muvtuber

元世界总算不再铺天盖地，ChatGPT 又来遮天蔽日。看不下去了，那当然是挑选——加入这踏实的表演，诶嘿～（大误）

主意

蹭热度的主意是这样：元世界 => 皮套人，ChatGPT => 中之人，放到一同：AI 主播！

咳，实践上没那么假大空啦。实在的故事是这样：

既然我可以让 AI 看懂你的心境，并引荐应景的音乐，以一种简略的完结，那么，我还想再进一步！让 AI 站到唱机背面，倾听你的故事，为你播出此时此刻环绕心中、却难以言表的那段旋律。曲终意犹未尽其时 ，一段 AI 细语中听更入心 —— 机器不是严寒的玩具，她比你更懂你，至少她更懂那个实在的你：她不会说谎，而你每天都在骗自己。

这个主意指向的产品是一个 AI 电台，我把它叫做 muradio。在细化规划的进程中，我不得不考虑电台的传播问题。我当然可以在本地完结悉数，让 AI 电台只为你一人播，这样完结起来还简略；可是，电台果然仍是要我们一同共享吧。所以，我考虑用一种现代的办法——视频直播。

那么，在完结 muradio 之前，先让 AI 学会直播吧！

规划

我把这个 AI 主播叫做 muvtuber ¹。

人是怎么做的

要规划一个直播的机器，其实很简略。首要考察人是怎么完结直播的：

• 首要需求一个人作为主播：这个人是会动会说话的，心境是会写在脸上的；（仅仅以普遍理性而论，非必要条件，更非轻视残障人士。）
• 在开始前有一个预定的主题，也或许没有；
• 主线：推进主题：打游戏、一同看、点歌 …；
• 支线：主线被弹幕打断，转而与观众互动：谈天；
• 终究，需求一个直播推流东西，比如 OBS。

互动是直播的魂灵。直播没有主题仍是直播，而没有了互动就成了电视。简略起见，咱们先疏忽主题问题，只考虑注入魂灵的互动完结。互动的进程如下：

• 调查：看到弹幕
• 过滤：挑选性疏忽一些没有含义或太有含义的话
• 考虑：对过滤后留下来的话进行考虑 => 回应的话
• 过滤：想到的部分话或许是不适合说出的，也要过滤掉
• 发声：把回应说出来
• 动作与表情：随同调查、考虑、表达这个流程的动作操控、表情管理。

用机器模仿人

清楚了直播的处理进程，就简略用机器模仿：

• 主播：咱们可以用 Live2D 模型来作为主播本人。
• 看弹幕：运用弹幕姬类程序，露出接口即可：func danmaku(room) chan text
• 考虑：机器文本生成：func chat(question) answer
• 发声：机器语音组成：func tts(text) audio
• 过滤：func filter(text) bool
• 动作表情：Live2D 模型可以具有动作、表情，可以经过某种办法驱动。

Live2D 和弹幕姬是现成的处理方案，而从看弹幕、到考虑、到发声的整个流程也是十分模块化、函数式的，直观明晰。难点是怎么让 Live2D 模型动起来？

模型何时该摆什么样的表情，何时该做什么样的动作？真人主播处理这个问题靠得是本能，虚拟主播处理这个问题靠得是动捕——归根到底仍是人。看来现实不能直接学习，那么只好做个抽象了。

我以为，表情是心境的反映，动作是表达的延伸。淦我写不清关于心境 => 表达 => 动作，所以 动作 = f(心境) 的观点

（怎么会有人问 ChatGPT “我要怎么解说我的观点？”)

所以说，咱们可以用“心境”来驱动 Live2D，赋予 AI 主播表情与动作。

那么，咱们又怎么让机器具有“心境”呢？事实上，在前文说到的 让 AI 看懂你的心境，并引荐应景的音乐，以一种简略的完结 一文的“中文文本情感剖析”末节中，咱们用一种及其简略的办法，完结了一种 文本 -> 心境 的模型。这儿咱们就沿袭其时的成果，不作额外介绍了，新读者可以先去阅读那篇文章的对应部分。

