Open-XiaoAI Bridge

小爱音箱与外部 AI 服务（小智 AI、OpenClaw）的桥接器

打破小爱音箱的封闭生态，灵活接入多种 AI 服务，提供 HTTP API 实现远程控制。

📖 快速开始 · 🦞 OpenClaw 集成 · 🔧 API 文档 · 🐛 常见问题

本项目由 Open-XiaoAI 的 examples/xiaozhi/ 演进而来，已成为独立项目。

✨ 功能一览

功能	说明
🦞 OpenClaw 集成	接入 OpenClaw，支持连续对话，可选豆包 TTS 或小爱原生 TTS
🤖 小智 AI 集成	接入 xiaozhi-esp32-server 实时音频流
🎙️ 自定义唤醒词	支持中英文，不同唤醒词可路由到不同 AI 服务或不同 OpenClaw Agent
🧠 多 Agent 路由	一台音箱，多个唤醒词，每个唤醒词对应不同的 OpenClaw Agent Session，动态切换零开销
💬 连续对话	多轮对话无需反复唤醒，喊"小爱同学"可随时打断
⚡ VAD + KWS	语音活动检测前置，减少无效识别，更省电
🌐 HTTP API	远程播放文字/音频、控制音箱
🧩 模块化	各功能独立开关，按需启用

🚀 快速开始

⚠️ 本项目仅包含服务端，需要先在小爱音箱上安装 Client 端。

📦 前置步骤

🔧 刷机 — 更新小爱音箱固件，开启 SSH
- 刷机教程
🛠️ 音箱补丁程序安装 Client — 在音箱上运行 Rust Client 端
- 补丁程序安装教程

📥 模型文件（小智/OpenClaw 模式需要）

如果你启用小智 AI 或 OpenClaw 连续对话功能，需要下载 VAD + KWS + ASR 模型文件：

从 releases 下载模型压缩包
解压模型文件（路径见下方具体部署方式）

🐳 Docker Compose（推荐）

模型文件解压到 ./models 目录，然后下载配置并启动：

# 下载配置文件
curl -O https://raw.githubusercontent.com/coderzc/open-xiaoai-bridge/main/config.py
curl -O https://raw.githubusercontent.com/coderzc/open-xiaoai-bridge/main/docker-compose.yml

# 按需修改 config.py 和 docker-compose.yml，然后启动
docker compose up -d

docker-compose.yml 已包含模型目录挂载：

volumes:
  - ./models:/app/core/models

💻 本地编译

模型文件解压到 core/models/ 目录，然后克隆仓库并启动：

git clone https://github.com/coderzc/open-xiaoai-bridge.git
cd open-xiaoai-bridge

# 依赖: uv, Rust
# Linux 还需要: pkg-config, patchelf

# 启动（按需设置环境变量）
API_SERVER_ENABLE=1 XIAOZHI_ENABLE=1 OPENCLAW_ENABLED=1 ./scripts/start.sh

⚙️ 环境变量

变量	说明	默认值
`XIAOZHI_ENABLE`	启用小智 AI	禁用
`OPENCLAW_ENABLED`	启用 OpenClaw	禁用
`API_SERVER_ENABLE`	启用 HTTP API	禁用
`API_SERVER_HOST`	API 监听地址	`127.0.0.1`
`API_SERVER_PORT`	API 监听端口	`9092`
`CONFIG_PATH`	自定义配置文件路径	`./config.py`
`LOGLEVEL`	日志级别	`INFO`

🏗️ 系统架构

flowchart TB
    subgraph XiaoaiDevice["📱 小爱音箱"]
        direction LR
        Mic["麦克风"] -->|"PCM"| AudioCapture["open-xiaoai-client<br/>音频采集 / 播放"]
        AudioCapture -->|"播放"| Speaker["扬声器"]
        XiaoaiOS["小爱音箱系统"] <-->|"ASR / TTS / 控制"| AudioCapture
    end

    subgraph OpenXiaoAI["🧠 Open-XiaoAI Bridge"]
        direction TB
        WSServer["open_xiaoai_server<br/>WebSocket :4399"]
        XiaoaiPy["XiaoAI<br/>设备接入 / 事件桥接"]
        GlobalStream["GlobalStream<br/>全局音频流"]

        subgraph AudioPipeline["音频处理"]
            direction LR
            VAD["VAD<br/>语音起止检测"]
            KWS["KWS<br/>唤醒词检测"]
            ASR["SherpaASR<br/>离线语音识别"]
            Codec["AudioCodec<br/>编码 / 播放"]
        end

