修正性能测试和声纹识别两份文档里跟代码对不上的十二处 (#3502)
* 修正两份操作文档里跟代码对不上的地方 性能测试那份把配置路径写错、没提要先装依赖，步骤里少了非流式语音合成，流式语音合成要配哪些供应器也没写；声纹识别那份的重启命令指向两个不同的编排文件，有两句话连写三遍，编号也乱了，示例漏了相似度阈值。逐条改到跟代码一致。 * 把性能测试文档的说明改得跟代码一致 供应器表里两家的写法与代码相反，改成如实描述；步骤清单补回流式语音识别； 示例里的视觉模型段改成能跑通的形态；声纹文档两个重复的标题改掉一个。 * 性能测试文档的说法跟Linkerai跳过行为对齐 它没配就整项跳过，不再算进报错后跳过那一类。与#3510的行为对齐。 * 性能测试文档改对缺供应器时的记法 不是跳过，是报错后记成失败，结果表里多一行。带守卫的那几家才是整项跳过。 * 强调易错处
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# 语音识别、流式语音识别、大语言模型、非流式语音合成、流式语音合成、视觉模型的性能测试工具使用指南
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0.先装依赖（在仓库根目录执行）
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cd main/xiaozhi-server
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pip install -r requirements.txt
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测试脚本要 import `yaml`、`aiohttp`、`tabulate`，少一个都起不来。`tabulate` 不在 requirements.txt 里，是 `edge-tts` 间接带进来的。
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1.在main/xiaozhi-server目录下创建data目录
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2.在data目录下创建.config.yaml文件
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3.在.data/config.yaml中，写入你的语音识别、大语言模型、流式语音合成、视觉模型的参数
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3.在data/.config.yaml中，写入你的语音识别、流式语音识别、大语言模型、非流式语音合成、流式语音合成、视觉模型的参数
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例如：
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LLM:
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@@ -16,12 +23,50 @@ LLM:
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api_key: 你的chat-glm web key
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TTS:
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EdgeTTS:
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# 定义TTS API类型
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type: edge
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voice: zh-CN-XiaoxiaoNeural
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VLLM:
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ChatGLMVLLM:
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# 定义视觉模型API类型
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type: openai
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# glm-4v-flash 是智谱的视觉模型，需要在智谱平台申请api_key
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model_name: glm-4v-flash
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url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
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api_key: 你的api_key
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ASR:
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FunASR:
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type: fun_local
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model_dir: models/SenseVoiceSmall
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language: auto
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4.在main/xiaozhi-server目录下运行performance_tester.py:
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python performance_tester.py
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## 几点说明
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- 脚本第一行提示的 `docs/performance_tester.md` 就是本文档，它在仓库根目录的 `docs/` 下；脚本本身在 `main/xiaozhi-server/` 目录里跑，两处不是一个目录。
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- LLM、VLLM、非流式语音合成这三项会把 `config.yaml` 和 `data/.config.yaml` 两份配置合并起来再遍历，所以实际会测**所有配好 api_key 的供应器**，不只是你在 `.config.yaml` 里写的那一个；api_key 还是占位符的会被跳过。
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- 非流式的语音识别这一项读配置的方式和别的不一样：它自己扫 `data/` 目录下的 `*.config.yaml`，只取其中的 `ASR` 段，**不会**用 `config.yaml` 里的默认值。想测语音识别，就得把供应器写进 `data/.config.yaml`。
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- 流式语音识别读的是合并后的配置，固定测 `DoubaoStreamASR`、`Qwen3ASRFlash`、`XunfeiStreamASR` 这三家。`config.yaml` 里这三项带的 key 是占位符，要在 `data/.config.yaml` 的 `ASR` 段里填上自己的 key 才会测出延迟。
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- 视觉模型的配置写在 `data/.config.yaml` 的 `VLLM:` 段里，这段**不能只写一个空键**：写空的话合并后整段是空的，这项测试会直接跳过、什么都不测。
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- 流式语音合成一次会跑这些供应器：
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| 供应器 | 说明 |
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| `AliyunStreamTTS` | 阿里云流式 TTS，无条件调用 |
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| `HuoshanDoubleStreamTTS` | 火山引擎流式 TTS，无条件调用 |
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| `PaddleSpeechTTS` | PaddleSpeech 流式 TTS，无条件调用 |
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| `IndexStreamTTS` | IndexStream 流式 TTS，无条件调用 |
