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1. 功能：支持语音到语音的实时交互，提供自然流畅的对话体验。
2. 技术：基于 Whisper Small、Llama 3.2 和 Kokoro-82M 技术，实现语音识别与生成。
3. 应用：适用于个人助理、娱乐互动和教育辅导等多种场景。

正文（附运行示例）

Weebo 是什么

Weebo 是一款实时语音聊天机器人，基于 Whisper Small、Llama 3.2 和 Kokoro-82M 技术驱动。它能够通过语音识别和生成技术，与用户进行自然流畅的对话，提供实时的语音交互体验。

Weebo 可以应用于多种场景，如个人助理、娱乐互动和教育辅导等。无论是查询信息、设置提醒，还是进行趣味对话，Weebo 都能为用户提供便捷的服务。

Weebo 的主要功能

• 语音到语音交互：用户可以通过语音与 Weebo 进行交流，无需手动输入文字，交互更加自然和便捷。
• 实时对话：能实时响应用户的语音指令和问题，提供即时的反馈和回答，像与真人对话一样。
• 多语言支持：支持多种语言，满足不同用户的需求。

Weebo 的技术原理

• 语音识别：Weebo 基于先进的语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本。具体实现中，可以采用 Web Speech API 或 WebRTC 结合 Whisper 等技术。
• 语音生成：Weebo 使用 AI 语音生成技术，将文本转换为自然语音。基于深度学习模型，生成具有适当语调、节奏和情感表达的语音。

如何运行 Weebo

1. 下载所需模型

首先，下载 Kokoro-82M 的 TTS 模型：

wget https://github.com/thewh1teagle/kokoro-onnx/releases/download/model-files/kokoro-v0_19.onnx

然后，使用 Ollama 拉取 Llama 3.2 模型：

ollama pull llama3.2

2. 运行 Weebo

在终端中运行以下命令启动 Weebo：

python main.py

程序启动后，Weebo 将开始监听语音输入。用户只需自然说话，稍作停顿后，Weebo 会通过语音合成技术进行回复。按下 Ctrl+C 即可停止程序。

资源

• 项目官网：https://amanvir.com/weebo
• GitHub 仓库：https://github.com/amanvirparhar/weebo

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