如果您正在考虑设立一个 基于树莓派的人工智能助手您来对地方了：如今，语音、视觉和语言模型的结合在这些小型单板计算机 (SBC) 上已经可行，无论是 Raspberry Pi 4 还是功能更强大的 Raspberry Pi 5。已有实际项目证明了这一点，并且还有官方配件可以加速 AI 运算，使其更进一步。
本文将为您提供非常全面的概述：从基于 Pi 4 的语音激活家庭助手以及诸如……之类的工具。 VOSK 和 Ollama……最高可达树莓派 5，支持唤醒词、转录和本地推理，并可搭配 Qwen3:1.7bo 和 Gemma3:1b 等紧凑型模型。您还将了解配备 Hailo-8L NPU 的 AI 套件如何与树莓派 5 集成，识别和文本转语音 (TTS) 应使用哪些库，以及为什么在家中和工作场所优先考虑安全至关重要。
为什么选择树莓派来构建人工智能助手
树莓派上的智能助手可以让你以低成本和极低的功耗控制设备、回答问题并自动执行日常任务；换句话说，它是一个理想的平台。 学习、原型设计和部署 无需始终依赖云端即可实现语音和语言功能。
使用树莓派，您可以集成麦克风、摄像头和小屏幕，还可以使用 Python、Java 或 C++ 进行编程；这为各种项目打开了大门，从语音激活状态面板到带人脸识别的门禁系统，甚至是家用机器人。 倾听、理解并行动 按照您的指示。
树莓派 4 与树莓派 5：性能与可能性
树莓派 4 证明了只要选择合适的协议栈，本地语音助手是可行的；然而，树莓派 5 不仅加速了 CPU 和 GPU，还增加了 PCIe 连接以支持高性能配件，并改进了端口和带宽。 整体体验变得更加流畅.
树莓派 5 的规格中，其突出特点包括最高主频达 2,4 GHz 的 ARM Cortex-A76 处理器、最高 8 GB 的 LPDDR4X 内存、Wi-Fi 5、蓝牙 5.0/BLE 以及支持 4K 60Hz 输出的双 micro-HDMI 接口。结合强大的传感器组合，这使得助手能够无缝处理并发任务并保持稳定运行。 低延迟 在语音交互中。
ASRAI：一个基于树莓派 4 的实际项目，专注于隐私和控制
一位富有创意的开发者打造了 ASRAI，这是一款基于 Raspberry Pi 4 Model B 的语音助手，配备 3,5 英寸 GPIO 显示屏和索尼 PlayStation Eye 摄像头。真正的亮点在于 PlayStation Eye：它内置四麦克风阵列，可以轻松拆卸用于 Pi，而且在二手市场上价格非常低廉，堪称物超所值。 音频采集特价 采用基本波束形成方式。
在这个项目中，树莓派 4 在本地运行 VOSK 进行离线语音识别，并通过 Ollama 经由 OpenAI 兼容的 API 接口连接到作者个人 PC 上托管的 LLM。为了实现从任何地方都能进行连接，作者启用了 NordVPN 的 Meshnet 功能，从而实现了…… 私密且无处不在的链接 无需将服务直接暴露于互联网。
其思路是将捕获的数据、唤醒词和本地转录内容下载到树莓派上。 沃斯克而语言生成则由另一台机器上更强大的模型处理，该模型使用 OpenAI 类型的 API 公开。 奥拉马 并且由于 Meshnet 的存在，可以访问；这样，性能和隐私就得到了平衡。
为了增添“人性化”元素，该项目在小屏幕上加入了睡眠或聆听所需的图像。如果您有兴趣复刻该项目，创作者分享了必要的资源，而且拥有……会很有帮助。 3D打印机和焊接机 用于组装和调整麦克风阵列。
这项举措受到了专业媒体的重点关注，让人联想到拉西皮设计理念中的其他方法：本土化和模块化编排。甚至还有人提到，一些密切合作者将他们的树莓派改造成了…… 人工智能助手 并分析了不同人工智能在树莓派 5 上的性能，以指导那些考虑进行代际飞跃的人。
树莓派 5 官方 AI 套件：加速之路
如果您想更进一步，树莓派 5 的 AI 套件在预装的 M.2 2242 固态硬盘（可连接到 M.2 HAT+）的基础上，增加了一个 Hailo-8L NPU。这种组合可提供高达 13 TOPS 的运算能力，实现高效的边缘推理，从而减轻 CPU 的负担，使其能够运行视觉或音频模型。 更低的延迟和消耗.
套件包含所有必需配件：可堆叠的 GPIO 接头、垫片、螺丝、用于将 AI 板连接到树莓派 5 PCIe 总线的柔性排线，以及用于控制温度的合适散热片。硬件安装非常简单，之后即可部署软件。 在 Raspberry Pi 操作系统上使用 apt.