总归，咱们可以用“考虑”的输出，即主播要说的话，经过文本情感剖析技能，反推出主播的心境，然后依据心境，就可以操控 Live2D 模型做出适宜的表情、动作。

整体规划

小结一下上述规划，咱们用机器来模仿人类主播，完结与观众的闲聊交互，整个进程如下图所示：

咱们把 muvtuber 分成了一个个独立的模块。每个模块运用独立的技能栈，完结自己的作业，并经过某种办法露出 API，供他人调用。终究，咱们会经过一个“驱动程序”muvtuberdriver 来调用各个模块，经过一个次序流程，完结上图所示的数据活动。

组件完结

本节介绍对上述 muvtuber 规划方案的完结。我会先写各个独立组件，再写怎么把他们拼装到一同完结作业。喜爱“自顶向下”的读者请自行安排阅读次序。

这是一个具有很多组件的项目，装起 numpy 从头撸好像不够正确。咱们会心胸感激地凭借一些开源项目。我期望供给一种最简略的完结——面向麻(my)瓜(self)编程——只写必要的、能了解的代码。

先修课程：这是个 Web 前端 + 后端 + 机器学习的综合项目，需求运用到 Vue（TypeScript）、Go、Python 等相关言语和技能。

文短码长，下文只给出必要的规划、中心的代码，疏忽错误处理、并发安全等等工程中实践的问题。实在的代码完结，请读者参考源码：

服务	阐明
xfgryujk/blivechat	获取直播间弹幕音讯
Live2dView	前端：显现 Live2D 模型
Live2dDriver	驱动前端 Live2D 模型动作表情
ChatGPTChatbot	根据 ChatGPT 的优质谈天机器人
MusharingChatbot	根据 ChatterBot 的简略谈天机
Emotext	中文文本情感剖析
muvtuberdriver	拼装各模块，驱动整个流程

弹幕姬

技能栈：Node，Python。

为了和其他模块对接，咱们需求那种能经过比较底层的办法输出弹幕的东西。咱们要给机器看的，而不是一个给人看的黑箱的图形界面。

好在也不用自己从头写。xfgryujk/blivedm 便是这样的一个东西。作者大大还顺别供给了显现给人看的界面 blivechat。

这儿咱们直接运用封装好的 blivechat。这个东西后端经过 WebSocket 把弹幕、礼物等音讯发送给前端的界面。拉取、编译、运转 blivechat（blivechat 的 README 里有具体的装置、运用办法，此处从简。）：

# clone repo
git clone --recursive https://github.com/xfgryujk/blivechat.git
cd blivechat
# 编译前端
cd frontend
npm install
npm run build
cd ..
# 运转服务
pip3 install -r requirements.txt
python3 main.py

虽然没有文档，但略微抓包，就可以模仿出一个前端，经过 WebSocket 接口获取到弹幕：

// 树立链接
let ws = new WebSocket('ws://localhost:12450/api/chat');
// 订阅直播间
ws.send(JSON.stringify({
    "cmd": 1,
    "data": { "roomId": 000 }
}));
// 接纳弹幕音讯
ws.onmessage = (e) => {
  console.log(JSON.parse(e.data))
};
// KeepAlive：每 10 秒发一次 heartbeat
setInterval(() => {
  ws.send(`{"cmd":0,"data":{}}`)
}, 1000 * 10);

除此之外，咱们还可以运用它自带的图形界面（有没有一种或许，这才是这个项目的正确用法），这个弹幕框可以由 OBS 收集输出到直播间里：

优质谈天机器人：ChatGPT

技能栈：Python

这应该是最有意思的部分，却也是最难的。幸亏，有 ChatGPT。

acheong08/ChatGPT 项目供给了一个很好的 ChatGPT 接口。

装置：

pip3 install revChatGPT

运用：

from revChatGPT.V1 import Chatbot
chatbot = Chatbot(config={
  "access_token": "浏览器拜访https://chat.openai.com/api/auth/session获取"
})
prompt = "你好"
response = ""
for data in chatbot.ask(prompt):
    response = data["message"]
print(response)

