ローカルLLM、STT、TTSを使用した音声対話型チャットボットの構築

このプロジェクトは、完全に音声対話型のAIアシスタントの夢を実現します — ローカルハードウェア上で完全に動作し、クラウドサービスに依存しません。
Speech-to-Text（STT）、Text-to-Speech（TTS）、およびOllamaを使用した**ローカル大規模言語モデル（LLM）**を組み合わせることで、人間と機械の間の自然でプライベートなリアルタイム会話を可能にします。

全体のセットアップはDockerコンテナ内で動作し、NVIDIA Jetsonデバイス、エッジコンピュータ、またはGPUアクセラレーション付きの任意のLinuxベースシステムにデプロイできます。

プロジェクト概要

このプロジェクトの目標は、以下の機能を持つ音声駆動チャットボットを作成することです：

リアルタイムであなたの声を聞く
ローカル**ASR（自動音声認識）**を使用してあなたの音声を理解する
ローカルLLMを使用してインテリジェントな応答を生成する
**TTS（Text-to-Speech）**を使用してそれらの応答を自然に話す

すべてのコンポーネントは自己完結型でローカルで動作し、データを完全にコントロールできます — クラウド依存なし、レイテンシなし、プライバシーの懸念なし。

システムコンポーネント

1. Speech-to-Text（STT）モジュール

話された入力をリアルタイムでテキストに変換します。
主な機能：

NVIDIA Riva ASRを使用した高速で正確な転写
複数言語のサポート
エッジデバイス向けに最適化

2. Text-to-Speech（TTS）モジュール

チャットボットの応答を自然な音声出力に変換します。
ハイライト：

多言語、表現豊かで現実的な音声合成
NVIDIA Riva TTSによって駆動
低レイテンシ — インタラクティブな会話に最適

3. ローカルLLM（Ollama）

チャットボットの中核はOllamaで、現代のLLMを効率的に実行するローカル推論エンジンです。
機能：

オフライン動作（インターネット不要）
Jetsonデバイスでもリアルタイム応答
スムーズで一貫した対話のためのコンテキスト保持
Llama、Phi、Gemma、Mistralなど様々なモデルをサポート

4. ユーザーインタラクション層

シンプルで直感的なインターフェースにより、ユーザーは以下が可能です：

ボタンやコマンドで音声インタラクションを開始または停止
ライブ転写とチャットボットの応答を確認
音声から音声へのスムーズで低レイテンシなコミュニケーションを楽しむ

Ollamaのローカルセットアップ

まず、Jetson Containersをインストールして、Docker内でサービスを簡単に管理・デプロイできるようにします。

# Install Jetson Container tools
git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-containers
bash jetson-containers/install.sh

インストール後、Ollamaコンテナをプルして実行します：

jetson-containers run --name ollama $(autotag ollama)
ollama run llama3.2:1b

💡 ヒント： 設定をテストするために小さなモデル（llama3.2:1bなど）から始めて、その後スケールアップしてください。

ollama.com/libraryで利用可能なモデル：

モデル	パラメータ	サイズ	コマンド
Llama 3.2	3B	2.0 GB	`ollama run llama3.2`
Llama 3.2	1B	1.3 GB	`ollama run llama3.2:1b`
Llama 3.2 Vision	11B	7.9 GB	`ollama run llama3.2-vision`
Phi 3 Mini	3.8B	2.3 GB	`ollama run phi3`
Gemma 2	9B	5.5 GB	`ollama run gemma2`
Mistral	7B	4.1 GB	`ollama run mistral`

NVIDIA Jetson AGXを使用している場合、中型から大型のモデルを快適に実行できます。小型のJetsonの場合は、軽量モデル（1B–3B）を使用してください。