        subgraph Runtime["运行时控制"]
            direction LR
            MainApp["MainApp<br/>主循环 / device_state"]
            WakeupMgr["WakeupSessionManager<br/>唤醒会话状态机"]
            XiaoAIConv["XiaoAIConversationController<br/>小爱连续对话"]
            SpeakerMgr["SpeakerManager"]
            Config["config.py<br/>before/after_wakeup"]
        end

        subgraph AIConnectors["AI 连接器（可选）"]
            direction LR
            Xiaozhi["XiaoZhi<br/>小智协议客户端"]
            OpenclawMgr["OpenClawManager<br/>OpenClaw 网关客户端"]
            OpenclawConv["OpenClawConversation<br/>连续对话控制器"]
        end

        subgraph ServicesLayer["服务层（可选）"]
            direction LR
            APIServer["API Server<br/>HTTP :9092"]
            TTSModule["Doubao TTS"]
        end
    end

    subgraph ExternalServices["☁️ 外部服务"]
        direction TB
        XiaozhiServer["xiaozhi-esp32-server"]
        OpenclawGW["OpenClaw Gateway"]
        DoubaoTTS["豆包语音服务"]
        XiaozhiServer ~~~ OpenclawGW ~~~ DoubaoTTS
    end

    subgraph APIClients["🌐 API 客户端"]
        direction TB
        Curl["curl / HTTP 客户端"]
        XiaoaiTTS["skills/xiaoai-tts"]
        Curl ~~~ XiaoaiTTS
    end

    %% ===== 设备接入 =====
    AudioCapture <-->|"WebSocket"| WSServer
    WSServer -->|"音频帧 / 设备事件"| XiaoaiPy
    XiaoaiPy -->|"播放 / 控制"| WSServer

    %% ===== 音频流 =====
    XiaoaiPy -->|"输入音频"| GlobalStream
    GlobalStream --> KWS
    GlobalStream --> VAD
    GlobalStream --> Codec

    %% ===== 控制流 =====
    Config -->|"before/after_wakeup"| WakeupMgr
    MainApp -->|"初始化 / 主 loop"| WakeupMgr
    MainApp -->|"device_state"| Codec
    MainApp -->|"device_state"| SpeakerMgr
    XiaoaiPy -->|"ASR / playing / AudioPlayer"| WakeupMgr
    XiaoaiPy -->|"AudioPlayer / playing"| XiaoAIConv
    KWS -->|"唤醒词"| WakeupMgr
    VAD -->|"speech / silence"| WakeupMgr

    %% ===== 小智对话链路（可选） =====
    WakeupMgr -->|"listen start / stop"| Xiaozhi
    MainApp -->|"启动 / 回调接线"| Xiaozhi
    Codec -->|"编码音频"| Xiaozhi
    Xiaozhi -->|"TTS / STT / LLM"| MainApp
    Xiaozhi <-->|"WebSocket"| XiaozhiServer

    %% ===== OpenClaw 链路（可选） =====
    MainApp -.->|"启动"| OpenclawMgr
    MainApp -.->|"send_to_openclaw()"| OpenclawMgr
    OpenclawMgr <-->|"WebSocket"| OpenclawGW
    WakeupMgr -.->|"唤醒词路由"| OpenclawConv
    OpenclawConv -.->|"VAD 监听"| VAD
    OpenclawConv -.->|"语音识别"| ASR
    OpenclawConv -.->|"发送消息"| OpenclawMgr
    OpenclawConv -.->|"播放回复"| TTSModule

    %% ===== 播放回路 =====
    SpeakerMgr -->|"play()"| XiaoaiPy
    Codec -->|"播放音频"| XiaoaiPy

    %% ===== 服务层 =====
    MainApp -.->|"启动"| APIServer
    APIServer -->|"调用"| SpeakerMgr
    APIServer -.->|"TTS"| TTSModule
    OpenclawMgr -.->|"服务端自动 TTS"| TTSModule
    TTSModule -.->|"合成语音"| DoubaoTTS
    TTSModule -->|"播放"| SpeakerMgr

    %% ===== API 客户端 =====
    APIServer <-->|"HTTP"| Curl
    OpenclawGW -.->|"Agent 调用"| XiaoaiTTS
    XiaoaiTTS -->|"HTTP"| APIServer