咱们只需编写一条适宜的 prompt，即可让 ChatGPT 化身“虚拟主播”，例如：

请运用女性化的、口语化的、抒发的、感性的、心爱的、调皮的、幽默的、害臊的、情绪傲娇的言语风格，扮演一个正在直播的 vtuber，之后我的输入均为用户评论，请用简略的一句话答复它们吧。

大概是这种作用：

我并不拿手写 prompt，上面这段也改编自网络（原版大概是让做猫娘的），假如你有更好的 prompt，欢迎与我共享。

注：prompt 笑话一则：

嘿，知道吗？以后不需求程序员啦！只需描绘出需求，ChatGPT 就能写出代码！

——太棒了，那么怎么写出简练明晰无歧义的需求描绘呢？

呃，未来或许会有那么一种言语……

——你说的或许是：核算机程序规划言语 :)

咱们把这个东西简略封装出一个 HTTP API，便利其他组件调用：

$ curl -X POST localhost:9006/renew -d '{"access_token": "eyJhb***99A"}' -i
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/plain; charset=utf-8
Content-Length: 2
ok
$ curl -X POST localhost:9006/ask -d '{"prompt": "你好"}'
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/plain; charset=utf-8
Content-Length: 45
你好！有什么我可以协助你的吗？

根本谈天机器人：ChatterBot

技能栈：Python

ChatGPT 很好用，输出质量十分高，可是：

• 这不是一个开源的组件，或许廉价的公共服务。不能确保一直可用，也不能确认用它直播是否契合规矩。
• OpenAI 有拜访约束：恳求太频频会拒绝服务。在实践中 30 秒/次会触发，60 秒/次 才比较安全。

总归，ChatGPT 硬用下去也不是个办法。咱们可以完结一个丐版谈天机器人作为弥补。在 ChatGPT 因为网络、约束等原因无法拜访时，也供给一点点对话才能。

在很多年前，我曾用过一个开箱即用的傻瓜式谈天机器人库：ChatterBot。练习、推理都十分简略，调用者无需任何机器学习知识：

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ListTrainer
chatbot = ChatBot('Charlie')
# 练习
trainer = ListTrainer(chatbot)
trainer.train([
    "Hi, can I help you?",
    "Sure, I'd like to book a flight to Iceland.",
    "Your flight has been booked."
])
# 推理：对话
response = chatbot.get_response('I would like to book a flight.')
print(response)

可以用列表传入对话进行练习。练习完后，调用 get_response 办法即可进行对话。同样简略封装成 HTTP API：

curl 'http://localhost:9007/chatbot/get_response?chat=文本内容'

它的对话作用十分差。但风趣的是，这个库可以在线学习。在你和他对话的进程中，它会持续学习。在测验时，我给它接上 blivechat，随意进一个直播间，让它旁听，和弹幕虚空交流。经过一上午它现已学会了包括但不限于“妙啊”“有点东西”“对对对”等直播弹幕常（抽）用（象）表达，可以在恰当语境下输出作为回应。（这样让它黑听学习也有弊端，它会顺别学到许多“别的女性”，然后满嘴 Lulu、白菜、社长什么什么的）

不能指望这个库做出 ChatGPT 那样的优质、有逻辑的答复。只把它作为兜底，让它快速跟着弹幕瞎附合吵吵仍是不错的，别冷场就好。

我在直播实测中的比照：

• ChatGPTChatbot：由 ChatGPT 生成的答复
• MusharingChatbot：本节介绍的 Chatterbot 库（我开始在一个叫做 musharing 的项目中运用了这个库，故此命名）

---

注意：ChatterBot 库早已年久失修。但可以找到一些可以用的 fork，例如 RaSan147/ChatterBot_update（from issues #2287）：

pip install https://github.com/RaSan147/ChatterBot_update/archive/refs/heads/master.zip  # 直接从 GitHub 而非 PyPI 库房装置
python -m spacy download en_core_web_sm  # 一个履行不到的依靠，可是不装跑不起来。