- 配备 Hailo‑8L NPU 的 Hailo AI 模块
- 适用于 Raspberry Pi 5 的 Raspberry Pi M.2 HAT+
- 模块与 HAT+ 之间预装导热垫
- 安装套件，包括垫片和螺丝
- 可堆叠式 16mm GPIO 连接器和扁平 PCIe 电缆
Hailo 设备与 Raspberry Pi OS 环境的集成已经成熟：它可以与……配合使用 libcamera、rpicam-apps 和 picamera2 软件生态系统（Hailo、HailoRT 和 HailoTappas 驱动程序）通过软件包管理器直接安装。这样，计算机视觉助手（例如，人脸或手势检测）的基础就搭建完成了。 最小摩擦.
应用场景：从家庭控制到对话助手
使用 Pi 5 和 AI 套件，您可以设置从人脸识别门禁系统到任何其他应用。 对话式家庭助手 “免提式”。一款具备基本导航功能的简易机器人，可接收语音指令并做出响应。 语音合成 通过扬声器播放。
如果不想使用加速器，混合方案（例如 ASRAI，即本地语音处理和远程 LLM）或采用最新紧凑型模型的全本地方案也是可行的。关键在于微调模型大小、量化和音频处理流程，以确保流畅的用户体验。 敏捷而稳定 在现有硬件条件下。
树莓派上语音和语言的关键软件
对于离线语音识别，VOSK 在 Raspberry Pi 上是一个不错的选择。PocketSphinx 等替代方案也很有用，如果您更倾向于云服务，还可以集成 Google Speech Recognition 等引擎；然而，许多项目优先考虑的是…… 隐私和低延迟因此，本地转录逐渐占据了主导地位。
对于本地语音合成，pyttsx3 提供了一个无需外部依赖的基本 TTS 功能。关于 LLM 组件，Ollama 通过“OpenAI 兼容”的端点简化了模型服务，方便连接自定义脚本或现有客户端。通过这种方式，您的树莓派可以协调整个流程，并将生成任务委托给[特定应用程序/工具 - 需根据实际情况而定]。 最强团队.
一个完全基于 Pi 5 的迷你代理：唤醒词、转录和本地推理
一位爱好者演示了使用配备 16GB 内存的 Raspberry Pi 5 可以完成整个流程：使用 VOSK 进行触发词检测，使用 faster-whisper 进行转录，以及使用像 Gemma3:1b 开发的 Qwen3:1.7 这样的紧凑型语言学习模型进行推理，所有操作均在本地完成。这虽然是一个优化挑战，但并非不可能；相关的代码仓库和博客文章是很好的参考资料。 学习的宝库 关于微调和资源管理。
这个例子告诉我们：只要模型选择得当、量化到位、流程精简，Pi 5 就能以合理的速度响应。如果项目需要更强大的处理能力，可以选择使用 Hailo-8L 来处理感知任务（视觉、音频），并维护一个轻量级的本地 LLM，或者依赖于…… 远端伺服器 兼容。
入门指南：操作系统、库和项目结构
为了最大限度地利用资源，许多开发者推荐使用 Raspbian（树莓派操作系统）的 Lite 版本，该版本可以减少服务和基础内存的使用。之后，安装所需的语音、文本转语音 (TTS) 和编排库；使用 Python，可以轻松构建功能齐全且可扩展的原型。 分隔良好的模块.
食谱 引导 通常包括：
- 安装 Raspberry Pi OS Lite 并进行系统更新。
- 配置音频（麦克风和扬声器）、摄像头（如果适用），并使用 arecord/aplay 进行测试。
- 安装软件包，例如 语音识别 （如果您打算使用云服务）或者离线使用 VOSK/PocketSphinx，以及 pyttsx3 用于本地TTS。
- 选择您的 LLM 后端：本地（使用 Ollama 和小模型）或兼容的远程。
- 用 Python 编写主循环：监听、转录、解释（自然语言处理）和执行操作。
在自然语言处理层，您可以从简单的意图和规则入手，并随着开发的进行逐步集成逻辑逻辑管理（LLM）。对于命令执行，请为每个设备或服务（例如，灯光、空调、提醒）定义适配器，以便助手能够维护一个…… 清洁且可扩展的核心.
连接性和协调性：一切都与良好的网络完美契合
树莓派配备 Wi-Fi 5 和蓝牙 5.0/BLE，因此可以与灯泡、扬声器和传感器进行无线通信。当涉及外部服务或多台设备时，像 NordVPN 的 Meshnet 这样的私有网络架构可以简化树莓派“访问”异地服务器的过程，而无需将端口暴露给外部网络，从而保持其安全性。 控制和安全.
如果您计划跨不同环境部署向导，请考虑使用容器来运行推理组件或多媒体管道。采用独立服务（ASR、TTS、LLM、编排器）的架构，可以方便地扩展组件并将工作负载迁移到其他节点。 影响最小 在系统的其余部分。
安全：最佳实践和需要监控的漏洞
智能助手始终在监听周围环境并与其他设备通信，因此网络安全至关重要。首先，要确保系统和库保持最新状态，以降低已知漏洞的风险，并启用设备间所有通信的加密；将物联网网络与家庭其他网络隔离也是一项有效措施。 价格低廉且有效.
