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  4. 试图通过小爱音箱和本地LLM通话 (未完成)

试图通过小爱音箱和本地LLM通话 (未完成)

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
本地模型
16 帖子 7 发布者 599 浏览
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  • Tony WangT
    Tony WangT
    Tony Wang
    易有太极
    发表于 最后由 Tony Wang 编辑
    #1

    g0kGzXRaIrhoXS7Yq2_7KQ.jpg

    我有个旧的小爱音箱, 这两天折腾了一下, 试图把它和我的本地LLM连接起来, 能够实现我和AI的连续对话.

    目前还没有折腾成功, 但是有了一定的进展. 跟大家汇报一下, 也看看有没有朋友有类似经验, 一起研究一下.

    先说结果:

    1, 可以通过软件hook小爱的对话, 并且做一个bridge连接我本地LLM, 实现单次对话. 但是延迟比较大, 无法打断小爱自己的回答. 所以最后的结果是, 一个问题, 小爱会回答两遍, 后面的才是LLM的回答.

    2, 已经可以SSH进入小爱的root环境. 接下来是刷固件, 还是修改软件的路线还没定下来.

    下面是折腾过程:

    这个功能的实现, 有两个技术路线, 一是不动小爱的系统, 通过软件和它沟通; 二是进入小爱的系统, 进行更改或者刷机. 两条路线我都试了一下.

    软件方面

    试了xiaomusic, xiaoGPT 和 Songloft. 其中xiaomusic 不太适用; xiaoGPT无法通过小米账号的验证. Songloft可用, 并提供了一个webhook, 可以抓取小爱的mic和输出内容.

    我用 "小爱同学, 问一下AI..." 来触发bridge, 去连接我本地的LLM, 本地的LLM是 vllm下的 Qwen3.6 27B Q8 版本, 速度还可以.

    但问题是webhook的延迟比较大, 无法及时打断小爱自己的回答. 所以最后的结果是, 我提问了一个问题, 小爱会先自己回答一遍, 然后过10来秒, 它会再把LLM的回答念一遍.

    结论: 单次对话可用, 但体验不好.

    系统方面

    我的小爱音箱是S12 PCB黑板, 属于早期的版本, 但手欠生过固件, 导致网上对早期root密码的破解全部不能用.

    最后通过修改/etc/inittab 中的ttys0 login选项, 绕过了它的pam验证, 成功拿到了串口的root.

    接下来就比较顺利, 有了root权限, 开启SSH. 但是又遇到一个麻烦问题. 它采用的是双系统镜像. 当我准备修改另一个镜像也同样开启SSH的时候, WLAN错误, 只能恢复出厂设置, 配置全部丢失.

    目前是重新修改了当前的启动环境, 暂时不动第二个系统镜像. 反正启动如果不报错, 不升级固件, 它不会切换启动的镜像.

    结论: 有进展, 待进一步研究.

    拆机-->TTL-->SSH

    小爱音箱还是比较好拆的, 底座的防滑胶垫撕开, 4个螺丝拧下来, 就露出了本体.
    IMG_1343.jpeg

    电路板上有个三脚插针, 分别是GND, TX和RX, 连接到电脑上, 115200, 8N1, 就能进入串口了.
    IMG_1342.jpeg

    启动过程中按 f+回车, 就能进入 False Safe模式, 可以看到, 它的系统就是在 openwrt的基础上改的.
    Screenshot 2026-08-26 at 12.42.26 PM.png

    进入False Safe模式后, 修改/etc/inittab中
    ttys0为:

    ttys0::askfirst:/bin/ash --login

    这样就能通过串口直接root进入了.
    Screenshot 2026-08-26 at 12.44.03 PM.png

    进入后, 还要修改/etc/pam.d/common-auth, 绕过pam验证, 否则SSH验证不过去.
    然后, 修改root密码, 启动ssh, 并且生成key, 设置为用key登录, 就可以顺利地ssh进去了.
    Screenshot 2026-08-26 at 12.47.38 PM.png

    目前只折腾到了这里, 其中还是有不少坑的. 等稍后再研究如何与本地LLM对话. 成功后再给大家汇报详细过程.