语音组成

技能栈：macOS，Go

用 Chatbot 生成了回应观众的文本，（暂时疏忽过滤），接下来就要送到 TTS 语音组成模块，让机器把话说出来。

这个要作用好好像必须上深度学习，PaddleSpeech 好像是一个不错的挑选，不过 i5-8700U + 核显大概跑不动便是了。

可以考虑用一点云服务：

• Microsoft Speech Studio：要注意网络问题
• 百度 AI 开方平台 – 短文本在线组成：要注意钱包问题

挑选心仪的服务照着文档写就好了，十分简略。但这仍是有点麻烦了，假如你运用 macOS，作业还可以更简略：

SAY(1) 指令运用 macOS 的 Speech Synthesis Manager 将输入文本转换为可听语音，并经过在“体系偏好设置”中挑选的声响输出设备播映它，或将其存储到 AIFF 文件中。 你可以经过 man say 查看这个指令的具体用法。

打开扬声器或许耳机，调节音量；打开终端，键入指令：

say '你好，这是体系自带的 TTS 语音组成。'

不出意外，你会听到 Siri 或许婷婷声情并茂地大声朗读。

假如你对听到的声响不胜满足，（例如体系默认装备的好像是低配婷婷，只能听个响），可以到「体系设置 > 辅助功用 > 朗读内容 > 体系声响」依照个人喜好修正（个人觉得简体中文系女声，讲的最好的便是「Siri 2」）。

简略在任何主流言语中调用这个东西，例如咱们之后会在 Go 言语中调用它：

package main
import "os/exec"
type Sayer interface {
    Say(text string) error
}
// sayer is a caller to the SAY(1) command on macOS.
type sayer struct {
    voice       string // voice to be used
    rate        string // words per minute
    audioDevice string // audio device to be used to play the audio
}
func (s *sayer) Say(text string) error {
    // say -v voice -r rate -a audioDevice text
    return exec.Command("say",
        "-v", s.voice, "-r", s.rate, "-a", s.audioDevice,
        text,
    ).Run()
}

文本情感剖析

技能栈：Python

在 murecom 项目中，咱们完结了一个名为 Emotext 的中文文本情感剖析模块。它的作用便是输入文本，输出其间蕴含的情感（Emotext = func (text) -> emotions）：

关于这个东西的原理即完结详见让 AI 看懂你的心境，并引荐应景的音乐，以一种简略的完结 一文（说人话的介绍）。下面仅给出中心算法（不说人话的介绍）（某蒟蒻的毕业论文，我先喷：学术辣鸡）：

其间词典 $E$ 运用大连理工情感本体库 ²。大连理工情感本体库是较为成熟的一套中文情感词典方案，供给了对数万中文词汇的情感分类及强度剖析，在中文文本情感剖析范畴被广泛运用。该库的情感区分方案 与 表 3-1 保持一致。该库的情感强度表明为 1 ∼ 9 的数值，数值越大，以为对应情感越强烈。

界说整段输入文本的总情感为一切要害词情感强度的 tfidf 加权总和：

在有必要的情况下，还可以对 $e(d)$ 进行 softmax 核算，得到文本在各情感类别上的概率分布。

总归，这东西便是一个很简略的算法，抛开作用不谈（该算法仅作为非深度学习的 baseline），人人都能写、人人都能了解。

此处复用其时的代码，只做简略的 API 重新封装，开放如下 HTTP 接口：

$ curl -X POST localhost:9008/ --data '快乐'
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 149
{"emotions": ..., "polarity": ...}

完结的作业示意图和中心类图如下：

Live2D View

技能栈：TypeScriptVue.js，Quasar，Pinia，WebSocket

我从未设想过，一切组件中最麻烦的居然是 Live2D 这个看似除编外人员 OBS 之外最成熟的东西。

因为咱们的需求有一点刁钻。正常的 Live2D 运用办法是：

1. 把模型作为皮套，经过面/动捕进行驱动。但咱们是机器作为中之人，机器没头没脸、无法自己动。所以一些封装的很好的、我们都在用的直播皮套 app 不能用。
2. 网站上的看板娘，把 Live2D 模型加载到网页上，并全自动地招引你的目光（而她的目光却被你的鼠标招引），一起呼应你对她的点（抚）击（摸）等动作。这个东西为了对运用者友好，一般封装地十分严实，根本不露出什么接口，一切咱们也不能直接拿来用。

