AI桌面陪伴助手：方案更新至 v2.4，代码剥离到独立仓库
代码剥离 - 助手本体、TTS 服务、P0 基准脚本、ESP32 固件移到 ~/workspace/ai-companion （独立 git 仓库），本目录只留方案、P0 报告与硬件记录 - 因此删除 esp32_smile_test.ino / esp32_touch_eyes.ino - 同时移除已失效的 .gitignore（原本只为挡住模型体积，代码已搬走） 方案 v2.4 重大变更：架构从"单机"改为"服务器即助手、本地为客户端" - 起因：实测 N5095 无 AVX2，跑不动可用的语音模型 - N5095 降为客户端/外设桥，只做 USB 接入、DoA、WebRTC 客户端 - 实施阶段表加进度列（P0/P1/P3/P4a 部分完成），新增三条验收要求 - 采购清单按实际到货更新，标出屏幕形态待确认（2.8寸 vs 原定1.28寸圆屏） 技术栈（实测更新） - LLM：DeepSeek deepseek-flash（云端，必须关思考）；本机 27B 已停用 - TTS：Qwen3-TTS 1.7B（服务器 3090）；vits-zh-ll 因音色不满意被替换 - STT：Zipformer int8 未变，中文识别率仍是未闭合项 新增两份 P0 报告 - P0-Qwen3TTS报告.md：TTS 换型过程与实测 - P0-DeepSeek验证报告.md：四条路径验证 两份旧报告加了状态说明（结论仍有效但选型已变）， 并修正了随代码移走而失效的引用与复现命令。
This commit is contained in:
ylhan
@@ -0,0 +1,228 @@
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# P0 基准报告 · 本地 STT / TTS
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> ⚠️ **TTS 选型已于 2026-09-15 变更。**
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> 本报告选出的 vits-zh-ll 虽然速度达标（服务器 RTF 0.09），
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> 但用户试听反馈**音色不满意**，最终换成 Qwen3-TTS 1.7B（RTF 0.55–0.94）。
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> 见 `P0-Qwen3TTS报告.md`。
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>
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> **本报告的核心结论仍然有效且在用**：
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> - STT 线程数不能按"核多给多"猜（N5095 上 4 线程比 2 线程慢 3.9 倍）
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> - 冲刷耗时 ≈ 0，流式解码已持续输出
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> - VITS 非自回归、`max_num_sentences=1` 会静默截断——这两条对 Qwen3-TTS 同样适用
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> - STT 中文识别率未测（无参考文本），此结论仍然成立
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>
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> 另：本报告测出的"服务器（i9-14900K）上 STT RTF 0.03"仍是当前生产配置。
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日期：2026-09-14。机器：Celeron N5095（4 核，**无 AVX2**）/ Ubuntu 24.04.3 / 16G。
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脚本目录：`p0/stt_tts_bench/`。全部为实测数据，非估算。
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复现：
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```bash
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cd ~/workspace/ai-companion/p0/stt_tts_bench
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./download_models.sh # 走 hf-mirror
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python3 bench_stt.py # STT
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python3 bench_tts_compare.py # TTS 横向对比
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python3 bench_concurrent.py # 并发
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python3 bench_roundtrip.py # 往返
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python3 bench_threads.py # 线程扫描
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```
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## 一、结论
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**本地语音方案成立，但必须换 TTS 模型。**
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内核：**STT 没问题，vits-zh-ll 不行，Piper 可以。**
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| 组件 | 选型 | RTF | 判定 |
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|---|---|---|---|
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| STT | 流式 Zipformer 中英双语 int8 | 0.22（单跑）/ 0.50（并发） | ✅ 可用 |
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| TTS | vits-zh-ll（115MB） | **1.86** | ❌ 慢于实时，不可用 |
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| TTS | **piper-huayan-medium（61MB）** | **0.36** | ✅ 推荐 |
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| TTS | piper-huayan-x_low（20MB） | 0.17 | ⚠ 快但音质存疑，待试听 |
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## 二、STT
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### 速度
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| 线程数 | RTF 中位 | 单块解码 p95 | 判定 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 0.37 | 1.19 | 平均够，但存在突发积压 |
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| **2** | **0.22** | **0.79** | ✅ 最佳 |
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| 3 | 0.63 | — | 反而变慢 |
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| 4 | 0.86 | 3.78 | 严重变慢 |
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**关键发现：线程数超过 2 会急剧退化**，2→4 线程 RTF 从 0.22 涨到 0.86（慢 3.9 倍）。
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重复 5 轮稳定复现，不是噪声。
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原因判断：N5095（Jasper Lake）是**单通道内存**，且 L2 仅 1.5MB、L3 仅 4MB。
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并且 onnxruntime 空闲工作线程默认自旋占核；4 个 ORT 线程 + Python 主线程 = 5 线程抢 4 个核，
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主线程（负责喂音频）被饿死。
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→ **实现时 STT 固定 `num_threads=2`。** 不要"核多就多给线程"。
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### 其他指标
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- **首字延迟**：喂进 0.5～1.4 秒音频后出现第一个中间结果。这是模型的算法前瞻量，与算力无关。
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- **冲刷耗时 = 0ms**：`input_finished()` 后立即拿到最终结果。流式解码过程中已经持续输出，
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收尾不额外花钱。**"说完到出结果"的开销主要在 VAD 判定说完的等待，不在识别器。**
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- 注：并非每个 100ms 块都触发解码（约每 3 块解一次，即模型 chunk 约 300ms），