    1 条回复 最后回复
    1
    • kos orK
      kos orK
      kos or
      至尊皇帝
      发表于 最后由 kos or 编辑
      #2

      有想過未來弄一個來玩玩 接上自己的Agent 很方便
      樓上一個 樓下一個 直接語音控制

      YT這裡有一個方案 不過我還沒試過

      edcaf119-d2a0-494a-82ef-ce1ed355f3be-image.jpeg

      Youtube Video

      1 条回复 最后回复
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      • Tony WangT
        Tony WangT
        Tony Wang
        易有太极
        发表于 最后由 Tony Wang 编辑
        #3

        谢谢, 看起来不错, 我回头试一下.

        不过我的型号和它支持的不太一样, 有可能变砖 😞

        另外, 也可以用树莓派之类的自己做智能音箱, 不过高质量的麦克风阵列自己可能做不好.

        kos orK 2 条回复 最后回复
        1
        • Tony WangT Tony Wang

          谢谢, 看起来不错, 我回头试一下.

          不过我的型号和它支持的不太一样, 有可能变砖 😞

          另外, 也可以用树莓派之类的自己做智能音箱, 不过高质量的麦克风阵列自己可能做不好.

          kos orK
          kos orK
          kos or
          至尊皇帝
          发表于 最后由 编辑
          #4

          前陣子看到 小米智能音箱Pro超级小爱同学2025的廣告
          能控制家裡的設備 感覺很有趣
          大概明年會買兩個來試試 反正只要一說話
          Agent 就能幫我們處理事情了 太科幻電影鋼鐵人了 哈哈

          6cd75905-449c-4714-aa56-307faa7958e8-image.jpeg

          1 条回复 最后回复
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          • Tony WangT Tony Wang

            谢谢, 看起来不错, 我回头试一下.

            不过我的型号和它支持的不太一样, 有可能变砖 😞

            另外, 也可以用树莓派之类的自己做智能音箱, 不过高质量的麦克风阵列自己可能做不好.

            kos orK
            kos orK
            kos or
            至尊皇帝
            发表于 最后由 kos or 编辑
            #5

            @Tony-Wang said:

            高质量的麦克风阵列自己可能做不好

            麦克风阵列 我大概買現成的 還有攝像頭之類的硬體設備

            攝像頭的影片大概是用小模型vison LLM去處理 這個就要佔用一張或半張顯卡VRAM了

            Tony WangT 1 条回复 最后回复
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            • kos orK kos or

              @Tony-Wang said:

              高质量的麦克风阵列自己可能做不好

              麦克风阵列 我大概買現成的 還有攝像頭之類的硬體設備

              攝像頭的影片大概是用小模型vison LLM去處理 這個就要佔用一張或半張顯卡VRAM了

              Tony WangT
              Tony WangT
              Tony Wang
              易有太极
              发表于 最后由 Tony Wang 编辑
              #6

              @kos-or

              实时用摄像头分析画面的情景应该不多. 可以分层处理.

              大部分时候只是监测画面是否有所改变. 如果有改变再截图, 分析是什么. 如果是可疑的状态, 再进一步分析, 最后决定是否开启实时的追踪和分析.

              费用应该还是能接受的, 无论是本地还是云端.

              kos orK 1 条回复 最后回复
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              • imbiplaza ASUSI
                imbiplaza ASUSI
                imbiplaza ASUS
                谪仙人
                发表于 最后由 编辑
                #7

                我有一个构思就是店小2.。。之前我做的是小厂长,监督每一个cnc的出品。。。

                1 条回复 最后回复
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                • N
                  N
                  neo
                  体面乡绅 硕果累累
                  发表于 最后由 编辑
                  #8

                  用手机作为前端也是一个可行的方案

                  Tony WangT 1 条回复 最后回复
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                  • N neo

                    用手机作为前端也是一个可行的方案

                    Tony WangT
                    Tony WangT
                    Tony Wang
                    易有太极
                    发表于 最后由 编辑
                    #9

                    @neo 说:

                    用手机作为前端也是一个可行的方案

                    前端需要高质量的麦克风阵列和较大功率的扬声器. 手机这两点都不太行.

