Разработка локального голосового ассистента с указанными вами характеристиками — это интересная задача, и для её реализации потребуется тщательно подобранный стек технологий. Вот некоторые рекомендации для каждого компонента вашего ассистента:
### 1. Захват голоса и распознавание речи (Speech-to-Text, STT)
- **Vosk**: Это открытый проект, который поддерживает несколько языков, включая русский и английский. Vosk работает полностью оффлайн и имеет низкие требования к аппаратным ресурсам.
- **DeepSpeech**: Это проект от Mozilla, который также может работать локально. Однако его поддержка и обновления могут быть менее активными, чем Vosk.
### 2. Языковая модель (LLM)
- **GPT-2 или GPT-3 (через библиотеки, такие как Hugging Face Transformers)**: Эти модели могут быть настроены для локальной работы, однако они требуют достаточно мощного оборудования (например, GPU) для разумного времени отклика.
- **LLaMA**: Более легкая и недавно выпущенная модель, которая может быть настроена для работы локально с возможностью использования кэширования диалогов для улучшения откликов.
### 3. Синтез речи (Text-to-Speech, TTS)
- **Mozilla TTS**: Открытая система, которая поддерживает несколько языков и может работать локально. Есть модели для русского и английского языков.
- **Coqui TTS**: Это форк Mozilla TTS с активным сообществом и поддержкой различных языков.
### 4. Интерфейс пользователя
- Создайте простой графический интерфейс (например, с помощью PyQt5 или Tkinter) для удобного взаимодействия с пользователем.
- Для взаимодействия через голосовые команды можно использовать функции распознавания команд на Python (например, с использованием speech_recognition).
### 5. Обработка команд и функциональность
- Вы можете использовать **Python** для склеивания всей логики вместе. Библиотеки, такие как `flask` или `FastAPI`, могут помочь в реализации локального веб-сервера для интерфейса.
- Для управления задачами, такими как запись файлов, напоминания и парсинг PDF, вы можете использовать библиотеки, такие как `schedule` для задач и `PyPDF2` для работы с PDF.
### 6. Расширение функционала
- Можно использовать базы данных (например, SQLite для простоты) для хранения настроек пользователя и состояния.
- Для управления календарями можете интегрироваться с такими сервисами, как Google Calendar API (в виде функции) или использовать локальные библиотеки.
### Итоговый стек
- **STT**: Vosk или DeepSpeech
- **LLM**: Hugging Face Transformers (GPT, LLaMA)
- **TTS**: Mozilla TTS или Coqui TTS
- **Язык программирования**: Python (с Flask/FastAPI для интерфейса)
- **Интерфейс**: PyQt5 или веб-интерфейс
- **Дополнительные библиотеки**: SQLite, schedule, PyPDF2
Надеюсь, эти рекомендации помогут вам создать идеальный локальный голосовой ассистент!