Crie um assistente de voz totalmente offline em 2026: Whisper + LLM + Piper (passo a passo)

Dados rápidos

• Camada STT: whisper.cpp (melhor para Apple Silicon e hardware embarcado), faster-whisper (melhor para pipelines Python com GPU NVIDIA).
• Camada LLM: Ollama com Llama 3.3 8B (recomendado), Phi-4 (mais leve, boa qualidade) ou Mistral Small (qualidade comparável ao Llama 3.3 8B).
• Camada TTS: Piper (mais rápido, só CPU, tempo real no Pi), Coqui TTS (melhor qualidade, requer GPU).
• Opções de palavra de ativação: OpenWakeWord (MIT, totalmente offline), Porcupine (nível gratuito, 1 palavra de ativação personalizada).
• Hardware mínimo: Raspberry Pi 5 com 8 GB de RAM (~US$ 100) para uma latência de 5–8 segundos.
• Hardware recomendado: Mac Mini M5 24 GB (~US$ 600) ou desktop com RTX 3060 12 GB (~US$ 800) para 1–2 segundos de latência.
• Idiomas: o Whisper suporta 99 idiomas. O Piper suporta mais de 20 pacotes de vozes. O desempenho do LLM varia conforme o idioma.

Por que construir um assistente de voz local?

• Privacidade: Nenhum áudio sai da sua casa. Nenhum áudio da palavra de ativação é armazenado na nuvem. Sem histórico de conversas em servidores de terceiros. Fundamental para profissionais de saúde, advogados, jornalistas e qualquer pessoa com trabalho sensível.
• Custo: Sem assinatura. O Alexa+ custa US$ 4,99/mês. O Google One custa entre US$ 1,99 e US$ 9,99/mês. Um assistente local é um custo único de hardware.
• Personalização: Escolha a sua palavra de ativação, personalidade, system prompt e funcionalidades. Adicione comandos personalizados, conecte sistemas de automação residencial local e integre APIs locais.
• Funcionamento offline: Funciona sem internet. Um corte de energia (com nobreak) + um corte de internet: o seu assistente local continua funcionando. Útil em chalés, locais remotos e para preparação para emergências.
• O que você abre mão: Busca web, integração de automação residencial com nuvens proprietárias, sincronização de calendários com serviços na nuvem e os anos de ajuste com RLHF que tornam a Alexa/Siri fluidas em casos extremos.
• Integração com smart home: Conecte o seu assistente de voz local diretamente ao Home Assistant para controlar luzes, termostatos e sensores por voz — completamente offline. Veja assistente de voz local para smart home → para o guia completo de configuração Piper + Whisper + Home Assistant.

A arquitetura de três camadas

• Camada 1 — STT (reconhecimento de voz): whisper.cpp ou faster-whisper. Converte o áudio do microfone em texto. Funciona offline, sem rede.
• Camada 2 — LLM (raciocínio): Ollama servindo Llama 3.3 8B, Phi-4 ou Mistral Small. Pega o texto transcrito + histórico de conversa + system prompt e gera uma resposta. Funciona offline, sem rede.
• Camada 3 — TTS (síntese de voz): Piper ou Coqui TTS. Converte o texto de resposta do LLM em áudio e o reproduz pelo alto-falante. Funciona offline, sem rede.
• Orquestrador: Um script Python que conecta os três: captura o áudio do microfone → passa ao STT → passa a transcrição ao LLM → passa a resposta ao TTS → reproduz o áudio.
• Palavra de ativação opcional: Um detector leve sempre ativo (OpenWakeWord, Porcupine) que ativa o pipeline completo apenas quando a frase de ativação é detectada. Sem isso, o orquestrador executa o whisper.cpp continuamente — consumindo mais CPU e gerando mais falsos positivos.

Requisitos de hardware

Passo 1: Configurar o reconhecimento de voz

• Instalar o whisper.cpp: git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp && cd whisper.cpp && make -j4
• Baixar o modelo: bash ./models/download-ggml-model.sh small (small = 3,4% de WER, bom equilíbrio entre velocidade e precisão)
• Testar a transcrição: ./main -m models/ggml-small.bin -f test.wav — deve produzir uma saída de texto precisa.
• Ativar o Metal no Mac: make -j4 WHISPER_COREML=1 e depois bash models/generate-coreml-model.sh small
• Seleção do modelo Whisper: base para Raspberry Pi (1 GB de RAM, baixa latência), small para o equilíbrio ideal (2 GB de RAM, 3,4% de WER), large-v3 para máxima precisão (10 GB de VRAM/RAM).
• Configurar a supressão de silêncio: Adicione as flags --no-speech-threshold 0.6 --suppress-blank para evitar transcrever o silêncio como texto alucinado.
• Testar com uma gravação de 10 segundos: Grave uma frase de teste e verifique se o Whisper a transcreve corretamente. Verifique tanto em condições de ruído quanto com voz tranquila.