咱们要找那种露出了底层一点的接口，能通进程序调用操控的方案。事实上，我发现常用的 Live2DViewerEX 就供给了十分好的 ExAPI 功用。但考虑到它的接口仍是不够丰富，而且该 app 也不是开源完结，所以，我决议自己写。（绝对不是疼爱那 $4.99，仅仅恰好缺那 $4.99算了）

Live2D 官方 供给有各种 SDK。例如 Web、Unity 等等。出于能耗考虑，决议运用 Web 平台。可是打开文档，不太能看懂，搞了良久 Demo 都没跑起来（后来才知道或许是我 v4 sdk 上 v2 模型了）。好在我找到了一个对官方 SDK 的封装：

• guansss/pixi-live2d-display: A PixiJS plugin to display Live2D models of any kind.

这个库供给了简略明晰的接口，可以导入、显现模型，并操控表情、动作。

import * as PIXI from 'pixi.js';
import { Live2DModel } from 'pixi-live2d-display';
window.PIXI = PIXI;
// 模型文件
const cubism2Model =
  "https://cdn.jsdelivr.net/gh/guansss/pixi-live2d-display/test/assets/shizuku/shizuku.model.json";
// 初始化 view
const app = new PIXI.Application({
    view: document.getElementById('canvas'),
});
// 读取模型
const model = await Live2DModel.from(cubism2Model);
// 显现模型
app.stage.addChild(model);
// 设置动作、表情
model.motion('tap_body');
model.expression('smile');

用 Vue 把上面的 Demo 封装成为 component，名曰 Live2DView。辅以一个 Live2DStore，用于操控 View 中 Live2D 的动作和表情。一个通用的、可复用的 Live2D 组件就完结了：

<template>
  <Live2DView />
</template>
<script setup lang="ts">
import Live2DView from './Live2DView.vue';
import { useLive2DStore } from 'stores/live2D-store';
const live2DStore = useLive2DStore();
// 经过 store 操控 view 中的 Live2D 皮套
live2DStore.setMotion({ group: 'tap_body' })
live2DStore.setExpression('smile')
</script>

运转一下（背面的调试功用仅仅简略地露出 store 的 actions，文中不作介绍）：

再写一个 WsStore，用来接纳来自 WebSocket 的指令，进而调用 Live2DStore，完结呼应的动作、表情操控：

import { defineStore } from 'pinia';
import { computed, ref } from 'vue';
import { useLive2DStore } from './live2D-store';
export const DEFAULT_WS_ADDR = 'ws://localhost:9001/live2d';
const live2DStore = useLive2DStore();
export const useWsStore = defineStore('ws', () => {
  const ws = ref<WebSocket>();
  function dialWebSocket(address: string = DEFAULT_WS_ADDR) {
    ws.value = new WebSocket(address);
    ws.value.onmessage = (event: MessageEvent) => {
      let data = JSON.parse(event.data);
      if (data.model) {  // 替换模型
        live2DStore.setModel(data.model);
      }
      if (data.motion) {  // 设置动作
        live2DStore.setMotion(data.motion);
      }
      if (data.expression) {  // 设置表情
        live2DStore.setExpression(data.expression);
      }
    };
  }
  return { dialWebSocket, };
});

这样，咱们就可以经过 WebSocket，发送 JSON 指令，从其他程序来操控她了：

{
    "model": "https://path/to/model.json",
    "motion": "tap_body",
    "expression": "smile"
}

这个用来操控她的程序是 live2ddriver——

Live2D Driver

技能栈：Go，HTTP，WebSocket

live2ddriver 要做的是：接纳来自 Chatbot 输出的文本；调用 Emotext 进行情感剖析；并依据得到的“心境”，驱动 Live2D View，使做出对应的表情、动作。

• 输入：文本，Vtuber 要说的话。
  • 接纳自 HTTP 恳求。
• 输出：JOSN，契合输入文本情感的表情、动作。
  • 发送到 WebSocket。