                    1 条回复 最后回复
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                    • C
                      C
                      coolstar
                      硕果累累
                      发表于 最后由 编辑
                      #10

                      膜拜一下,能动手搞硬件的都感觉很厉害!

                      1 条回复 最后回复
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                      • terryT terry 于 将此主题固定
                      • Tony WangT Tony Wang

                        @kos-or

                        实时用摄像头分析画面的情景应该不多. 可以分层处理.

                        大部分时候只是监测画面是否有所改变. 如果有改变再截图, 分析是什么. 如果是可疑的状态, 再进一步分析, 最后决定是否开启实时的追踪和分析.

                        费用应该还是能接受的, 无论是本地还是云端.

                        kos orK
                        kos orK
                        kos or
                        至尊皇帝
                        发表于 最后由 kos or 编辑
                        #11

                        @Tony-Wang said:

                        实时用摄像头分析画面的情景应该不多. 可以分层处理.

                        我希望能做到Agent 見到我出現在鏡頭中的畫面 接下來能主動跟我打招呼聊天
                        例如我跟它在一樓聊天, 我邊走邊聊, 接著走到二樓接著聊,

                        或者 我移動到二樓, 它主動跟我聊天 問我有什麼任務需要它去做的或者跟我匯報今天它的任務成果

                        就是Ironman Jarvis 的樣子 (按照這個場景 看來要準備個幾個螢幕了)
                        e208921e-2786-4943-aab4-85164a19de52-image.jpeg

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                        • 系统 于 取消固定此主题
                        • Tony WangT
                          Tony WangT
                          Tony Wang
                          易有太极
                          发表于 最后由 编辑
                          #12

                          又折腾了几天, 终于联通了小爱音箱和我本地大模型的连续对话.

                          使用的是: GitHub - coderzc/open-xiaoai-bridge: 小爱音箱与外部 AI 服务(OpenClaw、小智 AI 等)的桥接器 · GitHub

                          • 它并不支持我的S12这个型号, 所以在AI的帮助下, 做了个钩子, 把小爱的语音直接送给它的server端.
                          • 本地用qwen 35BA3B, 小爱自己的TTS, 速度还算流畅, 对话体验还不错.
                          • 试了一下用qwen tts 接管小爱的TTS, 语音效果好, 但是延迟太大. 最后放弃. 以后再研究研究流式播放吧.
                          • 一路上踩了无数坑, 累死了. 先告一段落. 等有精力了再折腾折腾.
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                          • xiang xuX
                            xiang xuX
                            xiang xu
                            发表于 最后由 编辑
                            #13

                            这东西好玩,可以当成家里的百科全书了,有详细的教程不

                            1 条回复 最后回复
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                            • Tony WangT
                              Tony WangT
                              Tony Wang
                              易有太极
                              发表于 最后由 编辑
                              #14

                              嗯, 稍后我整理一下, 不过小爱的型号种类很多. 从需要 拆机, 刷机的, 到不许需要拆, 刷的都有. 我是早期的 MDZ-25-DA 型号, 内部型号S12 .

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • imbiplaza ASUSI
                                imbiplaza ASUSI
                                imbiplaza ASUS
                                谪仙人
                                发表于 最后由 编辑
                                #15

                                想要玩一玩。。。。。

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • williamlouisW
                                  williamlouisW
                                  williamlouis
                                  易有太极
                                  发表于 最后由 编辑
                                  #16

                                  油管有人出了成品。我去找找

                                  个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

                                  1 条回复 最后回复
                                  0

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