project_alias

GitHub
1.7k 99 较难 1 次阅读 昨天GPL-3.0音频开发框架
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Project Alias 是一款开源的智能家居隐私保护工具,被形象地称为智能助手的“可教导寄生体”。它主要解决用户对现有智能音箱(如 Google Home、Alexa)缺乏控制权及隐私泄露的担忧。通过运行在树莓派上的软件,Alias 能利用噪音干扰设备内置麦克风,防止其在非唤醒状态下窃听,同时允许用户自定义独特的唤醒词和指令。

该项目特别适合关注数据隐私的极客、安全研究人员以及希望深度定制智能家居体验的开发者使用。其核心技术亮点在于引入了“虚假标签”机制:用户可以调整 Alias 发声的性别或语言,从而误导智能助手的算法,使其对用户的身份特征产生错误判断,增加数据采集的复杂性。此外,Alias 基于 Pocketsphinx 实现了高精度的自定义唤醒词检测,并支持设置噪音延迟以留出清晰的对话窗口。用户只需通过简单的网页界面即可配置这些参数,甚至创建快捷指令(例如说"Funky Time"自动触发播放音乐),在保障隐私的同时大幅提升交互的灵活性与趣味性。

使用场景

自由职业设计师林浩在家中工作室使用智能音箱控制音乐和灯光,但他极度担忧设备在非指令状态下持续监听并上传隐私数据。

没有 project_alias 时

  • 必须使用厂商固定的唤醒词(如"Hey Google"),无法自定义符合个人习惯的触发指令。
  • 智能音箱麦克风始终处于活跃监听状态,私密谈话存在被意外记录或误触发的风险。
  • 无法干扰设备的用户画像算法,助手会持续根据声音特征标记用户的性别、口音等隐私信息。
  • 若想执行复杂操作(如“播放特定歌单并调暗灯光”),每次都必须完整说出冗长的原生指令。
  • 缺乏对设备行为的底层控制权,完全依赖厂商提供的有限设置,无法实现真正的本地化隐私保护。

使用 project_alias 后

  • 通过训练自定义唤醒词(如"Funky Time"),林浩可以用独特的暗号轻松激活助手,摆脱固定词汇束缚。
  • project_alias 在待机时发射特定噪音干扰内置麦克风,仅在需要时由树莓派接管激活,彻底阻断后台窃听。
  • 利用变声和语言切换功能,project_alias 向助手输入虚假的性别和国籍标签,混淆其用户画像算法。
  • 支持将长指令预设为简短触发词,只需说"Funky Time",project_alias 便会自动向助手发送完整的复杂指令序列。
  • 基于开源硬件和 Pocketsphinx 技术,林浩完全掌握了唤醒逻辑和噪声参数,实现了可审计的本地化控制。

project_alias 通过将智能助手从“始终在线的监听者”转变为“按需激活的工具”,在保留便利性的同时重构了用户对智能家居的隐私主权。

运行环境要求

操作系统
  • Linux (Raspbian Stretch)
GPU

不需要 GPU

内存

未说明 (基于 Raspberry Pi 3A+)

依赖
notes该项目专为树莓派 (Raspberry Pi 3A+) 设计,需配合 ReSpeaker 2 Mics Pi HAT 硬件使用。主要功能是通过播放噪音干扰智能音箱麦克风并伪装语音指令。官方推荐使用预烧录的镜像文件进行快速部署,手动安装需基于 Raspbian Stretch (版本 9) 系统。无需高性能计算资源,依靠 Pocketsphinx 进行本地唤醒词检测。
python3.6+
pocketsphinx
espeak
flask
flask_socketio
pygame
spidev
libatlas-base-dev
libpulse-dev
libasound2-dev
project_alias hero image

快速开始

项目别名 2.0

Python 3.6 License: GPL

项目别名是一个开源的寄生程序,用于入侵智能家居设备。通过向设备内置麦克风注入噪声,训练自定义唤醒词和指令;同时,还可以通过改变性别或国籍来干扰其算法中的标签识别。更多关于该项目的信息请访问 这里

本仓库已更新至 2.0 版本。旧版本可在分支中找到。

2.0 新特性

  • 支持多个唤醒词
  • 自定义助手指令
  • 可更改别名的性别和语言
  • 调整唤醒词灵敏度及延迟
  • 基于 Pocketsphinx 的全新唤醒词检测功能

构建指南

完整的分步教程及 3D 模型文件请参阅我们的 Instructables 页面

简易安装 🔧

别名软件可刷入 microSD 卡,实现快速简便的安装。请确保 Respeaker 音频扩展板已连接到树莓派。

  1. 下载 alias2_0.img 文件
  2. 使用 Etcher 将 .img 文件烧录到 microSD 卡
  3. 将 microSD 卡插入树莓派 3A+
  4. 开启别名电源,等待黄色指示灯亮起

我们推荐使用简易安装方式,但如果您希望从头开始安装该项目,请参考“手动安装”说明。

开始使用别名 🍄

  1. 使用手机连接到别名的本地 Wi‑Fi 进行配置。

    • SSID:Project Alias
    • 密码:cordyceps
  2. 打开浏览器并输入网址:alias.local,即可与别名交互。

  3. 在界面上,您可以添加新的唤醒词/指令或编辑现有内容。点击 Update Alias 按钮保存更改。建议尝试不同的唤醒词和灵敏度设置,以找到最适合您的方案。

  4. 若要调整设置,单击右上角的图标。在这里您可以调节噪声、语言、性别、音量和延迟等参数。 提示:如果您将完整指令输入别名,可以创建快捷方式和新功能。例如,当您说“Funky Time”时,别名可以低声说出“Ok Google, 在 Spotify 上播放一些放克音乐”。

