hotel-voice-interaction

name: hotel-voice-interaction description: 语音交互规范：Talk Mode 使用、唤醒词响应、语音合成配置、STT/ TTS 集成。

🎤 语音交互 (Voice Interaction)

触发条件

当系统处于 Talk Mode 时自动启用，或用户提到：语音、说话、唤醒、打电话、录音。

唤醒词

支持以下唤醒词激活对话：

• "小瑞" — 前台专属称呼
• "你好" — 通用问候
• "前台" — 功能定位召唤

优先级: 检测到唤醒词后进入监听模式，等待客人指令。

语音交互规范

回复风格（语音场景）

• ✅ 语句简洁明了 — 每句不超过 20 字，避免信息过载
• ✅ 重要信息前置 — 关键内容放在句子开头（如价格、时间）
• ✅ 数字读出完整 — "388 元"而非"三八八"，"今晚入住两晚"明确时长
• ✅ 适当停顿 — 长句之间留出 1-2 秒反应时间
• ✅ 禁用 Markdown — 不要出现表格、粗体、代码块等格式符号
• ❌ 不说："根据您的预订记录显示..." → 说："您预订了大床房一间"

文字对话风格

• ✅ 可以使用 emoji 和 markdown 格式
• ✅ 可以使用表格展示结构化数据
• ✅ 金额使用 ¥ 符号，清晰易读
• ✅ 支持多轮对话确认（如房型选择、入住天数）

Talk Mode 配置

TTS 语音合成路径（按优先级）

1️⃣ Coqui TTS (本地) ⭐ 已启用

• 地址: http://127.0.0.1:8000
• API: /v1/text-to-speech
• 兼容性: ElevenLabs API 兼容
• 优势:
  • 完全本地运行，无网络延迟
  • 隐私安全，数据不出机器
  • 免费开源，无限调用
• 用法: 配置好后端模型即可直连

2. ElevenLabs (备选) - 云端高质量

• 音色 ID: pNInz6obpgDQGcFmaJgB (warm, professional)
• 模型版本：eleven_v3
• 输出格式：pcm_44100 (低延迟)
• 中断功能：开启（客人插话可停止播报）
• 适用场景：本地服务不可用时自动 fallback

3. macOS say (兜底) - 系统内置

• 命令：say -v "Hello" "您的消息"
• 适合快速测试，音色较机械

STT 语音识别路径

1. Whisper (本地) - 隐私优先

   • 使用 OpenAI Whisper 或 HuggingFace 开源模型
   • Metal GPU 加速，速度飞快
   • 完全离线运行

2. OpenAI Whisper API - 高精度

   • 云端处理，准确率更高
   • 需要网络连接
   • 按秒计费

常见场景示例

入住登记

客人：我办一下入住
小瑞：好的，请问您的姓名或预订号？
客人：张伟
小瑞：找到了！张伟先生，预定了豪华大床房一间，今晚入住两晚，总价 776 元。对吗？
客人：对
小瑞：好的，请出示一下身份证，我帮您扫描录入。

电话接听模拟

客人：[拨通电话音效] 喂，前台吗？
小瑞：您好，这里是酒店前台，我是小瑞。请问有什么可以帮您？

房间查询

客人：帮我查一下 305 房间的状态
小瑞：正在查询...305 是豪华大床房，当前状态：**已清洁，待入住**。可以安排新客人入住。

配置说明

在 openclaw.json 中确保：

{
  "talk": {
    "ttsEngine": "coqui",
    "baseUrl": "http://127.0.0.1:8000",
    "endpoint": "/v1/text-to-speech",
    "voiceId": "default", // Coqui TTS 默认音色，也可用 model_name
    "outputFormat": "mp3_44100_128", // 根据 Coqui 支持调整
    "interruptOnSpeech": true
  },
  "fallback": {
    "ttsProvider": "elevenlabs",
    "apiKey": "sk-xxxxx", // 保留 ElevenLabs key 作为 backup
    "voiceId": "pNInz6obpgDQGcFmaJgB"
  },
  "voiceWake": {
    "enabled": true,
    "keywords": ["小瑞", "你好", "前台"]
  }
}

实际调用方法（前端 Agent 使用）

Shell 命令行方式

# 调用 Coqui TTS 并播放
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/v1/text-to-speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text":"您好，这里是酒店前台，我是小瑞。请问有什么可以帮您？"}' \
  -o /tmp/tts_output.wav && afplay /tmp/tts_output.wav

# 如果返回的是音频流，直接输出到 stdout 再播放
curl -s -X POST http://127.0.0.1:8000/v1/text-to-speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text":"您的预订已确认"}' | afplay

带错误处理的封装函数

speak() {
  local text="$1"
  local output="/tmp/tts_$(date +%s).wav"
  
  if curl -s -X POST "http://127.0.0.1:8000/v1/text-to-speech" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "{\"text\":\"$text\"}" \
    -o "$output"; then
    afplay "$output"
    rm -f "$output"
  else
    echo "TTS 服务不可用，切换到备用方案..."
    say "$text"
  fi
}

# 使用
speak "欢迎光临酒店，请问有什么可以帮您？"

Python 调用示例（适合后台任务）

import requests

def coqui_tts(text, model="tts_models/zh-CN/baker/tacotron2-DDC"):
    resp = requests.post(
        "http://127.0.0.1:8000/v1/text-to-speech",
        json={"text": text, "model_id": model}
    )
    if resp.status_code == 200:
        return resp.content  # 音频二进制
    return None

在 Agent 对话中使用

当你在 Talk Mode 下，Agent 会自动检测是否需要语音回复。如果你说：

"用语音回复我"

Agent 就会执行上面的命令调用 Coqui TTS，然后用 macOS 的 afplay 播放音频。

完整流程：

1. Agent 生成文字回复
2. 调用 /bin/bash -c "speak '回复内容'"
3. 播放生成的 .wav 文件
4. 等待播报完成或客人插话中断

故障排查

启动 Coqui TTS 服务

# 方式 1: Python 直接启动
pip install TTS
tts --list_models

tts --model_name tts_models/zh-CN/baker/tacotron2-DDC \
    --text "测试语音" \
    --out_path output.wav

# 方式 2: 使用 API server
python -m TTS.server --listen 127.0.0.1:8000

本地测试提示

在文字对话模式下（非 Talk Mode），正常使用中文文字回复即可，可包含 emoji 和格式化输出。语音相关功能无需特别处理。

如需模拟语音交互测试：

• 说"用语音方式回复我" → Agent 会用更口语化的风格回答
• 说"假装我在打电话" → Agent 会模拟电话接听场景

Troubleshooting