Transformer un serveur Linux en assistant vocal AI local avec vos propres données

Transformer un serveur Linux en assistant vocal AI local avec vos propres données

🎯 Objectif

Et si votre serveur Linux devenait un assistant vocal intelligent, capable de vous comprendre et de vous répondre — sans aucune connexion au cloud ?

C’est possible : reconnaissance vocale, LLM local et synthèse vocale, tout en local, même sur un petit serveur.
Parfait pour créer un assistant domotique auto-hébergé, 100 % privé, 100 % libre.

🧩 Technologies utilisées

🛠️ Étape 1 – Installer les dépendances

📦 Installer Python et les bibliothèques

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip portaudio19-dev ffmpeg
pip3 install openai-whisper speechrecognition pyttsx3 ollama

⚙️ Installer Ollama (LLM local)

Suivez les instructions sur : https://ollama.com/download

Exemple pour installer Mistral :

ollama run mistral

🎙️ Étape 2 – Script Python minimaliste

Créez un fichier assistant_local.py :

import speech_recognition as sr
import pyttsx3
import subprocess
import whisper

# Chargement de Whisper en mode CPU
model = whisper.load_model("base")

# Initialiser la synthèse vocale
engine = pyttsx3.init()
engine.setProperty('rate', 170)

def speak(text):
    print(f"🗣️ Assistant : {text}")
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

def transcribe_audio():
    recognizer = sr.Recognizer()
    with sr.Microphone() as source:
        print("🎤 Parlez...")
        audio = recognizer.listen(source)
        with open("input.wav", "wb") as f:
            f.write(audio.get_wav_data())
    result = model.transcribe("input.wav")
    return result["text"]

def ask_llm(prompt):
    print(f"🧠 Vous : {prompt}")
    result = subprocess.run(
        ["ollama", "run", "mistral", prompt],
        stdout=subprocess.PIPE,
        text=True
    )
    return result.stdout.strip()

# Boucle principale
while True:
    try:
        question = transcribe_audio()
        if question.lower() in ["stop", "quit", "exit"]:
            break
        response = ask_llm(question)
        speak(response)
    except Exception as e:
        print(f"Erreur : {e}")
        speak("Désolé, une erreur est survenue.")

🚀 Étape 3 – Lancer l’assistant

Dans le terminal :

python3 assistant_local.py

Parlez dans votre micro, et l’assistant vous répond à voix haute avec un LLM local.

💡 Astuce bonus : données personnalisées

Vous pouvez améliorer les réponses avec vos propres documents en connectant un moteur RAG local comme LlamaIndex ou PrivateGPT.
Par exemple :

“Que dit mon fichier facture-client-avril.pdf ?”
…et l’IA vous le lira à haute voix. 🧾🔊

🔒 Respect de la vie privée

✔ Aucun cloud utilisé
✔ Données vocales traitées localement
✔ Parfait pour un assistant domotique autonome, un serveur vocal en entreprise ou un usage perso.

🧭 Pour aller plus loin

• Ajouter un hotword (ex: “Hey Linux”) avec snowboy ou porcupine
• Intégrer à Home Assistant ou Domoticz
• Ajouter une base de données de connaissances privée (docs, wiki, etc.)

🏁 Conclusion

Créer un assistant vocal intelligent, local et souverain est aujourd’hui à la portée de n’importe quel serveur Linux.

Pas besoin de cloud, de GPU ou d’abonnement : juste Python, Whisper, Ollama, et un peu de magie open source.