【GitHub开源AI精选】FireRedChat：小红书开源的全双工语音交互系统，开启智能语音新时代
FireRedChat是由小红书智创音频团队开发的一款全双工语音交互系统，它提供了一个可完全自主部署的解决方案，用于构建实时语音AI代理。该系统不仅支持用户和AI代理同时说话，实现无缝的实时双向对话，还具备可控打断机制，显著提升了人机语音交互的自然度和流畅性。FireRedChat的出现，为智能语音助手的发展开辟了新的道路，其开源的特性也吸引了众多开发者的关注。
系列篇章💥
前言
在人工智能技术飞速发展的今天，语音交互系统作为人机交互的重要方式之一，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。小红书智创音频团队近期推出了一款名为FireRedChat的全双工语音交互系统，它凭借其强大的实时双向对话能力和可控打断功能，为语音交互领域带来了新的突破。本文将深入探讨FireRedChat的项目背景、核心功能、技术实现、应用场景以及部署实践，旨在为技术爱好者和开发者提供一个全面的参考。
一、项目概述
FireRedChat是由小红书智创音频团队开发的一款全双工语音交互系统，它提供了一个可完全自主部署的解决方案，用于构建实时语音AI代理。该系统不仅支持用户和AI代理同时说话，实现无缝的实时双向对话，还具备可控打断机制，显著提升了人机语音交互的自然度和流畅性。FireRedChat的出现，为智能语音助手的发展开辟了新的道路，其开源的特性也吸引了众多开发者的关注。
二、核心功能
（一）全双工语音交互
FireRedChat的核心功能之一是全双工语音交互，它允许用户和AI代理同时说话，而不会出现语音冲突或中断。这种实时双向对话能力使得交互更加自然流畅，仿佛与真人对话一般。
（二）可控打断机制
在与AI代理交流的过程中，用户可以随时打断AI的语音输出，而AI能够迅速做出响应。这一功能极大地增强了交互的灵活性和自然体验，使用户能够更加自如地控制对话的节奏。
（三）模块化设计
FireRedChat采用了模块化设计架构，包含转录控制模块、交互模块和对话管理器等多个核心组件。这种设计不仅便于灵活部署，还支持功能扩展，开发者可以根据自身需求进行定制和优化。
（四）实时语音识别与合成
系统集成了先进的实时语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）技术。ASR模块能够将用户的语音实时转换为文本，而TTS模块则将AI生成的文本实时合成为语音，确保了高质量的语音交互体验。
（五）个性化语音活动检测与回合结束检测
FireRedChat运用流式个性化语音活动检测（pVAD）技术，精准识别主要说话人的语音片段，有效抑制背景噪声和非目标说话人的干扰。同时，通过语义结束检测（EoT）机制，系统能够准确判断用户话语的结束时机，避免因语音停顿导致的误判，进一步提升了交互的自然度。
三、技术揭秘
（一）实时通信技术
FireRedChat基于LiveKit RTC Server构建了低延迟的实时通信框架。这一核心技术使得音频数据能够快速传输，确保了用户与AI代理之间的交互几乎与实时同步，达到了接近工业级的通信标准。
（二）智能代理响应
AI-Agent Bot Server作为系统的“智能大脑”，负责处理用户输入并生成自然且智能的语音响应。它结合了自然语言处理技术，能够理解用户的意图并给出恰当的回答。
（三）语音识别与合成技术
ASR Server和TTS Server是FireRedChat的两个关键模块。ASR Server负责将用户的语音信号转换为文本，而TTS Server则将文本转换为语音输出，实现了完整的语音交互闭环。
（四）语音活动检测与语义分析
pVAD技术通过流式处理，能够实时识别并区分出关键语音片段，确保交互的清晰度。而EoT技术则深入分析用户语音的语义内容，准确判断对话的结束时机，避免了因短暂停顿而产生的误判。
（五）模块化架构与数据托管
FireRedChat由多个独立模块组成，各模块协同工作，支持灵活的级联和半级联部署。此外，系统还集成了Redis Server，实现跨实例的数据持久化和多节点托管，确保了系统的高可用性和稳定性。
四、应用场景
（一）智能客服
在智能客服领域，FireRedChat能够为用户提供实时语音支持，快速响应客户问题，提升服务效率和客户满意度。其全双工语音交互能力和可控打断机制使得客服机器人能够更加自然地与客户交流，提供更加人性化的服务。
（二）虚拟助手
FireRedChat可以应用于智能家居、智能办公等场景，作为语音交互核心，实现设备控制、信息查询等功能。用户可以通过语音指令控制家电设备、查询日程安排、获取天气信息等，极大地提高了生活的便利性。
（三）教育领域
在在线教育平台中，FireRedChat能够提供实时语音互动教学，增强学习体验。教师可以通过语音与学生进行实时交流，解答学生的问题，学生也可以随时打断教师的讲解，提出自己的疑问，使教学过程更加互动和高效。
（四）金融行业
在金融咨询、交易辅助等场景中，FireRedChat能够提供安全、高效的语音交互服务。用户可以通过语音与金融顾问进行交流，获取投资建议、办理金融业务等，同时系统的隐私保护功能确保了用户数据的安全。
（五）医疗健康
FireRedChat可以辅助医疗咨询、远程诊断等，通过语音交互提高医疗服务的便捷性。患者可以通过语音向医生描述病情，医生也可以通过语音给出诊断建议，使医疗服务更加高效和便捷。