值得注意的是，应查阅有关物联网和中间件的建议，并留意已公开的漏洞，例如： CVE-2021，22945 o CVE-2021，22946 除此之外，它们还能提醒您审核依赖关系并快速应用补丁。目标是让您的助手在提供帮助的同时，不会成为您的负担。 风险载体.
与相机和计算机视觉的集成
如果您的助手包含摄像头，Pi 5 可以很好地与 libcamera 和 rpicam-apps 配合使用；此外，picamera2 还支持以编程方式访问视频流。借助 Hailo-8L，物体检测和人脸识别等任务的速度和效率将得到提升，从而支持以下应用场景： 控制权 或者情境感知型智能家居。
一种常见的做法是，将视觉控制权掌握在 Pi 手中，并将高层解读工作委托给 LLM（例如，“如果你认出 X，就问我是否应该开门”）。通过仅共享元数据或结果，而不是原始图像，可以提高隐私保护并降低风险。 带宽 必要。
切实可行的例子
– ASRAI on Pi 4：配备 PlayStation Eye 麦克风（4 个麦克风）、3,5 英寸 GPIO 显示屏、本地 VOSK、通过 Ollama 实现远程 LLM，并可通过 Meshnet 连接任何设备。它需要 3D 打印和少量焊接，但最终成品是一个助手。 敏捷而谨慎.
– Pi 5 “一体化”：使用 VOSK 进行唤醒词处理，使用 faster-whisper 进行转录，并使用 Gemma3:1b 开发的 Qwen3:1.7 进行本地推理。关键在于优化并限制模型规模以保持合理的延迟；相关的代码库是…… 生活指南 调整您的项目。
– Pi 5 搭载 AI 套件：支持人脸识别访问、基于加速视觉模型的上下文响应以及轻量级 LLM 对话；可通过 apt 安装 Hailo、HailoRT 和 HailoTappas 驱动程序，设备本身也集成了对 libcamera 和 picamera2 的兼容性。 Raspberry Pi OS.
良好的开发和维护实践
将代码结构化为多个模块：音频采集、自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP)、执行、文本转语音 (TTS) 以及（如果适用）视觉功能。添加有用的日志和调试模式以识别性能瓶颈。自动化基本测试（例如，预定义的意图），以避免在添加新功能时引入回归错误。 新功能.
硬件方面，要注意电源和散热，尤其是在添加NPU或处理高负载任务时。良好的散热片和充足的空气流通可以防止过热降频，保持系统稳定运行。 持续对话.
社区和规则：请正确分享您的项目。
如果你打算在树莓派社区发布你的助手程序，请记住，解释你的实现过程比仅仅展示结果更重要。避免发布垃圾信息和任何辱骂行为，当然，也不要进行任何不安全的用电操作；除了学习更多知识之外，你还能维护一个良好的社区。 健康的环境 对每个人都有用。
分享时，请记录您使用的硬件、关键步骤、依赖项、音频设置和模型。这有助于其他人复现您的工作，并提供宝贵的反馈；最终，这种协作方式比任何其他方法都能更快地推进您的项目。 孤立的技巧.
性能预期如何？如何选择架构？
如果您追求隐私和完全控制，可以选择本地 ASR 和 TTS，以及运行在 Pi 5 上的紧凑型 LLM，或者通过 Ollama 在您的私有 Meshnet 网络上提供服务。这样可以实现边缘优先运行，并确保语音数据的安全。 你的屋顶.
如果您需要更丰富的答案，并且不介意使用云服务，远程 LLM 可以消除瓶颈。此时，树莓派充当协调中心，控制传感器和执行器，并管理语音会话。 可接受的延迟.
如果您的助手需要“看”，那么配备 Hailo-8L 的 AI 套件是最佳选择：它拥有 13 TOPS 的边缘视觉性能、通过 apt 驱动，并支持 Raspberry Pi OS 生态系统。将其与树莓派外部的中端 LLM 搭配使用，您将获得绝佳的使用体验。 圆润均衡.
– 如果您选择完全本地化的设置，请选择优化过的型号（Qwen3:1.7b、Gemma3:1b 或同等型号），并注意音频路由；使用 Faster Whisper 进行转录，VOSK 进行唤醒词处理已被证明是可行的。 可行路径 在配备 16 GB 内存的 Pi 5 上。
最终，使用树莓派构建人工智能助手结合了现成的组件：廉价的硬件（例如改造后的 PlayStation Eye）、软件（例如 VOSK 或 Faster Whisper）、通过 Ollama 实现的 OpenAI 兼容端点，以及（如果需要）在树莓派 5 上运行 Hailo-8L 的额外优势。只要注重安全性（更新、独立网络、加密）并编写清晰的文档，就可以轻松地将想法转化为一个功能齐全的项目。 功能助手 无论是在客厅还是办公室，都能表现出色。