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💜 Jyu - Assistente de Voz 100% Offline

Jyu (pronuncia-se "Jiu") é uma assistente de voz local, privada e gratuita, desenvolvida em Python. Ela combina reconhecimento de fala ultrarrápido (Vosk), inteligência artificial local (Ollama + Qwen 2.5) e síntese de voz de altíssima qualidade (Kokoro TTS).

🚀 100% Offline • 🔒 Privacidade Total • 💰 Zero Custo • 🎤 Push-to-Talk

📑 Sumário

✨ Funcionalidades

  • 🎤 Push-to-Talk: Segure Ctrl esquerdo para falar, solte para enviar.
  • 🧠 Memória de conversa: A Jyu lembra do contexto da conversa anterior.
  • 🛑 Interrupção instantânea: Aperte Ctrl enquanto ela fala para interromper a resposta.
  • 🗣️ Cancelamento por voz: Diga "pare", "cancelar" ou "chega" para resetar.
  • 🔊 TTS otimizado: Streaming por frases para latência mínima.
  • 💜 Personalidade customizável: Edite facilmente o personalidade.json.
  • 🌐 Zero dependência de internet: Tudo roda localmente na sua máquina.

🛠️ Requisitos

Hardware Mínimo

  • CPU: 4+ cores (recomendado: Ryzen 5 / i5 ou superior)
  • RAM: 8 GB (recomendado: 16 GB+)
  • Disco: 10 GB livres (para armazenar os modelos de IA)
  • Microfone: Qualquer microfone funcional

Software

  • Sistema Operacional: Linux (testado no KDE Neon/Ubuntu), Windows ou macOS
  • Python: 3.10 ou superior
  • Ollama: Instalado e rodando (ollama.com)

📦 Instalação

1. Clone o repositório

git clone [https://github.com/RivailleVD/Jyu-IA-Assistent-Qwen-Edition-OFFILINE-.git](https://github.com/RivailleVD/Jyu-IA-Assistent-Qwen-Edition-OFFILINE-.git)
cd Jyu-IA-Assistent-Qwen-Edition-OFFILINE-
  1. Crie e ative o ambiente virtualBashpython -m venv .venv
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate

# Windows (CMD/PowerShell):
# .venv\Scripts\activate
  1. Instale as dependências
pip install -r requirements.txt
  1. Instale o Ollama e baixe o modeloBash# Instale o Ollama (Linux)
curl -fsSL [https://ollama.com/install.sh](https://ollama.com/install.sh) | sh

Baixe o modelo Qwen 2.5 (escolha o tamanho ideal para sua RAM)

ollama pull qwen2.5:7b   # ~4.7 GB (Recomendado para 16 GB RAM)
# ou
ollama pull qwen2.5:3b   # ~2.0 GB (Para sistemas com 8 GB RAM)

6. Baixe os modelos de áudio (Manualmente)

Você precisará baixar os seguintes arquivos e colocá-los nas pastas corretas:

Vosk PT-BR: vosk-model-pt-fb-v0.1.1

Kokoro ONNX: kokoro-v1.0.onnx (Do repositório oficial Kokoro)

Kokoro Voices: voices-v1.0.bin (Do repositório oficial Kokoro)

📍 Onde colocar os arquivos baixados:

Vosk PT-BR ➡️ Models/vosk-model-pt-fb-v0.1.1-20220516_2113/

Kokoro ONNX ➡️ TTS/kokoro-v1.0.onnx

Kokoro Voices ➡️ TTS/voices-v1.0.bin

📁 Estrutura do Projeto

Jyu-IA-Assistent/
├── Chat/                          # Módulo de LLM (Ollama)
│   └── gemini_chat_personalizado.py
├── Recognition/                   # Módulo de STT (Vosk)
│   └── reconhecimento.py
├── TTS/                           # Módulo de síntese de voz (Kokoro)
│   ├── fala.py
│   ├── kokoro-v1.0.onnx           # ⚠️ Baixar manualmente
│   └── voices-v1.0.bin            # ⚠️ Baixar manualmente
├── Models/                        # Modelos Vosk
│   └── vosk-model-pt-fb-v0.1.1-20220516_2113/  # ⚠️ Baixar manualmente
├── main.py                        # Ponto de entrada
├── personalidade.json             # Personalidade da Jyu
├── requirements.txt               # Dependências Python
└── README.md                      # Este arquivo

🤝 Contribuindo

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📄 Licença

Este projeto é de código aberto e está disponível sob a licença MIT.

💜 Agradecimentos

Vosk - Reconhecimento de voz offline

Ollama - Execução local de LLMs

Qwen 2.5 - Modelo de linguagem

Kokoro - Síntese de voz de alta qualidade

Comunidade open-source de IA

Feito com 💜 por Rivaille_VD