（六）政务领域
在政务热线、公共服务等场景中，FireRedChat能够提供智能语音服务，提升政务效率。用户可以通过语音咨询政策信息、办理政务业务等，系统能够快速响应并提供准确的答案。
五、快速使用
（一）部署准备
在开始部署FireRedChat之前，需要确保已经安装了Docker和Docker Compose。此外，还需要准备一个自托管的大型语言模型（LLM）服务器，如Ollama或Dify，用于为AI代理提供智能响应。
（二）部署RTC Server、Redis Server和WebUI
首先，需要部署LiveKit RTC Server、Redis Server和WebUI。这些服务构成了FireRedChat的基础架构，负责实时通信、数据托管和用户交互界面。可以通过以下命令快速启动这些服务：
git clone --recurse-submodules https://github.com/FireRedTeam/FireRedChat.git
cd docker
docker-compose up -d
部署完成后，RTC Server将运行在0.0.0.0:7880，WebUI可以通过0.0.0.0:3000访问。
（三）启动支持服务
接下来，需要启动ASR Server、TTS Server和LLM Server。这些服务分别负责自动语音识别、文本转语音和智能响应生成。具体的部署步骤可以参考各自的README文件。
- ASR Server：https://github.com/FireRedTeam/FireRedChat/blob/main/fireredasr-server/README.md
- TTS Server：https://github.com/FireRedTeam/FireRedChat/blob/main/fireredtts-server/README.md
- LLM Server：直接使用Ollama或者vLLM进行部署即可
# ollama example, refer to https://ollama.com for official guide
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run qwen2.5
（四）启动AI-Agents Service
最后，启动AI-Agents Service。该服务负责处理用户与AI代理之间的交互，是FireRedChat的核心组件。启动后，用户可以通过WebUI加入聊天室，与AI代理进行实时语音交互。（具体参考：https://github.com/fireredchat-submodules/agents/blob/fireredchat/README.md）
# install this fork
cd agents
pip install -e .
# install fireredchat plugins
cd agents/fireredchat-plugins
pip install -e livekit-plugins-firered
pip install -e livekit-plugins-fireredchat-pvad
pip install -e livekit-plugins-fireredchat-turn-detector
# install other plugins (if needed)
pip install "livekit-agents[openai,silero,deepgram,cartesia,turn-detector]~=1.0"
# download models
cd agents/examples
python3 fireredchat_worker.py download-files
# run agent with dev keys
cd agents/examples
cp .env.dev .env
# edit fireredchat_worker.py
# change base_url to your hosted asr, llm, tts address
# you could use ollama (https://ollama.com/) for the simplest setup
# run agent
python3 fireredchat_worker.py dev
六、结语
FireRedChat作为小红书智创音频团队推出的一款全双工语音交互系统，凭借其强大的实时双向对话能力和可控打断功能，为语音交互领域带来了新的突破。它不仅采用了模块化设计，便于灵活部署和功能扩展，还集成了先进的语音识别、语音合成、语音活动检测和语义分析技术，确保了高质量的语音交互体验。通过本文的介绍，相信读者对FireRedChat有了一个全面的了解。感兴趣的开发者可以访问以下项目地址，深入了解并尝试部署FireRedChat。
项目地址
- GitHub仓库：https://github.com/FireRedTeam/FireRedChat
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.06502
- 在线体验：https://fireredteam.github.io/demos/firered_chat
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