合用组件依赖图表达设备连接协议转发调用语音与大模型配置与指令下发ESP32设备终端MQTT+UDP/WS网关接入层xiaozhi-server核心服务ASR/LLM/TTS组件能力模块智控台管理界面
图示依据
  • • 核心架构:基于MQTT+UDP网关、WebSocket、HTTP服务器,提供控制台管理和认证系统
  • • 功能清单:支持客户端IOT协议、MCP协议、MCP接入点协议、自定义工具函数
  • • 指令下发:依托MQTT协议,支持从智控台将MCP指令下发到ESP32设备
五维表现
项目目标明确:为ESP32设备提供语音对话后端,功能清单与组件支持表可验证价值;但README仅有部署文档链接,缺少安装命令、可执行示例、输入输出与错误处理说明,采用前需大量自行查阅。
质量证据
  • 适用人群章节:需配合ESP32硬件,且成功对接过虾哥部署的后端服务
  • 部署文档表格:最简化安装与全模块安装,分别链接docs/Deployment.md与docs/Deployment_all.md
  • 警告章节第2条:功能未完善且未通过网络安全测评,请勿在生产环境中使用
  • 声纹识别表备注:需单独部署voiceprint-api服务并依赖MySQL
  • 测试工具表:performance_tester.py与digital-human/index.html的启动方式
采用建议
优势
  • 问题与用途描述
  • 有效 README
  • 许可证信息
  • 结构化章节
  • 未发现已知高风险模式
关注点
  • 缺少提供可执行、可核对的接入与边界证据
  • 缺少安装或接入步骤
  • 缺少可执行示例
  • 部署仅以链接指向docs/Deployment.md,README内无安装命令或最小可运行步骤
  • 无输入输出、接口参数或MCP工具定义说明
适合

已持有ESP32硬件并希望自建小智后端的开发者、需要本地化语音对话链路的家庭或教学场景、需要MCP工具调用与知识库扩展的集成者

不建议直接用于

无ESP32硬件、仅想调用通用API的用户、要求生产级安全与稳定性的部署场景(README明确未通过网络安全测评)、希望开箱即用、无需阅读外部部署文档的用户

也有自己的公开项目?先看完证据,再用当前规则生成独立报告。

评测我的项目 →
文档证据
30/100
问题与用途描述10 分
有效 README12 分
安装或接入步骤14 分
可执行示例16 分
输入、参数或工具说明11 分
输出或结果说明9 分
限制、权限或边界12 分
错误处理或排障8 分
许可证信息5 分
结构化章节3 分
安全证据
低风险
未发现已知高风险模式

静态扫描不是安全保证,生产接入前仍应人工复核权限和数据边界。

优先改进清单
  1. 01补充提供可执行、可核对的接入与边界证据
  2. 02补充安装或接入步骤
  3. 03补充可执行示例
方法、证据与局限展开
数据来源

GitHub Repository API

扫描范围

7 个文件 · 24,487 字符

评测引擎

v3.17.3 · AI 内容复核:已使用(deepseek-flash)

局限
  • 静态评测不会安装或执行项目代码
  • 安全扫描基于高信号文件与已知模式,不能替代人工审计
  • 流行度只反映采用程度,不代表安全或工程质量

30 天热度趋势

README

Banners

小智后端服务xiaozhi-esp32-server

本项目基于人机共生智能理论和技术研发智能终端软硬件体系
为开源智能硬件项目 xiaozhi-esp32提供后端服务
根据小智通信协议使用Python、Java、Vue实现
支持MQTT+UDP协议、Websocket协议、MCP接入点、声纹识别、知识库

常见问题 · 反馈问题 · 部署文档 · 更新日志

简体中文版自述文件 README in English Tiếng Việt Deutsch Português (Brasil) Español GitHub Contributors GitHub pull requests stars

Spearheaded by Professor Siyuan Liu's Team (South China University of Technology)
刘思源教授团队主导研发(华南理工大学)
华南理工大学


适用人群 👥

本项目需要配合 ESP32 硬件设备使用。如果您已经购买了 ESP32 相关硬件,且成功对接过虾哥部署的后端服务,并希望独立搭建自己的 xiaozhi-esp32 后端服务,那么本项目非常适合您。

想看使用效果?请猛戳视频 🎥

响应速度感受 速度优化秘诀 小智数字人 支持语音唤醒 设备呼叫设备,打电话 复杂医疗场景
播放音乐查询天气播报新闻 实时打断 拍照识物品 控制家电开关 多指令任务
MCP接入点 MQTT指令下发 声纹识别 自定义音色 使用粤语交流