用户界面

设置 ⚙️

设置 描述 默认值
噪声 开启或关闭循环播放的背景噪声 ON
性别 选择助手在听到别名发出指令时所感知的性别。切换为相反性别可以在助手的算法中引入错误标签,从而产生有趣的互动和回答。请注意,这仅改变别名本身的声音,因此只对较长的指令有效。 Male
语言 更改别名与您的助手交流时使用的语言。此举旨在增加一层干扰,使系统将您标记为不同国籍。要使用此功能,助手指令必须用相同语言编写。 English
音量 调节扬声器音量。音量需足够大以屏蔽助手的响应,但又不能过于刺耳。具体设置应根据房间声学环境和背景噪音进行调整。 39
噪声延迟 唤醒词触发后,该设置会延长重新启动噪声的时间。这段时间可用作无噪声窗口,以便您向助手提问。建议将其设置为与对话最长持续时间相匹配的间隔。 10s
灵敏度 此设置用于调整唤醒词检测的灵敏度。该选项位于每个指令的首页。数值越低,灵敏度越低。 20

手动安装

如果您希望手动构建该项目,可以按照以下步骤操作。不过我们仍建议使用“简易安装”部分提供的预装镜像。

树莓派设置

如何为本项目准备并设置树莓派:

  1. 下载最新版 Raspbian Stretch,并使用 Etcher 将其烧录到 microSD 卡上。

  2. setup 文件夹 中的 sshwpa_supplicant.conf 文件复制到 SD 卡的 boot 分区。

  3. 使用文本编辑器修改 wpa_supplicant.conf 文件,使其与您的 Wi‑Fi 设置匹配。然后将卡插入树莓派。

  4. 在终端中通过 SSH 登录到树莓派:sudo ssh pi@raspberrypi.local
    默认密码为 'raspberry'。如需更改密码,请使用 'passwd' 命令

  5. 更新树莓派:sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

  6. 重启:sudo reboot

安装依赖项

注意:某些依赖项可能因版本不同而有所差异。本指南已在 Raspbian Stretch 9 版本上测试并验证过。

在树莓派上:启用 raspi-config 中的 SPI 接口

raspi-config

确保已安装 Python3 和 Git,以便进行后续操作:

sudo apt-get install python3-dev python3-pip git libatlas-base-dev

克隆并安装 Respeaker 音频扩展板的驱动程序:
– 此步骤仅在使用 Respeaker 音频扩展板时需要,其他音频驱动程序也可适用。

cd && git clone https://github.com/respeaker/seeed-voicecard.git
cd seeed-voicecard && sudo ./install.sh

按照此 指南 禁用默认声卡。

安装 Pocketsphinx 及其依赖项:

sudo pip3 install spidev
sudo apt-get install -y python python-dev python-pip build-essential swig git libpulse-dev
sudo apt-get install libasound2-dev
sudo apt-get install pulseaudio pulseaudio-utils libpulse-dev libpulse-java libpulse0
sudo pip3 install --upgrade pocketsphinx

安装 espeak

sudo apt-get install espeak

安装 Flask 服务器:

sudo pip3 install flask flask_socketio

安装 Pygame

sudo apt-get install python3-pygame

若需搭建私有网络,可参考此 指南

最后,克隆 Alias 项目:

git clone https://github.com/bjoernkarmann/project_alias.git

更改助手

如果您使用的是 Google HomeAmazon Alexa,只需在别名的网页应用中将唤醒词写入响应字段即可更改。

贡献者

Bjørn KarmannTore Knudsen 制作

许可证

本项目采用 GPL 许可证授权——请参阅根目录下的 LICENSE.GPL 文件。

常见问题

相似工具推荐

openclaw

OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手,旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚,能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道,包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息,OpenClaw 都能即时响应,甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互,并提供实时的画布渲染功能供你操控。 这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地,用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助,真正实现了“你的数据,你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构,将控制平面与核心助手分离,确保跨平台通信的流畅性与扩展性。 OpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者,以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力(支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2),即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你

349.3k|★★★☆☆|昨天
Agent开发框架图像

stable-diffusion-webui

stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。

162.1k|★★★☆☆|2天前
开发框架图像Agent

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

142.7k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

ComfyUI

ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。

107.9k|★★☆☆☆|昨天
开发框架图像Agent

markitdown

MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具,专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片(含 OCR)、音频(含语音转录)、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析,能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。 在人工智能应用日益普及的今天,大语言模型(LLM)虽擅长处理文本,却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点,它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式,成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外,它还提供了 MCP(模型上下文协议)服务器,可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。 这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用,尤其是那些需要构建文档检索增强生成(RAG)系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性,但其核心优势在于为机器

93.4k|★★☆☆☆|今天
插件开发框架

LLMs-from-scratch

LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目,旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型(LLM)。它不仅是同名技术著作的官方代码库,更提供了一套完整的实践方案,涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。 该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型,却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码,用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理,从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外,项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码,帮助用户将理论知识延伸至实际应用。 LLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API,而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言,这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计:将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤,配合详细的图表与示例,让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础,还是为未来研发更大规模的模型做准备

90.1k|★★★☆☆|昨天
语言模型图像Agent