PLLA (Personalized Language Learning Assistant)

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PLLA 是一个可以免费、完全本地运行的个性化语言学习助手，它结合了 AI 对话、语音识别、语音合成等功能，为用户提供沉浸式的语言学习体验。

功能特点

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• 🤖 AI 对话：基于大语言模型的智能对话系统
• 🎙️ 语音识别：实时语音转文字功能
• 🔊 语音合成：支持多种 TTS 引擎
• 👥 角色系统：可配置多个学习场景和对话角色
• 📝 实时分析：语言学习点分析和翻译
• 👀 听力练习：支持文本遮罩的听力模式
• 💾 会话历史：保存和管理学习记录

技术栈

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前端

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• JavaScript (原生)
• CSS3
• HTML5

后端

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• Python
• Flask
• SQLite
• sensevoice(支持多种语言)
• RealtimeTTS(目前支持引擎edge,kokoro,coqui)
• GPT_SoVits(api调用，端口绑定6880)

快速开始

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环境要求

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• Python 3.10+
• cuda

安装步骤

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1. mpv安装 运行bootstrapper/update.bat(可能需要管理员运行和vpn)，也可自行搜索如何安装mpv
2. 克隆仓库

  git clone https://github.com/your-repo/PLLA.git
  cd PLLA
  cp config1.json config.json

要使用自己的LLM模型(兼容openai接口)，请在config.json最后一项LLM_config中添加或修改自己的模型配置，默认使用排在第一个位置的模型

1. 创建并激活虚拟环境

  conda create -n plla python=3.12
  conda activate plla

1. 安装依赖

  # 基础使用：聊天、翻译、分析
  pip install -r requirements.txt
  # 语音合成（使用时会从huggingface下载模型，需科学上网）
  # 下面为kokoro引擎的安装使用，包含多种主流语言，另外edge和coqui请参考realtimeTTS项目的文档说明
  pip install "RealtimeTTS[kokoro,jp,zh]" 
  # 语音识别功能参考api4sensevoice项目的说明部署安装即可，不需要则可以跳过
  # 安装完成后复制本项目的stt_server.py到api4sensevoice项目下

使用方法

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1. 启动后端服务

  # （可选）启动并等待tts服务加载完成或者使用GPT_SoVits的api，端口号6880
  python tts_server.py
  # （可选）在api4sensevoice项目下启动stt_server.py并等待加载完成
  python stt_server.py
  # 启动前端服务
  python main.py

2. 打开前端页面 在浏览器打开PLLA地址127.0.0.1:5000
3. UI使用说明 通过磁贴的形式+拖动放缩点击来实现所有功能，将联系人和场景拖入其他的磁贴，会有相应的效果和功能

   

4. 演示视频

待实现

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• 整合版本的推出
• 简化的启动方式
• 循序渐进的学习路径规划
• 教材知识库的录入
• live2d或其他形象的支持

项目鸣谢

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• api4sensevoice
• realtimeTTS
• GPT_SoVits