树莓派 5 “霹雳游侠 KITT” 语音对话项目

一、项目简介

本项目复刻 1980 年代美剧《Knight Rider（霹雳游侠）》中的智能汽车 KITT，
目标是在 Raspberry Pi 5 上实现一个 带语音对话、LED 语音同步灯效 的互动系统。

该系统集成语音识别（Speech Recognition）、语音合成（Text-to-Speech）、
AI 对话（ChatGPT / LLM）、灯光动画（GPIO LED 阵列）等功能，
可用于语音助手、展示或智能家居入口交互平台。

二、功能目标

✅ 实现语音唤醒与自动识别
✅ 将语音内容转化为文本输入 AI 模型
✅ 语音合成输出，并同步 LED “KITT 波动灯”
✅ 可扩展为家庭控制助手（如控制 IoT 设备）

三、系统总体架构

核心组成模块：

四、系统逻辑流程

麦克风采集语音  
      ↓
Speech-to-Text (STT)  
      ↓
AI 模型处理（ChatGPT / Llama / GPT API）  
      ↓
Text-to-Speech (TTS)  
      ↓
语音播放 + LED 动画同步

五、软件与开发环境

1️⃣ 系统准备

sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y sudo apt install python3-pip python3-venv portaudio19-dev -y

2️⃣ 创建项目目录

mkdir ~/kitt_voice_assistant && cd ~/kitt_voice_assistant python3 -m venv env source env/bin/activate

3️⃣ 安装主要依赖包

pip install openai SpeechRecognition pyaudio gtts pygame rpi_ws281x

（若使用 Whisper 或离线识别，可额外安装 whisper 模块）

六、硬件连接说明

1️⃣ WS2812 LED 条连接（GPIO 控制）

使用 rpi_ws281x 控制库实现呼吸与波动效果。
LED 数量建议 8~16 灯，形成 KITT 前灯的动态扫描效果。

七、主程序结构示例

import speech_recognition as sr
import openai
from gtts import gTTS
import pygame
from rpi_ws281x import PixelStrip, Color
import time

# ===== LED 参数 =====
LED_COUNT = 8
LED_PIN = 18
strip = PixelStrip(LED_COUNT, LED_PIN)
strip.begin()

def kitt_light():
    for i in range(LED_COUNT):
        strip.setPixelColor(i, Color(255, 0, 0))
        strip.show()
        time.sleep(0.05)
        strip.setPixelColor(i, Color(0, 0, 0))
    for i in reversed(range(LED_COUNT)):
        strip.setPixelColor(i, Color(255, 0, 0))
        strip.show()
        time.sleep(0.05)
        strip.setPixelColor(i, Color(0, 0, 0))

# ===== AI 配置 =====
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def chat_with_ai(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

# ===== 语音识别与合成 =====
r = sr.Recognizer()
mic = sr.Microphone()

def listen_and_reply():
    with mic as source:
        print("KITT 正在监听中...")
        audio = r.listen(source)
    try:
        text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN")
        print("你说:", text)
        reply = chat_with_ai(text)
        print("KITT:", reply)
        # 合成语音
        tts = gTTS(reply,)
        tts.save("reply.mp3")
        pygame.mixer.init()
        pygame.mixer.music.load("reply.mp3")
        pygame.mixer.music.play()
        while pygame.mixer.music.get_busy():
            kitt_light()
    except Exception as e:
        print("识别错误：", e)

while True:
    listen_and_reply()

八、语音与灯效同步说明

• kitt_light() 在语音播放时循环运行，形成呼吸/波动动画。

• 可使用 FFT 音频采样实现 LED 实时音量反应（进阶模式）。

• 可添加“唤醒词检测”模块（如 Porcupine / Snowboy）避免持续监听。

九、系统优化建议

十、扩展功能建议

十一、实测数据（Raspberry Pi 5 8GB）

十二、工程总结

本项目融合了语音识别、AI 对话、音频处理与视觉反馈，是 Raspberry Pi 上典型的 AI 边缘交互系统。
通过模块化设计，系统可自由扩展为家庭语音助手、互动展示设备或机器人头部模块。

硬件成本低于 80 美元，功耗小、可连续运行，是实验室与创客空间的理想 AI 工程实践项目。

【EEPW 编辑点评】

“KITT” 项目是将语音交互与 AI 模型结合的典型示范，
展示了树莓派 5 在语音计算 + 视觉灯效同步方面的边缘计算潜力。
与传统语音助手不同，Pi 5 的本地计算能力使部分语音识别与对话处理可离线完成，
这为未来的“隐私型语音助手”与“可定制角色AI”提供了现实基础。

在教学或工程场景中，该项目非常适合作为AI人机交互（HRI）实验案例。