Ollamaをターミナルで直接実行するか、提供されているPythonスクリプトollama_run.pyを使用して実行します。

python3 ollama_run.py

例：

ターミナル使用

Python統合

NVIDIA Riva：STTとTTS

リアルな音声インタラクションを可能にするために、NVIDIA Rivaを使用します。これは以下を提供するGPUアクセラレーションツールキットです：

自動音声認識（ASR）
Text-to-Speech（TTS）
ニューラル機械翻訳（NMT）（オプション）

クラウドからJetson シリーズなどの組み込みデバイスまで、どこでもデプロイできます。

ステップ1：NGC APIキーの取得

NVIDIA NGCにログインします。
APIキーを作成してローカルに保存します — Rivaリソースにアクセスするために必要です。

ステップ2：Jetson上でNGCを設定

cd ~ && mkdir ngc_setup && cd ngc_setup
wget --content-disposition https://api.ngc.nvidia.com/v2/resources/nvidia/ngc-apps/ngc_cli/versions/3.36.0/files/ngccli_arm64.zip
unzip ngccli_arm64.zip 
chmod u+x ngc-cli/ngc
echo "export PATH=\"$PATH:$(pwd)/ngc-cli\"" >> ~/.bash_profile && source ~/.bash_profile
ngc config set

プロンプトが表示されたらAPIキーを使用してください。

ステップ3：Jetson上でRivaをインストール

JetPack 6.0を実行していることを確認してください（またはサポートマトリックスで互換性を確認してください）。

cd ~ && mkdir riva_setup && cd riva_setup
ngc registry resource download-version nvidia/riva/riva_quickstart_arm64:2.16.0
cd riva_quickstart_v2.13.1

config.shで、リソースを節約するために未使用のサービスを無効にします：

service_enabled_nlp=false
service_enabled_nmt=false

次に、/etc/docker/daemon.jsonを編集してDockerがNVIDIAランタイムを使用するように設定します：

{
  "default-runtime": "nvidia",
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}

Dockerを再起動します：

sudo systemctl restart docker

最後に、Rivaを初期化して開始します：

sudo bash riva_init.sh
sudo bash riva_start.sh

チャットボットの実行

すべての準備が整ったら、メインアプリケーションを実行します：

git clone https://github.com/kouroshkarimi/local_chatbot_jetson.git
cd local_chatbot_jetson
python3 app.py --list-input-devices
python3 app.py --list-output-devices
python3 app.py --input-device <your_input_id> --output-device <your_output_id>

これでアシスタントに話しかけることができ、アシスタントは聞いて、考えて、話し返すでしょう — すべてローカルで、Jetsonによって駆動されます。

主な利点

🔒 100%プライベート – データがデバイスから出ることはありません
⚡ リアルタイム応答 – 低レイテンシ向けに最適化
🌐 多言語 – 複数の言語とアクセントをサポート
🧩 モジュラー – 各コンポーネントを置き換えまたは拡張可能
🖥️ エッジフレンドリー – JetsonまたはLinuxシステムにデプロイ可能

今後の改善

マルチモーダルインタラクションのためのビジョンモジュールとの統合
TTSでのカスタム音声クローニングのサポート
より自然な対話のためのセッション間でのメモリ永続化
Webまたはモバイルインターフェース

🎉 会話を楽しんでください！

おめでとうございます — あなたは自分自身の音声対応、プライバシー第一のAIアシスタントを構築しました。
さあ、リラックスして、ロボットと話し、人間とAIのインタラクションの未来を探索することを楽しんでください。🤖💬

"ロボットと良い会話をしてください :)"

参考文献

✨ コントリビュータープロジェクト

このプロジェクトはSeeed Studioのコントリビュータープロジェクトによってサポートされています。
kourosh karimiの献身的な努力に特別な感謝を捧げます。あなたの作品は展示されます。

技術サポートと製品ディスカッション

私たちの製品をお選びいただき、ありがとうございます！私たちは、お客様の製品体験ができるだけスムーズになるよう、さまざまなサポートを提供しています。さまざまな好みやニーズに対応するため、複数のコミュニケーションチャネルを提供しています。

プロジェクト概要​

システムコンポーネント​

1. Speech-to-Text（STT）モジュール​

2. Text-to-Speech（TTS）モジュール​

3. ローカルLLM（Ollama）​

4. ユーザーインタラクション層​

Ollamaのローカルセットアップ​

NVIDIA Riva：STTとTTS​

ステップ1：NGC APIキーの取得​

ステップ2：Jetson上でNGCを設定​

ステップ3：Jetson上でRivaをインストール​

チャットボットの実行​

主な利点​

今後の改善​

🎉 会話を楽しんでください！​

参考文献​

✨ コントリビュータープロジェクト​

技術サポートと製品ディスカッション​