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- 新建 01-架构设计.md：合并项目概述+系统架构+持久化设计，含 Mermaid 架构图、模块图、时序图、ER 图、部署图 - 新建 02-接口文档.md：合并接口文档+持久化 API+用户模块 API，统一格式去重 - 重编号 03~09，去掉状态标注，规划中功能标记为待实现 - 删除 PLAN_BACKEND.md、PLAN_USER_MODULE.md 及冗余文档
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# 语音交互
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## 概述
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语音交互全链路：**VAD（语音活动检测）** → **STT（语音转文字）** → **LLM 推理** → **TTS（文字转语音）**。
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用户感知延迟 = VAD 响应 + STT 耗时 + LLM 首 token + TTS 首包。人类对话中停顿超过 300ms 就会感到"对方在想"。
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**延迟目标**：端到端 **1.5~2 秒**（用户说完话到听到 AI 回应）；流式 TTS 下，LLM 开始生成后 **0.5 秒**听到第一个词。
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## 全链路
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麦克风 → VAD → STT → LLM → TTS → 扬声器
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## 环节一：VAD（语音活动检测）
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从持续音频流中检测"人什么时候在说话"，避免将环境噪音当作有效输入。**浏览器端完成**，节省 ~70% 带宽。
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```typescript
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import { MicVAD } from "@ricky0123/vad-web";
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const vad = await MicVAD.new({
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onSpeechStart: () => console.log("用户开始说话"),
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onSpeechEnd: (audio) => {
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// audio: Float32Array，送入 STT
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sendToSTT(audio);
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},
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positiveSpeechThreshold: 0.5, // 检测灵敏度
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negativeSpeechThreshold: 0.35, // 结束灵敏度
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minSpeechMs: 250, // 最短语音时长 ms
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redemptionMs: 300, // 语音结束确认时间 ms
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preSpeechPadMs: 300, // 语音前填充 ms
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});
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vad.start();
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## 环节二：STT（语音转文字）
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| 方案 | 延迟 | 成本 | 特点 |
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| Whisper API | 1-3s | 按分钟计费 | 准确率高，支持多语言 |
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| **Deepgram**（默认） | <500ms | 按分钟计费 | 流式识别，延迟极低 |
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| **MiMo ASR**（小米） | ~1s | 按量计费 | 国产替代，兼容 OpenAI 格式，HTTP 非流式 |
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| 浏览器原生 | ~1s | 免费 | 中文效果一般 |
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当前实现为**一次性语音识别**（非流式）：前端 VAD 检测到用户说完后，将完整音频片段发送到后端，后端调用 `stt.Recognize()` 一次性返回识别结果。流式 STT 为未来优化方向。
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音频编码格式：前端 `audio.ts` 将 Float32Array 转为 Int16 PCM（16kHz, pcm_s16le）再编码为 Base64。
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## 环节三：TTS（文字转语音）
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流式 TTS：检测 LLM 输出中的句子边界，每检测到一句就立即送入 TTS 合成并播放，不必等全部生成完。
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句子切分规则：按中文标点（`。！？`）、英文标点（`. ! ?`）和换行符切分。
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当前实现参数：Voice `"mimo_default"`（可通过配置切换）、Speed `1.0`、OutputFmt `"mp3"`、SampleRate `24000`。
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方案选择：
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- **OpenAI TTS**（默认）：音质好，延迟中等，按字符计费，模型 tts-1
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- **MiMo TTS**（小米）：国产替代，通过配置切换
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- **Edge TTS**（待实现）：微软免费方案，音质不错，延迟略高
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## 延迟优化要点
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- VAD 浏览器端处理（减少无效传输）
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- 流式 STT（边说边识别）
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- LLM 流式输出
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- TTS 句子级流式合成
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- STT 与上下文准备并行处理
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