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所以"单块 p95 > 1"不等于积压，应看 RTF。
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### 识别正确率：未测
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4 段测试音频是 sherpa-onnx 自带的中英双语真人录音，**没有参考文本**，无法算字错率。
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尝试用"TTS 合成已知文本 → 喂给 STT"来算 CER，但**这个方法在这台机器上不成立**：
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合成音频会让 STT 产生大量重复（"晴晴转转"、"月月月"），而同样的解码配置下真人录音完全正常。
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换 greedy / beam_search、换块大小、开关端点检测，四种配置结果完全一致 —— 说明问题出在合成音频
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本身，不是解码配置。
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**结论：STT 在中文真人语音上的正确率目前没有可信数据。** 需要一份带标注的中文真人测试集，
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或用麦克风录一批带文本的语音。这是 P0 尚未闭合的一项，不能靠现有数据下结论。
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## 三、TTS
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### 速度
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| 模型 | 大小 | RTF（2线程） | 19字句首音延迟 | 判定 |
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|---|---|---|---|---|
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| vits-zh-ll | 115MB | 1.86 | 2748ms | ❌ |
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| piper-x_low | 20MB | 0.17 | 585ms | ✅ 快 |
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| piper-huayan-medium | 61MB+espeak | 0.36 | ~650ms | ✅ 推荐 |
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**VITS 非自回归**：验收时确认回调只在合成完成后触发一次，
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所以**首音延迟 = 总合成耗时**，没有"边合成边播"的可能。
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分句播放是唯一的提前出声手段（`max_num_sentences=1` 逐句合成）。
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### 连续播放模拟（5 句）
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| 模型 | 各句空档 | 最大空档 |
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|---|---|---|
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| vits-zh-ll | 2.0 / 1.6 / 0.5 / 2.9 / 3.8 秒 | **3.80s** |
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| piper-x_low | 0.5 / 0 / 0 / 0 / 0 秒 | 0.47s（仅首句） |
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vits-zh-ll 每句之间都会出现 0.5～3.8 秒的静默空档，说话断断续续。
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Piper 除首句外无空档。
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### 音质：必须人工试听
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往返测试的 CER 不可信（见上），但可以给出**相对**信号：
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| 模型 | 往返 CER | 输出峰值 | 输出 RMS |
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|---|---|---|---|
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| vits-zh-ll | 0.25 | **0.15** | 0.045 |
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| piper-x_low | 0.72 | 0.49 | 0.092 |
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| piper-huayan-medium | 0.32 | 0.59 | 0.105 |
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两点值得注意：
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1. **vits-zh-ll 输出音量极低**（峰值 0.15，只有 Piper 的 1/4）。接音箱时必须补增益，
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否则要么听不见，要么底噪被一起放大。
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2. **piper-x_low 音质存疑**：合成时有 `Unknown token: ̪` 警告，且往返 CER 明显偏差。
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速度虽好（RTF 0.17），但**不建议直接用**。
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已生成三个模型同一句话的试听文件，请人工判断：
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```
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~/workspace/ai-companion/p0/stt_tts_bench/listening_test/vits-zh-ll.wav
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p0/stt_tts_bench/listening_test/piper-x_low.wav
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p0/stt_tts_bench/listening_test/piper-medium.wav
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```
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**音质只能靠耳朵定，仪器测不出来。这一项在试听前不能算通过。**
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## 四、并发（这是最接近真实负载的测试）
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助手说话时麦克风不关（要检测打断），所以 STT 必须与 TTS 同时跑。
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| TTS 模型 | STT 单跑 | TTS 单跑 | STT 并发 | TTS 并发 | 退化 | 判定 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| piper-x_low | 0.26 | 0.19 | **0.50** | **0.33** | 1.9× / 1.7× | ✅ 余量 2.0× / 3.1× |
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| vits-zh-ll | 0.26 | 1.97 | 0.48 | **2.39** | 1.9× / 1.2× | ❌ 跟不上 |
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并发下两者都退化约 1.8 倍（4 核争抢所致，符合预期）。
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用 Piper 时 STT 0.50 + TTS 0.33，都远低于 1，**架构成立**。
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但这只是 STT + TTS 两项。方案还要同时跑人脸检测/跟踪。视觉再加进来是否还够，
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需要单独测（未测）。
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## 五、对方案 P1 指标的影响
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方案 P1 目标："短问答结束到首段有声回复，P50≤2 秒、P95≤4 秒"。
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用实测数据推算（`thinking` 关闭）：
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| 环节 | 耗时 | 来源 |
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|---|---|---|