Passo 2: Configurar o LLM local

• Instalar o Ollama: Baixe de ollama.com. Disponível para macOS, Linux e Windows. Instala em menos de 2 minutos.
• Baixar o modelo: ollama pull llama3.1:8b (recomendado) ou ollama pull phi4 (mais leve, adequado para sistemas com 16 GB de RAM).
• Testar: ollama run llama3.1:8b "What is the capital of France?" — verifique se a resposta é precisa e rápida.
• System prompt para voz: Use um system prompt curto e direto: "Você é um assistente de voz útil. Mantenha as respostas concisas — no máximo 1–3 frases. Nunca use listas, markdown ou formatação. Fale de forma natural, como em uma conversa."
• Temperatura: Defina a temperatura em 0,3–0,5 para respostas mais previsíveis e factuais. Uma temperatura mais baixa reduz as alucinações nas respostas de voz.
• Máximo de tokens: Limite o comprimento da resposta com --num-predict 150 — respostas longas exigem mais tempo de TTS e parecem artificiais na interação de voz.

Passo 3: Configurar a síntese de voz

• Instalar o Piper: pip install piper-tts
• Baixar uma voz: piper --download-dir voices --update-voices --voice en_US-lessac-medium (ou qualquer voz da página de vozes do Piper no Hugging Face).
• Testar: echo "Hello, how can I help you today?" | piper --model voices/en_US-lessac-medium.onnx --output-raw | aplay -r 22050 -f S16_LE -c 1
• Saída de áudio: O Piper gera PCM bruto ou WAV. Redirecione para aplay (Linux), afplay (Mac), ou use a biblioteca Python sounddevice para reprodução multiplataforma.
• Alternativa (melhor qualidade): Backend Coqui VITS — instale pip install TTS, use tts --model_name tts_models/en/vctk/vits. Requer ~2 GB de VRAM; 2–3× mais lento do que o Piper, mas notavelmente mais natural.
• Seleção de voz: Para assistentes de voz, escolha uma voz de qualidade média em vez de alta — as vozes médias são mais rápidas e a diferença é insignificante por um alto-falante.

Passo 4: Conectar o pipeline

#!/usr/bin/env python3
"""Minimal offline voice assistant: Whisper STT + Ollama LLM + Piper TTS."""

import subprocess
import tempfile
import sounddevice as sd
import soundfile as sf
import numpy as np
import requests
import json

SAMPLE_RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 5
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"
WHISPER_BIN = "./whisper.cpp/main"
WHISPER_MODEL = "./whisper.cpp/models/ggml-small.bin"
PIPER_BIN = "piper"
PIPER_VOICE = "voices/en_US-lessac-medium.onnx"
SYSTEM_PROMPT = (
    "You are a helpful voice assistant. Keep responses to 1-3 sentences. "
    "Never use markdown, bullet points, or formatting. Speak naturally."
)

conversation_history = []

def record_audio(seconds: int = RECORD_SECONDS) -> np.ndarray:
    print("Listening...")
    audio = sd.rec(int(seconds * SAMPLE_RATE), samplerate=SAMPLE_RATE, channels=1, dtype="int16")
    sd.wait()
    return audio

def transcribe(audio: np.ndarray) -> str:
    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as f:
        sf.write(f.name, audio, SAMPLE_RATE)
        result = subprocess.run(
            [WHISPER_BIN, "-m", WHISPER_MODEL, "-f", f.name, "--no-timestamps", "--no-prints"],
            capture_output=True, text=True
        )
    return result.stdout.strip()

def ask_llm(text: str) -> str:
    conversation_history.append({"role": "user", "content": text})
    response = requests.post(OLLAMA_URL, json={
        "model": "llama3.1:8b",
        "system": SYSTEM_PROMPT,
        "messages": conversation_history,
        "stream": False,
    })
    reply = response.json()["message"]["content"]
    conversation_history.append({"role": "assistant", "content": reply})
    return reply

def speak(text: str) -> None:
    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as f:
        subprocess.run(
            f'echo "{text}" | {PIPER_BIN} --model {PIPER_VOICE} --output_file {f.name}',
            shell=True, check=True
        )
        data, sr = sf.read(f.name)
        sd.play(data, sr)
        sd.wait()

def main():
    print("Voice assistant ready. Press Ctrl+C to stop.")
    while True:
        audio = record_audio()
        transcript = transcribe(audio)
        if not transcript or len(transcript) < 3:
            continue
        print(f"You: {transcript}")
        response = ask_llm(transcript)
        print(f"Assistant: {response}")
        speak(response)

if __name__ == "__main__":
    main()