警告 ⚠️

1、本项目为开源软件,本软件与对接的任何第三方API服务商(包括但不限于语音识别、大模型、语音合成等平台)均不存在商业合作关系,不为其服务质量及资金安全提供任何形式的担保。 建议使用者优先选择持有相关业务牌照的服务商,并仔细阅读其服务协议及隐私政策。本软件不托管任何账户密钥、不参与资金流转、不承担充值资金损失风险。

2、本项目功能未完善,且未通过网络安全测评,请勿在生产环境中使用。 如果您在公网环境中部署学习本项目,请务必做好必要的防护。


部署文档

Banners

本项目提供两种部署方式,请根据您的具体需求选择:

🚀 部署方式选择

部署方式特点适用场景部署文档配置要求视频教程
最简化安装智能对话、单智能体管理低配置环境,数据存储在配置文件,无需数据库①Docker版 / ②源码部署本地跑 FunASR 较耗内存,全部走 API 时资源占用低-
全模块安装智能对话、多用户管理、多智能体管理、智控台界面操作完整功能体验,数据存储在数据库①Docker版 / ②源码部署 / ③源码部署自动更新教程本地跑 FunASR 较耗内存,另需数据库资源,全部走 API 时资源占用低本地源码启动视频教程

常见问题及相关教程,可参考这个链接

💡 提示:以下是按最新代码部署后的测试平台,有需要可烧录测试,并发为6个,每天会清空数据,

智控台地址: https://2662r3426b.vicp.fun
智控台(h5版): https://2662r3426b.vicp.fun/h5/index.html

服务测试工具: https://2662r3426b.vicp.fun/test/
OTA接口地址: https://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/ota/
Websocket接口地址: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/

🚩 配置说明和推荐

[!Note] 本项目提供两种配置方案:

  1. 入门全免费配置:适合个人家庭使用,所有组件均采用免费方案,无需额外付费。

  2. 流式配置:适合演示、培训、超过2个并发等场景,采用流式处理技术,响应速度更快,体验更佳。

自0.5.2版本起,项目支持流式配置,相比早期版本,响应速度提升约2.5秒,显著改善用户体验。

模块名称入门全免费设置流式配置
ASR(语音识别)FunASR(本地)👍XunfeiStreamASR(讯飞流式)
LLM(大模型)glm-4-flash(智谱)👍qwen-flash(阿里百炼)
VLLM(视觉大模型)glm-4v-flash(智谱)👍qwen3.5-flash(阿里百炼)
TTS(语音合成)EdgeTTS(微软)👍HuoshanDoubleStreamTTS(火山流式)
Intent(意图识别)function_call(函数调用)function_call(函数调用)
Memory(记忆功能)mem_local_short(本地短期记忆)mem_local_short(本地短期记忆)

如果您关心各组件的耗时,请查阅小智各组件性能测试报告,可按报告中的测试方法在您的环境中实际测试。

🔧 测试工具

本项目提供以下测试工具,帮助您验证系统和选择合适的模型:

工具名称位置使用方法功能说明
音频交互测试工具main》digital-human》index.html在 main/digital-human 按其 README 装好依赖后执行 python start.py,然后访问 http://127.0.0.1:8006/index.html测试音频播放和接收功能,验证Python端音频处理是否正常
模型响应测试工具main》xiaozhi-server》performance_tester.py执行 python performance_tester.py测试ASR(语音识别)、LLM(大模型)、VLLM(视觉模型)、TTS(语音合成)等核心模块的响应速度

💡 提示:测试模型速度时,只会测试配置了密钥的模型。


功能清单 ✨

已实现 ✅

请参考-全模块安装架构图

功能模块描述
核心架构基于MQTT+UDP网关、WebSocket、HTTP服务器,提供完整的控制台管理和认证系统
语音交互支持流式ASR(语音识别)、流式TTS(语音合成)、VAD(语音活动检测),支持多语言识别和语音处理
声纹识别支持多用户声纹注册、管理和识别,与ASR并行处理,实时识别说话人身份并传递给LLM进行个性化回应
智能对话支持多种LLM(大语言模型),实现智能对话
视觉感知支持多种VLLM(视觉大模型),实现多模态交互
意图识别支持外挂的大模型意图识别、大模型自主函数调用,提供插件化意图处理机制
记忆系统支持本地短期记忆、mem0ai接口记忆、PowerMem智能记忆,具备记忆总结功能
知识库支持RAGFlow知识库,让大模型判断需要调度知识库后再回答
工具调用支持客户端IOT协议、客户MCP协议、服务端MCP协议、MCP接入点协议、自定义工具函数
指令下发依托MQTT协议,支持从智控台将MCP指令下发到ESP32设备
管理后台提供Web管理界面,支持用户管理、系统配置和设备管理;界面支持中文简体、中文繁体、英文、德语、越南语、巴西葡萄牙语显示
测试工具提供模型响应性能测试工具和音频交互测试工具
部署支持支持Docker部署和本地部署,提供完整的配置文件管理
插件系统支持功能插件扩展、自定义插件开发;新增插件文件在下次设备连接时自动加载,改动已加载插件的代码需重启服务

正在开发 🚧

想了解具体开发计划进度,请点击这里。常见问题及相关教程,可参考这个链接

如果你是一名软件开发者,这里有一份《致开发者的公开信》,欢迎加入!