这个程序十分简略，不过多介绍，只给出要害代码（已去掉烦人的日志打印、错误处理和并发安全）。

拜访 Emotext：进行文本情感剖析：

var EmotextServer = "http://localhost:9008/"
var client = &http.Client{}
func Query(text string) (EmotionResult, error) {
	body := strings.NewReader(text)
	resp, _ := client.Post(EmotextServer, "text/plain", body)
	defer resp.Body.Close()
	var result EmotionResult
	json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result)
	return result, nil
}

驱动 Live2D 模型：文本 -> 驱动指令：

type Live2DDriver interface {
	Drive(textIn string) Live2DRequest
}
// DriveLive2DHTTP get text from request body.
// A Live2DRequest will be generated by the driver and sent to chOut
func DriveLive2DHTTP(driver Live2DDriver, addr string) (chOut chan []byte) {
	chOut = make(chan []byte, BufferSize)
	go func() {
		router := gin.Default()
		router.POST("/driver", func(c *gin.Context) {
			body := c.Request.Body
			defer body.Close()
			text, _ := ioutil.ReadAll(body)
			// 调用 driver 核算该做何中动作
			res := driver.Drive(string(text))
			j, _ := json.Marshal(res)
			chOut <- j
		})
		router.Run(addr)
	}()
	return chOut
}

咱们需求针对每个模型写对应的 Driver 具体完结（情感的转移实践上运用了一个一阶马尔可夫进程，这儿简化了）：

type shizukuDriver struct {
	currentExpression shizukuExpression
	currentMotion     shizukuMotion
	emotions emotext.Emotions // emotion => motion
	polarity emotext.Polarity // polarity => expression
}
func (d *shizukuDriver) Drive(textIn string) Live2DRequest {
    // 恳求 Emotext
	emoResult, err := emotext.Query(text)
    d.emotions, d.polarity = emoResult.Emotions, emoResult.Polarity
    // 找得分最大的情感
	maxEmotion, maxPolarity := keyOfMaxValue(d.emotion), keyOfMaxValue(d.polarity)
    // 结构驱动指令
    var req Live2DRequest
	if d.currentExpression != maxPolarity {
		d.currentExpression = maxPolarity
		req.Expression = d.currentExpression
	}
	if d.currentMotion != maxEmotion {
		d.currentMotion = maxEmotion
		req.Motion = d.currentMotion
	}
	return req
}

WebSocket 音讯转发器：把音讯经过 WebSocket 发给前端，便是简略的开几个 goruntine 用 chan 来传数据：

// messageForwarder forwards messages to connected clients, that are, Live2DViews.
type messageForwarder struct {
	msgChans []chan []byte
}
func (f *messageForwarder) ForwardMessageTo(ws *websocket.Conn) {
	ch := make(chan []byte, BufferSize)
	// add
	f.msgChans = append(f.msgChans, ch)
	// forward
	for msg := range ch {
		ws.Write(msg)
	}
}
func (f *messageForwarder) ForwardMessageFrom(msgCh <-chan []byte) {
	for msg := range msgCh {
    	// send
    	for _, ch := range f.msgChans {
            ch <- msg
    	}
	}
}

main：

// WebSocket 转发器：把东西发到 WebSocket 中
forwarder := wsforwarder.NewMessageForwarder()
// 监听 :9004，获取来自 Chatbot 的 text
// 剖析情感，生成驱动指令，发给 WebSocket 转发器。
go func() {
    driver := live2ddriver.NewShizukuDriver()
    dh := live2ddriver.DriveLive2DHTTP(driver, ":9004")
    forwarder.ForwardMessageFrom(dh)
}()
// WebSocket 服务：转发 Live2D 驱动指令到前端
http.Handle("/live2d", websocket.Handler(func(c *websocket.Conn) {
    forwarder.ForwardMessageTo(c)
}))
http.ListenAndServe(":9001", nil)

