一、項目簡介

本項目復刻 1980 年代美劇《Knight Rider（霹靂游俠）》中的智能汽車 KITT，
目標是在 Raspberry Pi 5 上實現一個 帶語音對話、LED 語音同步燈效 的互動系統。

該系統集成語音識別（Speech Recognition）、語音合成（Text-to-Speech）、
AI 對話（ChatGPT / LLM）、燈光動畫（GPIO LED 陣列）等功能，
可用于語音助手、展示或智能家居入口交互平臺。

二、功能目標

? 實現語音喚醒與自動識別
? 將語音內容轉化為文本輸入 AI 模型
? 語音合成輸出，并同步 LED “KITT 波動燈”
? 可擴展為家庭控制助手（如控制 IoT 設備）

三、系統總體架構

核心組成模塊：

四、系統邏輯流程

麥克風采集語音  
      ↓
Speech-to-Text (STT)  
      ↓
AI 模型處理（ChatGPT / Llama / GPT API）  
      ↓
Text-to-Speech (TTS)  
      ↓
語音播放 + LED 動畫同步

五、軟件與開發環境

1?? 系統準備

sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y sudo apt install python3-pip python3-venv portaudio19-dev -y

2?? 創建項目目錄

mkdir ~/kitt_voice_assistant && cd ~/kitt_voice_assistant python3 -m venv env source env/bin/activate

3?? 安裝主要依賴包

pip install openai SpeechRecognition pyaudio gtts pygame rpi_ws281x

（若使用 Whisper 或離線識別，可額外安裝 whisper 模塊）

六、硬件連接說明

1?? WS2812 LED 條連接（GPIO 控制）

使用 rpi_ws281x 控制庫實現呼吸與波動效果。
LED 數量建議 8~16 燈，形成 KITT 前燈的動態掃描效果。

七、主程序結構示例

import speech_recognition as sr
import openai
from gtts import gTTS
import pygame
from rpi_ws281x import PixelStrip, Color
import time

# ===== LED 參數 =====
LED_COUNT = 8
LED_PIN = 18
strip = PixelStrip(LED_COUNT, LED_PIN)
strip.begin()

def kitt_light():
    for i in range(LED_COUNT):
        strip.setPixelColor(i, Color(255, 0, 0))
        strip.show()
        time.sleep(0.05)
        strip.setPixelColor(i, Color(0, 0, 0))
    for i in reversed(range(LED_COUNT)):
        strip.setPixelColor(i, Color(255, 0, 0))
        strip.show()
        time.sleep(0.05)
        strip.setPixelColor(i, Color(0, 0, 0))

# ===== AI 配置 =====
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def chat_with_ai(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

# ===== 語音識別與合成 =====
r = sr.Recognizer()
mic = sr.Microphone()

def listen_and_reply():
    with mic as source:
        print("KITT 正在監聽中...")
        audio = r.listen(source)
    try:
        text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN")
        print("你說:", text)
        reply = chat_with_ai(text)
        print("KITT:", reply)
        # 合成語音
        tts = gTTS(reply,)
        tts.save("reply.mp3")
        pygame.mixer.init()
        pygame.mixer.music.load("reply.mp3")
        pygame.mixer.music.play()
        while pygame.mixer.music.get_busy():
            kitt_light()
    except Exception as e:
        print("識別錯誤：", e)

while True:
    listen_and_reply()

八、語音與燈效同步說明

• kitt_light() 在語音播放時循環運行，形成呼吸/波動動畫。

• 可使用 FFT 音頻采樣實現 LED 實時音量反應（進階模式）。

• 可添加“喚醒詞檢測”模塊（如 Porcupine / Snowboy）避免持續監聽。

九、系統優化建議

十、擴展功能建議

十一、實測數據（Raspberry Pi 5 8GB）

十二、工程總結

本項目融合了語音識別、AI 對話、音頻處理與視覺反饋，是 Raspberry Pi 上典型的 AI 邊緣交互系統。
通過模塊化設計，系統可自由擴展為家庭語音助手、互動展示設備或機器人頭部模塊。

硬件成本低于 80 美元，功耗小、可連續運行，是實驗室與創客空間的理想 AI 工程實踐項目。

【EEPW 編輯點評】

“KITT” 項目是將語音交互與 AI 模型結合的典型示范，
展示了樹莓派 5 在語音計算 + 視覺燈效同步方面的邊緣計算潛力。
與傳統語音助手不同，Pi 5 的本地計算能力使部分語音識別與對話處理可離線完成，
這為未來的“隱私型語音助手”與“可定制角色AI”提供了現實基礎。

在教學或工程場景中，該項目非常適合作為AI人機交互（HRI）實驗案例。