    %% 样式
    classDef hardware fill:#f472b6,stroke:#db2777,stroke-width:1.5px,color:#fff
    classDef rust fill:#fb923c,stroke:#ea580c,stroke-width:1.5px,color:#fff
    classDef core fill:#60a5fa,stroke:#2563eb,stroke-width:1.5px,color:#fff
    classDef audio fill:#4ade80,stroke:#16a34a,stroke-width:1.5px,color:#fff
    classDef connector fill:#fbbf24,stroke:#d97706,stroke-width:1.5px,color:#fff
    classDef api fill:#a78bfa,stroke:#7c3aed,stroke-width:1.5px,color:#fff
    classDef external fill:#f87171,stroke:#dc2626,stroke-width:1.5px,color:#fff

    class Mic,Speaker,XiaoaiOS hardware
    class AudioCapture,WSServer rust
    class MainApp,WakeupMgr,XiaoAIConv,SpeakerMgr,Config,GlobalStream core
    class VAD,KWS,ASR,Codec audio
    class XiaoaiPy,Xiaozhi,OpenclawMgr,OpenclawConv connector
    class APIServer,TTSModule api
    class XiaozhiServer,OpenclawGW,DoubaoTTS,Curl,XiaoaiTTS external

工作流程

🎯 小智唤醒与对话

麦克风 → client → server → XiaoAI → GlobalStream → KWS/小爱 ASR
→ WakeupSessionManager → before_wakeup() → VAD speech/silence
→ XiaoZhi start/stop listening → xiaozhi-esp32-server

🔄 小爱连续对话

小爱 ASR / AudioPlayer 事件 → XiaoAIConversationController
→ 决定继续唤醒或退出

🦞 OpenClaw 单次对话

小爱指令 "让龙虾 xxx" → before_wakeup() → send_to_openclaw()
→ OpenClawManager → Gateway → Agent
→ 自动 TTS 播报 或 Agent 主动调用 xiaoai-tts skill

🦞 OpenClaw 连续对话

唤醒词 "你好龙虾" → WakeupSessionManager → OpenClawConversationController
→ 循环: VAD 检测语音 → SherpaASR 离线识别 → OpenClaw → TTS 播放
→ 说"退出"/"再见"退出

🌐 远程控制

curl POST /api/play/text → API Server → SpeakerManager → 小爱音箱

🔌 API Server

设置 API_SERVER_ENABLE=1 启用，默认端口 9092。

📡 端点列表

方法	路径	说明
`POST`	`/api/play/text`	播放文字（TTS）
`POST`	`/api/play/url`	播放音频链接
`POST`	`/api/play/file`	上传并播放音频文件
`POST`	`/api/tts/doubao`	豆包 TTS 合成并播放
`GET`	`/api/tts/doubao_voices`	获取可用音色列表
`POST`	`/api/wakeup`	唤醒小爱音箱
`POST`	`/api/interrupt`	打断当前播放
`GET`	`/api/status`	获取播放状态
`GET`	`/api/health`	健康检查

💡 使用示例

# 播放文字
curl -X POST http://localhost:9092/api/play/text \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "你好，我是小爱同学"}'

# 播放音频链接
curl -X POST http://localhost:9092/api/play/url \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "https://example.com/audio.mp3"}'

# 上传音频文件
curl -X POST http://localhost:9092/api/play/file \
  -F "file=@/path/to/audio.mp3"

# 豆包 TTS（可指定音色）
curl -X POST http://localhost:9092/api/tts/doubao \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "你好", "speaker_id": "zh_female_cancan_mars_bigtts"}'

# 打断播放
curl -X POST http://localhost:9092/api/interrupt

🦞 OpenClaw 集成

通过 OpenClaw 将小爱音箱变成你的 AI Agent 终端。

设置 OPENCLAW_ENABLED=1 启用

🎯 交互方式

🎙️ 方式一：连续对话

用自定义唤醒词触发后进入多轮对话循环，全程本地处理，不依赖小爱 ASR：

唤醒词 "你好龙虾" → 提示音 → 你说话 → [VAD检测] → [本地ASR识别] → OpenClaw Agent → [TTS播报] → 提示音 → 你继续说 → ...