组件小结

端口	服务	阐明
12450	Blivechat	获取直播间弹幕音讯
9000	Live2dView	前端：显现 Live2D 模型
9001	Live2dDriver::ws	发动作表情给前端的 WebSocket 服务
9004	Live2dDriver::driver	发文本给 live2ddriver 以驱动模型动作表情
9006	ChatGPTChatbot	优质谈天机器人
9007	MusharingChatbot	根据 ChatterBot 的简略谈天机
9008	Emotext	中文文本情感剖析
–	Say	文本语音组成：体系自带指令

总装，开播！

技能栈：Go

好了，把前面完结的具体组件放到最开始的规划图中：

咱们经过 blivechat，从 B 站的直播间获取弹幕音讯；传递给 ChatGPT 或许备用的 ChatterBot 获取对话的回应；然后一方面把回应文本朗读出来，另一方面把回应文本传给 Live2DDriver，用 Emotext 进行情感剖析，然后视话中情感，向 Live2DView 宣布 WebSocket 指令；前端的 Live2DView 接纳到指令后，更新页面显现的模型动作表情。终究把弹幕框、Live2D以及 Sayer 朗读出的音频经过 OBS 收集，放到一个画面里，向 B 站直播间推流。这样一个简略的 AI 直播流程就完结了！一起为了确保直播质量，咱们或许还需求过滤掉一些含义不明的弹幕，以及过于大胆的讲话，这可以经过额外的 Filter 组件完结（本文不作介绍）。

终究的使命：把上面这段话，或许或上面那张图翻译成实践的代码。咱们凭借 Go 言语完结这个作业。

第一步，便是对上一节介绍的各个服务分别编写出客户端，这个十分简略，便是一些参数编码、http 恳求、解析呼应、错误处理这样繁琐但简略的调 API 的规范作业，大（GitHub）家（Copilot）都可以轻松完结。

第二步，也是终究一步，一个 main 函数，串起其一切组件，也便是完结规划图中的那些连线：

func main() {
	textInChan := make(chan *TextIn, BufSize)
	textOutChan := make(chan *TextOut, BufSize)
	// (blivedm) -> in
	go TextInFromDm(*roomid, textInChan)
	// in -> filter (目前没有) -> in
	textInFiltered := textInChan
	// in -> chatbot -> out
	chatbot := NewPrioritizedChatbot(map[Priority]Chatbot{
		PriorityLow:  NewMusharingChatbot(),
		PriorityHigh: NewChatGPTChatbot(),
	})
	go TextOutFromChatbot(chatbot, textInFiltered, textOutChan)
	// out -> filter (目前没有) -> out
	textOutFiltered := textOutChan
	// out -> (live2d) & (say) & (stdout)
	live2d := NewLive2DDriver()
	sayer := NewSayer()
	for textOut := range textOutFiltered {
		live2d.TextOutToLive2DDriver(textOut)
		sayer.Say(textOut.Content)
		fmt.Println(textOut)
	}
}

归功于 Go 言语的 goruntine 和 chan，悉数都十分直观。

终究一步，启动程序，打开 OBS，把输出的音视频收集进去：

• 弹幕框：localhost:12450/...
• Live2DView：localhost:9000
• 音频（say）的输出：你运用的音频设备

在 B 站开始直播，OBS 推流，完结！

（具体的 OBS 运用办法以及怎么在 B 站敞开直播，我们可以在 B 站查找相关视频学习，此处不作介绍。）

想看看她直播的作用？这个项目不是什么复杂的深度学习大模型，不需求任何特别的硬/软件，一般装备的 Mac + Git + Python + Poetry + Node + Pnpm + Go + OBS 即可搭起全套环境，轻松复现。（我也会赶快完结容器化，届时便可直接一键运转。）

总结

我们或许很绝望，本文没有去练习某种奇幻的深度学习模型，从而完结悉数。这仅仅因为我不会。

我一直以为，核算机程序就应该是这样的。”Keep it simple, stupid!”。麻瓜模块的快速组合，而不是端到端的数学大魔法。强类型数据流、活动和状态，而不是高维浮点张量乘。。。又扯远了。