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| VAD 判定说完 | 200～500ms（估） | 待实测 |
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| STT 冲刷 | ≈0ms | 实测 |
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| LLM 首 token | 786ms（P50） | P0-DeepSeek 报告 |
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| TTS 首音（Piper medium，短句） | ~650ms | 实测 |
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| **合计** | **约 1.6～2.0 秒** | |
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**用 Piper 时 P50 目标勉强可达**，但没有富余；P95 需要看网络抖动。
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用 vits-zh-ll 则完全不可能（TTS 单项就 2.7 秒）。
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## 六、未测事项（不要当成已通过）
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- **STT 中文真人识别率**：无参考文本，未测。
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- **TTS 音质**：待人工试听 `listening_test/`。
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- **视觉并发**：人脸检测加入后的 CPU 争抢未测。
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- **真实音频链路**：麦克风阵列、远场、AEC、回声参考全部未测，无硬件。
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- **int8 量化损失**：只测了 int8 encoder，未与 fp32 对照（fp32 315MB，本机大概率跑不动）。
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- **长时稳定性**：未做 2 小时/8 小时测试。
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## 六之二、补充：更多 TTS 候选（同日追加）
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用户试听后反馈 **vits-zh-ll 听感最好**，但它是 RTF 1.86 的不可用项。
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据此追加测试了 5 个候选，全部实测：
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| 模型 | 大小 | 单独 RTF（最佳线程） | 并发 RTF | 备注 |
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|---|---|---|---|---|
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| piper-x_low | 20MB | 0.17 @2 | 0.33 | 有 Unknown token 警告，音质存疑 |
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| **piper-medium** | 61MB | **0.32 @2** | **0.51** | 用户反馈不如 vits |
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| **matcha-icefall-zh-baker** | 88MB + 3.6MB 声码器 | **0.38 @2** | **0.94** | 新候选，流匹配 + HiFi-GAN |
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| vits-zh-ll | 115MB | 1.14 @4 / 1.87 @2 | 1.48–2.39 | 听感最好，但不可用 |
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| kokoro fp32 | 383MB | 1.96 @4 | — | 排除 |
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| kokoro int8 | 181MB | **3.54 @4** | — | 排除 |
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### 两条新增的机理结论
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1. **TTS 的线程扩展性与 STT 相反**。STT 超过 2 线程急剧退化（4线程慢 3.9 倍），
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而 vits-zh-ll 是线程越多越快（1线程 3.59 → 4线程 1.14）。
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原因：STT 是大量小算子（每算子一次线程同步，线程越多同步开销越大），
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TTS 是少数大算子（CPU 密集，可有效并行）。
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**两类服务的线程配置必须分开调，不能统一。**
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2. **int8 量化在这台机器上反而更慢**。Kokoro int8（3.54）比 fp32（1.96）慢近一倍。
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原因：Tremont 没有 VNNI 指令，int8 的快速点积路径用不上，
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权重需要现场反量化，额外开销盖过了带宽收益。
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→ **本机不要走 int8 量化路线做加速。**（STT 的 int8 encoder 是发布方直接训练的量化模型，
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不是运行时量化，不受此限。）
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### 当前选型状态
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- **速度与余量最优**：piper-medium（并发 0.51，余量约 2 倍）
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- **架构档次更高、速度尚可**：matcha-baker（并发 0.94，**几乎没有余量**）
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- matcha 的并发退化（0.38→0.94，2.5 倍）明显大于 piper-medium（0.32→0.51，1.6 倍），
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判断与 HiFi-GAN 声码器吃内存带宽有关（本机单通道内存）。
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**若选 matcha，人脸检测等其它负载再加进来很可能压垮实时性，需要实测。**
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已生成响度归一化的 A/B 试听（统一到 -20 dBFS RMS，
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避免"响度差被误当成音质差"——vits-zh-ll 原始峰值仅 0.17，比 Piper 低 3.5 倍）：
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~/workspace/ai-companion/p0/stt_tts_bench/listening_ab/{vits-zh-ll,matcha-baker,piper-medium}_{0,1}.wav
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```
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## 七、工程陷阱记录
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1. **`max_num_sentences=1` 会截断多句输入**为第一句，且不报错。
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传含多个句号的文本会静默丢失后半段。必须自己先分句逐句送。
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2. **hf-mirror 对 urllib 默认 UA 返回 403**，需伪装 User-Agent。
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3. **espeak-ng-data 里有带空格的文件名**（`voices/!v/Mr serious`），URL 必须转义。
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4. **代码曾位于 note_sync（Obsidian 笔记仓库）内，是经软链接访问的**，
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模型一度差点被推进笔记仓库。**2026-09-15 已把代码剥离为独立仓库**
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（`~/workspace/ai-companion/`），笔记库只剩文档，这个问题不复存在。
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教训：代码和笔记共用版本控制，迟早要在 ignore 规则上反复花时间。
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