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| `LinkeraiTTS` | `config.yaml` 的 TTS 段里没有这个供应器，默认不测、整项跳过；要测得自己在 `.config.yaml` 里补上 |
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| `AliBLTTS` | 阿里百炼流式 TTS，默认就会测：判断读的是合并后的配置，`config.yaml` 里本来就带着这一项 |
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| `XunFeiTTS` | 讯飞流式 TTS，同上，默认就会测 |
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`AliBLTTS` 和 `XunFeiTTS` 这两项默认带的 key 是占位符，不在 `.config.yaml` 里换成自己的 key 就会报失败；想直接跳过，把这两项在 `.config.yaml` 里写成空的（键名下面不填内容）就行。
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标了「无条件调用」的这几个（`AliyunStreamTTS`、`HuoshanDoubleStreamTTS`、`PaddleSpeechTTS`、`IndexStreamTTS`），供应器缺失或被清空时，那一项会报错，错误被测试方法内部的异常处理吃掉，这一项被记成失败 —— 结果表里会多出一行失败记录，但不影响其它项。带守卫的那几家（`AliBLTTS`、`XunFeiTTS`、`LinkeraiTTS`）是整项跳过：没配就不报错、结果表里也不会有这一行。
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@@ -16,7 +16,7 @@
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点击它，下载本项目源码压缩包。下载到你电脑后，解压它，此时它的名字可能叫`voiceprint-api-main`
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你需要把它重命名成`voiceprint-api`。
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## 第二步， 创建数据库和表
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## 第二步， 确认 MySQL 能访问
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声纹识别需要依赖`mysql`数据库。如果你之前已经部署`智控台`，说明你已经安装了`mysql`。你可以共用它。
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@@ -39,7 +39,7 @@ telnet 127.0.0.1 3306
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networks:
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- default
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expose:
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- "3306:3306"
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- 3306
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修改后
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@@ -58,8 +58,9 @@ telnet 127.0.0.1 3306
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# 进入你docker-compose_all.yml所在的文件夹，例如我的是xiaozhi-server
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cd xiaozhi-server
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docker compose -f docker-compose_all.yml down
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docker compose -f docker-compose.yml up -d
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docker compose -f docker-compose_all.yml up -d
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```
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数据库服务`xiaozhi-esp32-server-db`在`docker-compose_all.yml`里，最小化的`docker-compose.yml`只有服务本身，所以两条命令都用`docker-compose_all.yml`。
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启动完后，在宿主机再使用`telnet`命令，看看能不能正常访问`mysql`的`3306`端口。
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@@ -171,6 +172,8 @@ http://192.168.1.25:8005/voiceprint/health?key=abcd
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然后搜索参数`server.voice_print`，此时，它的值应该是`null`值。
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点击修改按钮，把上一步得来的`声纹接口地址`粘贴到`参数值`里。然后保存。
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声纹识别的相似度阈值是另一个系统参数`server.voiceprint_similarity_threshold`（默认0.4，范围0.0-1.0，数值越高越严格），要调整就在同一个`参数管理`页面里改。
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如果能保存成功，说明一切顺利，你可以去智能体查看效果了。如果不成功，说明智控台无法访问声纹识别，很大概率是网络防火墙，或者没有填写正确的局域网ip。
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## 第二步 设置智能体记忆模式
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@@ -186,7 +189,7 @@ http://192.168.1.25:8005/voiceprint/health?key=abcd
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在智控台，`智能体管理`页面，在智能体的面板里，有一个`声纹识别`按钮，点击它。在底部有一个`新增按钮`。就可以对某个人说的话进行声纹注册。
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在弹出的框里，`描述`这个属性建议填写上，可以是这个人的职业、性格、爱好。方便智能体对说话人进行分析和了解。
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## 第三步 和你的智能体聊天
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## 第五步 验证效果
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将你的设备通电，问它，你知道我是谁吗？如果他能回答得出，说明声纹识别功能正常。
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@@ -205,6 +208,9 @@ voiceprint:
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- "test1,张三,张三是一个程序员"
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- "test2,李四,李四是一个产品经理"
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- "test3,王五,王五是一个设计师"
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# 声纹识别相似度阈值，范围0.0-1.0，默认0.4
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# 数值越高越严格，减少误识别但可能增加拒识率
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similarity_threshold: 0.4
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把上一步得来的 `声纹接口地址` 粘贴到 `url` 里。然后保存。
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