产品生态 👬

小智是一个生态,当你使用这个产品时,也可以看看其他在这个生态圈的优秀项目


本项目支持的平台/组件列表 📋

LLM 语言模型

使用方式支持平台免费平台
openai 接口调用阿里百炼、火山引擎、DeepSeek、智谱、Gemini、科大讯飞、LM Studio智谱、Gemini
ollama 接口调用Ollama-
dify 接口调用Dify-
fastgpt 接口调用Fastgpt-
coze 接口调用Coze-
xinference 接口调用Xinference-
homeassistant 接口调用HomeAssistant-

实际上,任何支持 openai 接口调用的 LLM 均可接入使用。


VLLM 视觉模型

使用方式支持平台免费平台
openai 接口调用阿里百炼、智谱ChatGLMVLLM智谱ChatGLMVLLM

实际上,任何支持 openai 接口调用的 VLLM 均可接入使用。


TTS 语音合成

使用方式支持平台免费平台
接口调用EdgeTTS、科大讯飞、火山引擎、腾讯云、阿里云及百炼、CosyVoiceSiliconflow、TTS302AI、CozeCnTTS、CustomTTS、OpenAITTS、MinimaxTTSEdgeTTS、CosyVoiceSiliconflow(部分)
本地服务FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3、IndexStreamTTS、PaddleSpeechTTSIndexStreamTTS、PaddleSpeechTTS、FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3

VAD 语音活动检测

类型平台名称使用方式收费模式备注
VADSileroVAD本地使用免费

ASR 语音识别

使用方式支持平台免费平台
本地使用FunASR、SherpaASR、SherpaParaformerASR、VoskASRFunASR、SherpaASR、SherpaParaformerASR、VoskASR
接口调用FunASRServer、火山引擎、科大讯飞、腾讯云、阿里云及百炼、百度云、OpenAI ASR、GroqASR、Qwen3ASRFlashFunASRServer

Voiceprint 声纹识别

使用方式支持平台免费平台
接口调用声纹识别服务(voiceprint-api)-

声纹识别需要单独部署 voiceprint-api 服务(基于 3D-Speaker),并依赖 MySQL,详见声纹识别启用指南


Memory 记忆存储

类型平台名称使用方式收费模式备注
Memorymem0ai接口调用1000次/月额度
Memorypowermem本地总结取决于LLM和DBOceanBase开源,支持智能检索
Memorymem_local_short本地总结免费
Memorynomem无记忆模式免费

Intent 意图识别

类型平台名称使用方式收费模式备注
Intentintent_llm接口调用根据LLM收费通过大模型识别意图,通用性强
Intentfunction_call接口调用根据LLM收费通过大模型函数调用完成意图,速度快,效果好
Intentnointent无意图模式免费不进行意图识别,直接返回对话结果

Rag 检索增强生成

类型平台名称使用方式收费模式备注
Ragragflow接口调用根据切片、分词消耗的token收费借助RagFlow的检索增强生成功能,提供更准确的对话回复

鸣谢 🙏

Logo项目/公司说明
README 图片百聆语音对话机器人本项目受百聆语音对话机器人启发,并在其基础上实现
README 图片十方融海感谢十方融海为小智生态制定了标准的通讯协议、多设备兼容性方案及高并发场景实践示范;为本项目提供了全链路技术文档支持
README 图片玄凤科技感谢玄凤科技贡献函数调用框架、MCP通信协议及插件化调用机制的实现代码,通过标准化的指令调度体系与动态扩展能力,显著提升了前端设备(IoT)的交互效率和功能延展性
README 图片huangjunsen感谢huangjunsen 贡献智控台移动端模块,实现了跨平台移动设备的高效控制与实时交互,大幅提升了系统在移动场景下的操作便捷性和管理效率
README 图片汇远设计感谢汇远设计为本项目提供专业视觉解决方案,用其服务超千家企业的设计实战经验,赋能本项目产品用户体验
README 图片西安勤人信息科技感谢西安勤人信息科技深化本项目视觉体系,确保整体设计风格在多场景应用中的一致性和扩展性
README 图片代码贡献者感谢所有代码贡献者贡献者,你们的付出让项目更加健壮和强大。
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