说"退出"或"再见"退出对话
小爱唤醒时自动打断 TTS 并退出
退出关键词可自定义

触发方式见下方自定义唤醒词，before_wakeup 返回 "openclaw" 即进入连续对话。

💬 方式二：单次对话（发送并播报）

通过小爱语音指令发送一条消息给 Agent，收到回复后自动 TTS 播报：

# config.py 中的 before_wakeup
if "让龙虾" in text:
    await speaker.abort_xiaoai()
    await app.send_to_openclaw_and_play_reply(text.replace("让龙虾", ""))
    return None  # 框架不做额外处理

用户说"让龙虾查一下明天天气" → 打断小爱 → 发给 Agent → TTS 播报回复。

📡 方式三：单次对话（Agent 自主播报）

只发送消息，不自动播报，由 Agent 调用 xiaoai-tts skill 自主播报：

if "告诉龙虾" in text:
    await speaker.abort_xiaoai()
    await app.send_to_openclaw(text.replace("告诉龙虾", ""))
    return None

send_to_openclaw() 会自动追加 rule_prompt_for_skill（配置在 config.py 中），告诉 Agent 需要调用 skill 播报。适合 Agent 需要做复杂处理后再决定是否/如何播报的场景。

🎙️ 自定义唤醒词

唤醒词在 config.py 的 wakeup.keywords 中定义，支持中英文混合：

"wakeup": {
    "keywords": [
        "你好小智",        # 中文
        "小智小智",
        "hi openclaw",    # 英文（全小写）
        "你好龙虾",
        "龙虾你好",
    ],
},

不同唤醒词可以路由到不同 AI 服务，在 before_wakeup 中根据文本内容判断：

async def before_wakeup(speaker, text, source, app):
    if source == "kws":          # 唤醒词触发
        if "龙虾" in text:
            await speaker.play(text="龙虾来了")
            return "openclaw"    # → OpenClaw 连续对话
        if "小智" in text:
            await speaker.play(text="小智来了")
            return "xiaozhi"     # → 小智 AI
        return None              # → 不处理

    if source == "xiaoai":       # 小爱语音指令
        if text == "召唤龙虾":
            await speaker.abort_xiaoai()
            return "openclaw"
        if text == "召唤小智":
            await speaker.abort_xiaoai()
            return "xiaozhi"
    # 返回 None → 交给小爱原生处理

返回值含义： "openclaw" → 连续对话，"xiaozhi" → 小智 AI，None → 不处理（用户可自行调用 app.send_to_openclaw() 等方法）

🧠 多 Agent 路由 — 一个唤醒词，一个专属 Agent

set_openclaw_session_key() 让你在发送消息前动态切换目标 Agent Session，无需重连，无性能开销。结合自定义唤醒词，可以实现：

一台音箱，N 个专属 AI 助手，按名字呼唤谁，谁就来响应。

# config.py

AGENT_SESSIONS = {
    "龙虾": "agent:assistant:open-xiaoai-bridge",
    "小美": "agent:xiaomei:open-xiaoai-bridge",
    "管家": "agent:butler:open-xiaoai-bridge",
}

async def before_wakeup(speaker, text, source, app):
    if source == "kws":
        for keyword, session_key in AGENT_SESSIONS.items():
            if keyword in text:
                app.set_openclaw_session_key(session_key)  # 切换到对应 Agent
                await speaker.play(text=f"{keyword}来了")
                return "openclaw"                          # 进入连续对话

    if source == "xiaoai":
        for keyword, session_key in AGENT_SESSIONS.items():
            if f"召唤{keyword}" in text:
                app.set_openclaw_session_key(session_key)
                await speaker.abort_xiaoai()
                return "openclaw"

配合唤醒词配置：

"wakeup": {
    "keywords": [
        "你好龙虾", "你好小美", "你好管家",
    ],
},

此后你说"你好龙虾"，进入的是龙虾 Agent 的上下文；说"你好小美"，进入的是小美 Agent 的上下文 —— 同一台音箱，完全隔离的多个 AI 人格。

退出时同样可以区分是哪个 Agent 结束了对话。after_wakeup 在 OpenClaw 退出时会收到 session_key 参数，取第二段即为 agentId：

async def after_wakeup(speaker, source=None, session_key=None):
    if source == "openclaw":
        # session_key 格式：agent:<agentId>:<rest>，第二段即 agentId
        agent_id = session_key.split(":")[1] if session_key else None
        if agent_id == "assistant":
            await speaker.play(text="龙虾，再见")
        elif agent_id == "xiaomei":
            await speaker.play(text="小美，再见")
        elif agent_id == "butler":
            await speaker.play(text="管家，再见")
        else:
            await speaker.play(text="再见")
    if source == "xiaozhi":
        await speaker.play(text="小智，再见")