是这样的，我期望共享的是一个“从主意到 app”的进程。我怎么想到一个点子，又怎么把它变成可以程序化的需求，或许说把它变成可行的核算：我要的 = f(现有的)，清晰输入（弹幕）、输出（直播）和约束（我的机器跑的动）。然后，我又怎么规划这个 f，把它拆分成一个个相对独立的小模块，每个模块完结一件作业，用最简略的代码去完结他们。终究我又怎么把这些模块拼在一同，让他们协同作业，完结一个风趣的大程序（AI 虚拟主播）。

总归，这个项目完结了一个灵活的框架，你可以任意替换其间的组件，从而不断提升这个 AI 主播的业务才能。请容我再次放出整体的规划图，并鄙人面增加一些我觉得有意思的 TODO：

满打满算我只用了一周时间设（摸）计（鱼）、一周时间编码来完结了这个项目。所以她是十分粗糙的。换句话说，她有十分大的改进空间。例如我现在现已开始将其间的部分手写的 HTTP 通讯迁移到 gRPC，用更少的代码，带来更强的功能、更完善的错误处理。

我把这个项目当作自己的“学期（课外）学习方案”来不断优化：期望在功用上完结上图的各种 todo 的一起，也在完结上不断重构，从现在的天真模式，逐渐用上 RPC、容器编排、函数核算、devOps 等等现代云原生的办法。

终究这个项目或许会变得十分棒。假如有所发展，我会鄙人一篇文章“muvtuber：进化！从散装微服务到云原生”中介绍，请我们监督。

我不是一个老到的程序员，我写不出好的规划模式、刷不明白 Leetcode，我只有不断冒出的主意，和越来越长的 todo list。我的备忘录里躺满了 app 等待完结，但说到的总是做不到，美好的主意都等到了发霉。可也只能一行一行渐渐写，just for fun。我用十年写了满屏烂代码，就算越来越苍茫，也就只好这样持续吧……

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终究再次给出悉数源码链接，望读者垂阅指正：

服务	阐明	根据
xfgryujk/blivechat	获取直播间弹幕音讯	–
Live2dView	前端：显现 Live2D 模型	guansss/pixi-live2d-display
Live2dDriver	驱动前端 Live2D 模型动作表情	–
ChatGPTChatbot	根据 ChatGPT 的优质谈天机器人	acheong08/ChatGPT
MusharingChatbot	根据 ChatterBot 的简略谈天机	RaSan147/ChatterBot_update musharing-team/chatbot_api
Emotext	中文文本情感剖析	cdfmlr/murecom-verse-1
muvtuberdriver	拼装各模块，驱动整个流程	–

参考资料：

• Cubism: Live2D Cubism SDK チュートリアル. docs.live2d.com/cubism-sdk-…
• Gunther Cox: ChatterBot Docs. chatterbot.readthedocs.io/en/stable/
• Pavo Studio: Live2DViewerEX 文档. live2d.pavostudio.com/doc/zh-cn/a…
• CDFMLR: 让 AI 看懂你的心境，并引荐应景的音乐，以一种简略的完结. /post/707081…
• guansss: pixi-live2d-display docs. guansss.github.io/pixi-live2d…
• MDN: The WebSocket API (WebSockets). developer.mozilla.org/en-US/docs/…
• OBS: Open Broadcaster Software. obsproject.com
• 大连理工大学 – 信息检索研究室: 情感词汇本体-词典. ir.dlut.edu.cn/info/1013/1…
• Bilibili 协助中心: 成为主播. link.bilibili.com/p/help/inde…

本项目、文章可以完结，还要特别感谢 GitHub Copilot 和 ChatGPT 的协助。

Footnotes

1. 何谓“mu”：一说是 machine/you 的缩写：这个系列用于探索机器与人、人工智能与艺术。另有一说 mu… 是 make your … 的意思：保持简略，开源共享，人人都能做。（事实上 mu 开始的来历是 music，所以这些探索的切入点是：音乐、共享、感动。） ↩

2. 徐琳宏 , 林鸿飞 , 潘宇 , et al. 情感词汇本体的结构 [J]. 情报学报, 2008, 27(2) : 6. ↩