Passo 5: Detecção de palavra de ativação

• OpenWakeWord (licença MIT): Totalmente open-source, roda na CPU, suporta palavras de ativação personalizadas mediante fine-tuning com a sua própria frase. Instalação: pip install openwakeword. Funciona no Raspberry Pi. A melhor opção para configurações totalmente offline e open-source.
• Porcupine (Picovoice): Proprietário, mas com nível gratuito para uso pessoal. As palavras de ativação predefinidas incluem "Alexa", "Hey Siri", "Ok Google" e opções personalizadas como "Hey Jarvis". Muito preciso com baixa taxa de falsos positivos. Instalação: pip install pvporcupine.
• Padrão de integração: Execute o OpenWakeWord/Porcupine em um loop. Quando a palavra de ativação é detectada, reproduza um som "ding" (retorno ao usuário), ative o pipeline Whisper + LLM + TTS para uma consulta e volte a escutar a palavra de ativação após a reprodução do TTS.
• Consumo em funcionamento contínuo: A detecção de palavra de ativação usa ~2–5% de CPU em um Raspberry Pi 5 — insignificante. Você pode deixar o assistente funcionando 24/7 com consumo mínimo.
• Palavras de ativação personalizadas (OpenWakeWord): Gere 500 exemplos de áudio positivos e 500 negativos da sua frase de ativação usando síntese de voz, depois ajuste o OpenWakeWord em menos de 30 minutos na CPU. A precisão é comparável ao Porcupine para palavras comuns em inglês.

Otimização de latência

• Otimização do STT (~0,2–0,5 s): Use Whisper small em vez de large-v3. Use VAD para cortar o silêncio antes de passar o áudio ao Whisper — áudio mais curto = transcrição mais rápida.
• Otimização do LLM (~0,5–1,5 s primeiro token): Pré-carregue o modelo na inicialização (o Ollama faz isso automaticamente). Use quantização Q4_K_M para o melhor equilíbrio entre velocidade e qualidade. Defina --num-predict 100–150 para limitar o comprimento da resposta.
• Streaming LLM → TTS: Transmita a saída do LLM token a token. Inicie o TTS a cada frase completa (detectada por ponto ou ponto de interrogação). Isso reduz a latência percebida em 0,3–0,7 segundos — o usuário ouve o início da resposta enquanto o LLM ainda gera o fim.
• Otimização do TTS (~0,1–0,3 s): O Piper gera o primeiro áudio em 50 ms. Inicialize o Piper na inicialização. Use --output-raw para transmitir o áudio enquanto ele é gerado em vez de esperar o arquivo completo.
• Manter os modelos na memória: O Ollama mantém os modelos quentes na VRAM automaticamente. O whisper.cpp carregado no modo stream permanece na memória. Evite recarregar os modelos entre consultas.
• Latência-alvo por nível de hardware: Pi 5: 5–8 s (aceitável para uso não conversacional). Mini PC CPU: 3–5 s (limite para conversa). GPU de desktop: 1–2 s (natural). Mac M5: 1–1,5 s (excelente).

Privacidade e segurança

• Verifique com o Wireshark: Execute o Wireshark na sua interface de rede durante uma conversa com o assistente. Você não deve ver nenhum pacote vindo do processo do assistente. Qualquer tráfego inesperado indica uma má configuração — verifique se a API externa do Ollama está desativada caso você tenha um IP público.
• Sem armazenamento de áudio: Nem o whisper.cpp nem o faster-whisper gravam arquivos de áudio por padrão — eles processam na memória. O orquestrador Python deste guia grava um arquivo WAV temporário para o whisper.cpp, que é excluído após a transcrição.
• Sem histórico de conversas armazenado: O histórico de conversas do script de exemplo está apenas na memória e é reiniciado ao reiniciar o programa. Para histórico persistente, implemente um armazenamento explícito com um banco de dados local e criptografia em repouso.
• Conformidade com o RGPD: Como todo o processamento é local e nenhum dado sai da sua rede, um assistente de voz local para uso interno não requer um acordo de tratamento de dados. Não existe uma relação controlador/operador de dados com um terceiro.
• Isolamento de rede: Para máxima privacidade, adicione uma regra de firewall que bloqueie o tráfego de saída do processo do assistente. O Ollama e o whisper.cpp funcionarão normalmente — eles não requerem acesso à rede depois que os modelos são baixados.

Perguntas frequentes

Fontes

• whisper.cpp no GitHub — Código-fonte, instruções de compilação, documentação do modo stream.
• Ollama em ollama.com — Instalação, biblioteca de modelos, referência de API.
• Piper TTS no GitHub — Código-fonte, download de pacotes de vozes, guia de configuração para Raspberry Pi.
• OpenWakeWord no GitHub — Código-fonte, guia de treinamento de palavras de ativação personalizadas, arquiteturas compatíveis.
• Porcupine da Picovoice — SDK de palavra de ativação, condições do nível gratuito, documentação do SDK de Python.
• Picovoice Console — Crie uma chave de API gratuita para o Porcupine em uso pessoal.

Leituras relacionadas

• Reconhecimento de voz local 2026: Whisper.cpp vs faster-whisper — Análise aprofundada da camada STT deste pipeline.
• TTS local e clonagem de voz 2026: Piper vs Coqui vs XTTS v2 — Análise aprofundada da camada TTS e das opções de clonagem de voz.
• Pipeline de IA multimodal local 2026 — Amplie este pipeline de voz com suporte para modelos de visão.
• Como instalar o Ollama — Instalação do Ollama e gestão de modelos.
• Guia de hardware para LLM local 2026 — Seleção de hardware para o pipeline completo de voz + LLM.
• Construa um assistente de voz local no seu telefone — A versão móvel deste guia (iPhone + Android).