# realtime_voice_bot

출력장치로 재생되는 소리를 파일 저장 없이 바로 받아서 `faster-whisper`로 STT 테스트를 하고, 필요하면 `Ollama` LLM과 연결된 통합 테스트와 LLM CLI 테스트를 할 수 있는 최소 프로토타입입니다.

현재 문서는 **Windows PC에서 실행하는 기준**으로 적었습니다.

## 현재 범위

- Node.js + TypeScript 메인 프로세스
- 출력 오디오 실시간 캡처
- 메모리 버퍼 기반 간단한 저지연 발화 분리
- 미리 로드한 `faster-whisper` 워커에 PCM 직접 전달
- 디스크에 WAV 저장 없이 바로 전사
- STT 전용 테스트
- STT 결과에 대해 답변 가치 판단 후 필요할 때만 LLM 답변하는 통합 테스트
- 로컬 `Ollama` LLM 에이전트 CLI 테스트
- 무료 로컬 `MeloTTS` 기반 음성 출력 테스트

## 빠른 시작

```bat
bun install
bun run setup
copy .env.example .env
```

장치 목록 확인:

```bat
bun run devices
```

실행:

```bat
bun run test:stt
```

STT + LLM 통합 테스트:

```bat
bun run test:sttllm
```

LLM 단독 테스트:

```bat
bun run test:llm
```

TTS 단독 테스트:

```bat
bun run test:tts -- "안녕하세요. 로컬 티티에스 테스트입니다."
```

## 환경 변수

- `AUDIO_SOURCE`
  - `bun run devices` 에서 보이는 `ffmpeg dshow` 오디오 장치 이름
  - 보통 `Stereo Mix`, 오디오 인터페이스 loopback 채널, 가상 케이블 입력 같은 이름을 넣습니다
- `DOCKER_BIN`
  - 비워두면 자동 탐색
  - VSCode가 오래 떠 있어서 `docker` PATH를 못 잡을 때만 설정
  - 예: `C:\Program Files\Docker\Docker\resources\bin\docker.exe`
- `DEBUG`
  - `true`면 상세 로그 출력
  - `false`면 전사 결과만 출력
- `WHISPER_MODEL`
  - 기본값 `large-v3-turbo`
- `OLLAMA_BASE_URL`
  - 기본값 `http://127.0.0.1:11434`
- `OLLAMA_MODEL`
  - 기본값 `qwen3:8b`
- `TTS_ENABLED`
  - 기본값 `true`
- `TTS_IMAGE`
  - 기본값 `realtime-voice-bot-melotts:v0.1.2`
- `TTS_LANGUAGE`
  - 기본값 `KR`
- `TTS_SPEAKER`
  - 기본값 `KR`
- `TTS_DEVICE`
  - 기본값 `cpu`
  - Docker GPU passthrough를 쓸 때만 `cuda`로 바꿉니다
- `TTS_SPEED`
  - 기본값 `1.18`
- `TTS_SDP_RATIO`
  - 기본값 `0.22`
- `TTS_NOISE_SCALE`
  - 기본값 `0.55`
- `TTS_NOISE_SCALE_W`
  - 기본값 `0.75`
- `OLLAMA_KEEP_ALIVE`
  - 기본값 `5m`
- `MAX_CONVERSATION_TURNS`
  - 기본값 `6`
  - 최근 대화 몇 턴까지 LLM 문맥으로 넘길지 정합니다
- `WHISPER_LANGUAGE`
  - 기본값 `ko`
- `WHISPER_DEVICE`
  - `auto`, `cuda`, `cpu`
- `WHISPER_COMPUTE_TYPE`
  - `auto`, `float16`, `int8_float16`, `int8`, `float32`
- `WHISPER_BEAM_SIZE`
  - 기본값 `2`
- `SEGMENT_END_FRAMES`
  - 기본값 `24`
  - 끝을 조금 더 늦게 잘라서 문장이 잘게 끊기는 현상을 줄입니다
- `SEGMENT_MAX_SPEECH_SAMPLES`
  - 기본값 `160000`
  - 너무 긴 구간은 강제로 끊어서 지연이 과하게 커지는 걸 막습니다

