MiGPT项目支持的小爱音箱型号技术解析
2025-05-21 22:26:00作者:伍希望
项目背景
MiGPT是一个开源项目,旨在为小米生态链中的小爱音箱设备提供智能对话功能扩展。该项目通过对接小爱音箱的MIoT协议接口,实现了对多种型号小爱音箱的支持,并提供了连续对话等增强功能。
设备兼容性分析
完美支持的设备型号
经过社区验证,以下小爱音箱型号能够完美运行MiGPT项目,包括支持连续对话功能:
-
Xiaomi智能音箱Pro (型号OH2P)
- 控制指令:ttsCommand[7,3]、wakeUpCommand[7,1]
- 特点:支持流式响应,可实现连续对话
-
小爱音箱Pro (型号LX06)
- 控制指令:ttsCommand[5,1]、wakeUpCommand[5,3]
- 特点:响应速度快,对话流畅
-
小米AI音箱 (型号S12)
- 控制指令:ttsCommand[5,1]、wakeUpCommand[5,3]
- 特点:基础型号但功能完整
-
小米AI音箱(第二代) (型号L15A)
- 控制指令:ttsCommand[7,3]、wakeUpCommand[7,1]
- 特点:新增playingCommand[3,1,1]状态检测
-
小爱音箱万能遥控版 (型号LX5A)
- 控制指令:ttsCommand[5,1]、wakeUpCommand[5,3]
- 特点:支持红外遥控的同时保持对话功能
基本支持的设备型号
以下设备可以运行MiGPT基本功能,但由于硬件或固件限制,不支持连续对话:
-
小爱音箱mini (型号LX01)
- 控制指令:ttsCommand[5,1]、wakeUpCommand[5,2]
- 限制:无法检测播放状态
-
小爱音箱Play增强版 (型号L05C)
- 控制指令:ttsCommand[5,3]、wakeUpCommand[5,1]
- 限制:MIoT接口查询异常
-
小爱触屏音箱 (型号LX04)
- 控制指令:ttsCommand[5,1]、wakeUpCommand[5,2]
- 限制:触屏操作与语音功能存在冲突
不支持的设备型号
以下设备由于硬件架构或协议差异,目前无法兼容MiGPT项目:
- 小米小爱音箱HD (型号SM4)
- 小米小爱蓝牙音箱随身版
技术实现要点
-
控制指令解析:
- 不同型号使用不同的siid/piid组合控制语音功能
- ttsCommand控制文本转语音输出
- wakeUpCommand控制设备唤醒状态
-
状态检测机制:
- playingCommand用于检测设备是否正在播放音频
- 这是实现连续对话的关键技术点
-
流式响应实现:
- streamResponse参数控制是否启用连续对话
- 需要设备支持状态查询和中断机制
使用建议
- 对于支持连续对话的设备,建议保持streamResponse=true以获得最佳体验
- 基本支持的设备应将streamResponse设为false以避免功能异常
- 遇到设备识别问题时,可通过调试模式获取真实设备ID
- 退出关键词设置应考虑避开系统保留指令(如"暂停"、"音量"等)
未来展望
随着项目发展,预计将会有更多型号的小爱音箱获得支持。社区正在探索自动指令匹配机制,以简化配置过程。对于新型号的支持,需要更多用户反馈和测试数据。
通过MiGPT项目,用户可以在官方功能基础上,为小爱音箱扩展更智能的对话能力,创造更丰富的智能家居体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
131
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
738
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
199
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460