📝 rule_prompt — 约束 Agent 输出格式

有两个 prompt 配置，分别用于不同的播报场景：

配置	使用场景	自动追加位置
`rule_prompt`	自动播放、连续对话	`send_to_openclaw_and_play_reply()`、连续对话循环
`rule_prompt_for_skill`	Agent 自主播报（方式三）	`send_to_openclaw()`

为什么需要两个 prompt？

rule_prompt：服务端会自动 TTS 播放，只需告诉 Agent 输出纯文字、控制字数
rule_prompt_for_skill：服务端不会自动播放，需要告诉 Agent 主动调用 xiaoai-tts skill 来播报

示例配置：

"openclaw": {
    # 自动播放/连续对话用：约束输出格式
    "rule_prompt": "注意：将结果处理成纯文字版，不要返回任何 markdown 格式，也不要包含任何代码块，并将字数控制在300字以内",
    # Agent 自主播报用：告诉 Agent 需要调用 skill
    "rule_prompt_for_skill": "注意：这条消息是主人通过小爱音箱发送的，他看不到你回复的文字，调用 `xiaoai-tts` skill 播报出来。字数控制在300字以内",
}

不需要可以留空或不设置。

🎵 OpenClaw TTS 音色

openclaw.tts_speaker 支持两种值：

值	效果	说明
`"xiaoai"`	小爱原生 TTS	零配置即可使用，音色由设备决定
豆包音色 ID	豆包语音合成	需配置 `tts.doubao` 的 `app_id` 和 `access_key`，详见 TTS 章节

🧩 Skills

skills/xiaoai-tts/ — Agent 通过 HTTP API 控制小爱播放语音，支持小爱内置 TTS 和豆包 TTS。

📖 详见 SKILL.md

🤖 小智 AI 集成

接入 xiaozhi-esp32-server，使用小智 AI 的对话能力。

设置 XIAOZHI_ENABLE=1 启用

配置

APP_CONFIG = {
    "xiaozhi": {
        "OTA_URL": "http://127.0.0.1:8003/xiaozhi/ota/",
        "WEBSOCKET_URL": "ws://127.0.0.1:8000/xiaozhi/v1/",
        "WEBSOCKET_ACCESS_TOKEN": "",  # 可选
        # "DEVICE_ID": "",  # 可选，默认自动生成
    },
}

使用

唤醒词触发后，before_wakeup 返回 "xiaozhi" 即进入小智对话流程。

详见自定义唤醒词章节。

❓ 常见问题

🎙️ 唤醒词与连续对话

模型文件在哪下载？

启用小智 AI 或 OpenClaw 连续对话功能需要下载 VAD + KWS + ASR 模型文件，详见快速开始 - Docker Compose 或本地编译章节。
如何打断 AI 的回答？

直接喊"小爱同学"即可打断小智或 OpenClaw 的回答。

话没说完 AI 就开始回答？

调大 min_silence_duration：

APP_CONFIG = {
    "vad": {
        "min_silence_duration": 1000,  # 毫秒
    },
}

唤醒词没反应？
- 调低 vad.threshold（越小越灵敏，如 0.05）
- 启动后需等约 30s 加载模型
- 英文唤醒词用空格分开（如 "open ai"）
- 换更易识别的唤醒词

🦞 OpenClaw

首次连接出现 pairing required？

正常流程。保持服务在线，到 OpenClaw UI 批准设备：Nodes → Devices → Approve。
容器重建后需要重新配对？

Docker 部署时挂载 identity_path 目录为持久化卷，否则设备身份丢失需重新配对：
```
# docker-compose.yml
volumes:
  - ./openclaw:/app/openclaw
```

session_key 是什么？

告诉 Gateway 把消息路由到哪个 Agent Session，格式为冒号分隔的层级路径：

agent:<agentId>:<rest>

字段	说明	示例
`agent`	固定前缀	`agent`
`<agentId>`	OpenClaw 中配置的 Agent ID（默认为 `main`）	`main`、`assistant`
`<rest>`	会话标识，可自由命名，用于区分不同来源/场景	`home`、`open-xiaoai-bridge`

常见格式举例：

agent:main:open-xiaoai-bridge          # 默认值（本项目）
agent:main:main                        # OpenClaw 原生默认主会话
agent:assistant:open-xiaoai-bridge     # 指定其他 Agent
agent:main:direct:alice                # 按用户隔离

