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DeepSeek Harness 插件

dsh-cyberdog-speech-sherpa

DeepSeek Harness 本地离线语音插件：STT 语音识别 + TTS 语音合成 + WebUI 按住说话（Sherpa-ONNX）（英文原文）

工具与能力
跳到安装方式

来源信息

GitHub 仓库
wuxinzhe/dsh-cyberdog-speech-sherpa
最近更新
2026年8月15日
分类
工具与能力
GitHub stars
2
载体类型
plugin
目录证据
上游声明已找到 dsh.bundle
证据路径
package.json#dsh.bundle
核对版本
0.1.0-rc.8
上游核对日期
2026-08-20

该证据由上游目录提供。本站没有安装、运行或安全审核这个插件。

安装

默认先复制一段 Prompt，让 Agent 读 GitHub 仓库和源码；需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt，发给 DSH、Codex 或其他 Agent，让它先读 GitHub 仓库和源码。

请先不要安装或执行任何命令。阅读这个插件的 GitHub 仓库、README 和关键源码，然后用清楚、直接的方式回答以下问题，帮助我判断它是否适合我的需求：

1. 这个插件是什么，解决什么问题；
2. 适合哪些用户和典型使用场景；
3. 安装后如何使用，并给出一个最小使用示例；
4. 有哪些已知限制，以及隐私、安全、兼容性或维护风险；
5. 给出“推荐 / 有条件推荐 / 不推荐”的明确建议和理由。

请区分仓库明确说明、根据源码推断和未知信息。证据不足时请明确说明，不要猜测或照抄 README。

GitHub：https://github.com/wuxinzhe/dsh-cyberdog-speech-sherpa
插件名：dsh-cyberdog-speech-sherpa
作者：wuxinzhe

检查来源文件

安装前先看这个插件目录里的 README 和其他文件。

文件资源管理器3 个文件
README.md来源说明 · 只读预览

dsh-cyberdog-speech-sherpa

DeepSeek Harness（dsh）本地离线语音插件，基于 Sherpa-ONNX。

  • 全本地离线，不联网、不收费、CPU 可运行
  • STT：Zipformer 中文流式识别（stt_transcribe）
  • TTS：VITS 中文多音色（tts_speak）
  • WebUI 按住说话：聊天输入框工具行 🎤 按钮——按住录音、松开发送（最长 120 秒，带倒计时）

架构

dsh-speech-sherpa/
├── index.mjs            # host 插件（Cordis）：注册 3 个工具 + HTTP 路由
├── remote.mjs           # HTTP 路由（/speech-api/*，浏览器录音按钮直调）
├── http-body.mjs        # HTTP 请求体读取
├── core/                # 平台无关核心（STT/TTS/模型管理/WAV 编解码）
│   ├── index.js         #   createSpeechService() 门面
│   ├── models.js        #   模型管理（状态/下载/断点续传/镜像回退）
│   ├── stt.js           #   语音识别（wav 文件 / data URL）
│   ├── tts.js           #   语音合成（data URL / wav 文件）
│   └── wav.js           #   WAV 编解码 + 8kHz→16kHz 重采样
├── client/              # 浏览器端插件（录音按钮）
│   ├── index.ts         #   源码（TSX）
│   └── dist/client.js   #   构建产物（CJS factory bundle）
├── cordis.bundle.yml    # dsh bundle patch（dsh plugin add 安装）
├── cordis.patch.yml     # --patch 开发加载示例
└── scripts/
    ├── build-client.mjs # 构建 client bundle（esbuild）
    └── verify-dsh.mjs   # 插件契约验证（mock cordis ctx）

安装

dsh plugin --profile <name> add /path/to/dsh-speech-sherpa
# 或从 git：dsh plugin --profile <name> add github:you/dsh-speech-sherpa

开发期用 --patch：

cd <deepseek-harness 仓库>
pnpm dsh --profile web --patch C:\Users\Administrator\Documents\dsh-speech-sherpa\cordis.patch.yml --port 3099

工具

工具输入输出
:--:--:--
stt_transcribeaudioPath（wav 文件）或 audioBase64（data URL）{text}
tts_speaktext、speed?、sid?、inline?{audioPath, text, dataUrl?}
sherpa_models_downloadkinds?（['stt','tts']）{results, modelDir}

模型自愈：stt_transcribe/tts_speak 发现模型缺失会报错并提示调用 sherpa_models_download，agent 可自行下载。

配置（cordis.yml config 字段）

字段默认值说明
:--:--:--
voiceRate1.0语速 0.5~2.0
sid88音色 88/90/92/94
modelDir$DSH_HOME/models/sherpa模型目录（DSH_HOME 默认 ~/.dsh）
outputDir$DSH_HOME/audio/sherpaTTS 输出目录

WebUI 录音按钮

聊天输入框工具行左侧的 🎤 按钮（conversation.input.left slot）：

1. 按住开始录音（getUserMedia + MediaRecorder），按钮变红显示倒计时 120s → ... 2. 松开自动停止 → 浏览器编码 wav → POST host /speech-api/sttTranscribe 3. 转写文本自动填入输入框并发送（inputActions.setDraft + submit） 4. 按住超过 120 秒自动停止发送；按住移出按钮也视为松手

重建 client bundle（改源码后）：

node scripts/build-client.mjs   # 产物 client/dist/client.js

模型

模型用途体积
:--:--:--
streaming-zipformer-zh-int8-2025-06-30中文语音识别126MB
vits-icefall-zh-aishell3中文语音合成30MB

下载后存放于 <modelDir>/stt、<modelDir>/tts。下载走国内镜像（ghfast.top → gh-proxy → GitHub）+ 断点续传。

开发

npm install                # sherpa-onnx-node（版本已精确锁定 1.13.4）
node scripts/verify-dsh.mjs   # 插件契约验证（14 项）
node scripts/build-client.mjs # 重建 client bundle

音频规格

  • STT 输入 wav 支持 16kHz/8kHz（8kHz 自动上采样到 16k；VITS TTS 输出 8kHz，tts_speak → stt_transcribe 闭环可用）
  • TTS 输出 wav 为 8kHz 16bit PCM 单声道

发布

  • 遵循 dsh 插件命名惯例：npm 包名 dsh- 前缀（本包 dsh-speech-sherpa）
  • GitHub 仓库加 dsh-plugin 话题便于被发现
  • 依赖 @deepseek-ai/* 时注意：@deepseek-ai/dsh-tools 的 npm latest tag 是过期线，用 next tag；本插件零 @deepseek-ai 运行时依赖（裸 JSON ToolDefinition）已避开
返回搜索打开 GitHub 仓库

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