## 메모

- 이 버전은 `STT`, `STT+LLM`, `LLM` 테스트를 따로 제공합니다.
- `test:sttllm`에서 TTS가 켜져 있으면 답변을 스피커로 읽어줍니다.
- `test:sttllm`에서는 자기 음성을 다시 전사하지 않도록 TTS 재생 중에는 캡처를 잠시 멈춥니다.
- LLM 프롬프트는 `prompts/*.md` 에 분리되어 있습니다.
- 최소 지연을 위해 파일 저장은 하지 않습니다.
- VAD는 현재 모델 기반이 아니라 진폭 기반 단순 분리입니다.
- Windows에서는 보통 출력 루프백이 가능한 장치나 `Stereo Mix`, 오디오 인터페이스 loopback 채널을 `AUDIO_SOURCE`로 잡아야 합니다.
- 단순히 스피커 이름을 넣는 구조가 아니라, **루프백/캡처 가능한 입력 장치 이름**을 넣어야 합니다.
- `ffmpeg`가 PATH에 잡혀 있어야 합니다.
- TTS는 Windows에서 Docker Desktop이 필요합니다. MeloTTS 공식 문서도 Windows/macOS에서는 Docker 실행을 권장합니다.
- `cmd` 기준으로 `.env`는 `copy .env.example .env`로 만들면 됩니다.

## Windows 테스트 순서

1. `bun install`
2. `bun run setup:stt`
3. `copy .env.example .env`
4. `bun run devices`
5. `.env`에서 `AUDIO_SOURCE=`에 루프백 장치 이름 입력
6. `bun run test:stt`
7. 유튜브, 디스코드 통화, 동영상 같은 소리를 재생해서 전사만 확인

## Windows STT+LLM 통합 테스트 순서

1. `bun run setup:llm`
2. `bun run setup:tts`
3. `bun run test:sttllm`
4. 유튜브, 디스코드 통화, 동영상 같은 소리를 재생해서 전사와 답변, 음성 출력 확인

## Windows LLM 테스트 순서

1. `bun run setup:llm`
2. `bun run test:llm`
3. 콘솔에 직접 문장을 입력하고 답변 확인
4. `/reset` 으로 문맥 초기화, `/exit` 로 종료

## Windows TTS 테스트 순서

1. Docker Desktop 실행
2. `bun run setup:tts`
3. `bun run test:tts -- "안녕하세요. 로컬 티티에스 테스트입니다."`

현재 `test:llm` 에이전트 도구:
- 현재 시간 조회
- 현재 런타임 설정 조회
- 주요 bun 명령 목록 조회
- 간단한 산술식 계산
- 웹 검색
- URL 본문 읽기

동작 원칙:
- 일반 대화는 로컬 LLM만 답변
- 최신 정보, 뉴스, 사실 확인, 검색 요청일 때만 웹 도구 사용
- `test:sttllm` 에서는 먼저 "대답할 가치가 있는 텍스트인지" 판정한 뒤 필요할 때만 답변
- 웹 검색이 실제로 시작되면 결과 전에 `검색해볼게요.` 같은 진행 메시지를 먼저 출력
- 답변에 한글 외 다른 문자군이 섞이면 한국어만으로 한 번 더 교정

현재 프롬프트 파일:
- `prompts/assistant.md`
- `prompts/reply-gate.md`
- `prompts/rewrite-korean.md`

## Windows용 .env 예시

```env
LOCAL_AI_PYTHON=python
AUDIO_SOURCE=
DEBUG=false
TTS_ENABLED=true
TTS_IMAGE=realtime-voice-bot-melotts:v0.1.2
TTS_LANGUAGE=KR
TTS_SPEAKER=KR
TTS_DEVICE=cpu
TTS_SPEED=1.18
TTS_SDP_RATIO=0.22
TTS_NOISE_SCALE=0.55
TTS_NOISE_SCALE_W=0.75
TTS_CACHE_DIR=.local-ai/tts-cache
TTS_OUTPUT_DIR=.local-ai/tts-output
OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434
OLLAMA_MODEL=qwen3:8b
OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m
MAX_CONVERSATION_TURNS=6
WHISPER_MODEL=large-v3-turbo
WHISPER_LANGUAGE=ko
WHISPER_DEVICE=auto
WHISPER_COMPUTE_TYPE=auto
WHISPER_BEAM_SIZE=2
SEGMENT_END_FRAMES=24
SEGMENT_MAX_SPEECH_SAMPLES=160000
DEBUG_TRANSCRIPTS=true
LOG_LEVEL=info
```