如何在运行时动态切换 session_key？

每次唤醒触发 before_wakeup 之前，框架会自动将 session_key 重置为配置文件中的默认值。因此：

在 before_wakeup 中调用 app.set_openclaw_session_key() → 本次唤醒使用指定的 session
不调用 → 自动使用配置文件中的 openclaw.session_key，不会沿用上一次的值

这意味着你只需要在需要切换的路径里调用一次，不用担心"忘记重置"的问题。

常见使用场景：

场景一：按唤醒词路由到不同 Agent

说"你好龙虾"唤醒龙虾 Agent，说"你好小美"唤醒小美 Agent：

AGENT_SESSIONS = {
    "龙虾": "agent:assistant:open-xiaoai-bridge",
    "小美": "agent:xiaomei:open-xiaoai-bridge",
    "管家": "agent:butler:open-xiaoai-bridge",
}

async def before_wakeup(speaker, text, source, app):
    if source == "kws":
        for keyword, session_key in AGENT_SESSIONS.items():
            if keyword in text:
                app.set_openclaw_session_key(session_key)
                await speaker.play(text=f"{keyword}来了")
                return "openclaw"

场景二：每次唤醒生成独立 Session

每次对话互相隔离，适合以下情况：

"提问 → 回答"式交互，不需要 Agent 记住上下文
长期使用同一 Session 导致 Agent 上下文堆积过长，影响响应质量和速度

import uuid

def new_session_key():
    return f"agent:main:session-{uuid.uuid4().hex[:8]}"

async def before_wakeup(speaker, text, source, app):
    if source == "kws" and "龙虾" in text:
        app.set_openclaw_session_key(new_session_key())
        await speaker.play(text="龙虾来了")
        return "openclaw"

send_to_openclaw() 的返回值是什么？
- send_to_openclaw(text) → 成功返回 run_id（str），失败返回 None
- send_to_openclaw(text, wait_response=True) → 成功返回回复文本，超时/失败返回 None
- send_to_openclaw_and_play_reply(text) → 同上，但会自动 TTS 播放回复

🤖 小智 AI

第一次运行提示验证码绑定设备？

打开小智 AI 管理后台，根据提示创建 Agent 绑定设备。验证码会在终端打印或写入 config.py：
```
APP_CONFIG = {
    "xiaozhi": {
        "VERIFICATION_CODE": "首次登录时，验证码会在这里更新",
    },
}
```
绑定成功后可能需要重启应用。

怎样使用自己部署的 xiaozhi-esp32-server？

修改 config.py 中的接口地址：

APP_CONFIG = {
    "xiaozhi": {
        "OTA_URL": "https://your-server/xiaozhi/ota/",
        "WEBSOCKET_URL": "wss://your-server/xiaozhi/v1/",
    },
}

🎵 豆包 TTS

如何配置豆包 TTS？

开通火山引擎语音合成服务，获取 App ID 和 Access Key（接入文档）
填入配置：

"tts": {
    "doubao": {
        "app_id": "你的 App ID",
        "access_key": "你的 Access Key",
        "default_speaker": "zh_female_cancan_mars_bigtts",  # 默认音色，可选列表见下方
    }
}

音色列表：火山引擎音色库

如何使用声音复刻？
1. 在火山引擎声音复刻控制台上传 10-30 秒音频
2. 训练完成后到音色库复制音色 ID（格式 S_xxxxxxxx）
3. 重要：确保复刻音色与 tts.doubao.app_id 属于同一个火山引擎项目，否则无法使用
4. 填入配置：
```
"tts": {
    "doubao": {
        "default_speaker": "S_xxxxxxxx",
    }
}
```

支持流式播放吗？怎么配置？

支持。推荐配置：

"tts": {
    "doubao": {
        "stream": True,           # 流式播放，首音延迟更低
        "audio_format": "pcm",    # 局域网推荐，首音更快
        # "audio_format": "auto", # 短文本 PCM，长文本 MP3
    }
}

pcm：首音快，流式稳定，长文本总耗时可能更高
mp3：传输效率高，长文本更早结束
auto：折中方案，按文本长度自动选择

冒烟测试（无需音箱，验证 TTS 是否正常）：

python3 tests/test_tts_stream.py                                           # 测试流式 TTS 连通性
python3 tests/test_tts_latency.py --formats mp3,pcm --rounds 3 --repeat 8  # 对比 mp3/pcm 延迟

📚 参考资源

资源	链接
🔧 刷机教程	刷机教程
🛠️ Client 端安装	Client 端安装
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