让Vector机器人听中文、说中文：wire-pod中文化部署全流程

题记

Anki倒闭之后，Vector离开云服务器就只是一个会眨眼的摆件。社区的开源项目wire-pod把那台云服务器在本地重做了一遍，Vector才算活了过来。可惜上游只有英文链路：听不懂中文，更不会说中文。

我在wire-pod的基础上做了一个中文分支wire-pod-chinese，又用GPT-SoVITS克隆了Vector自己的音色，做成了vector-tts。两个都打包成了Docker镜像，不用克隆仓库，也不用自己构建。先看效果，同一台Vector，左边是Edge-TTS的女声，右边是它自己的克隆音色：

这篇文章是两期视频教程的完整文字版，照着做就能走完全程：先把Vector刷好固件、清掉旧账号，再部署中文版的服务器，配对，最后在网页里点几下完成中文设置。官方原版wire-pod的安装这里不写，因为用不上——直接装中文分支就行，它就是一个完整的wire-pod。

整条链路

你对Vector说一句中文，要经过三站：

站	做什么	用什么
听	语音识别（STT）	sherpa-onnx + SenseVoice，全本地离线，一个模型同时认中、英、日、韩、粤语
想	大语言模型（LLM）	任何兼容OpenAI接口的服务，本地Ollama或者国内各家大模型
说	语音合成（TTS）	Edge-TTS（免费、不用API key），或者Vector克隆音色（多跑一个镜像）

先说结论：如果只要求它讲中文，不要求Vector的音色，Edge-TTS就够了，第二个镜像可以不装。

准备

• 一台Linux主机（Debian/Ubuntu最省事），装好Docker。macOS/Windows的Docker Desktop也能跑，区别见后面的说明；
• 主机和Vector在同一个局域网；
• 一台带蓝牙的电脑或手机，装Chrome或Edge，刷固件用；
• 一台你愿意清空数据的Vector。

建议的顺序是先把Vector这一侧弄好，再回到电脑上搭服务器，反过来也能跑，但出了问题不好判断是哪一边。

第一步：给Vector刷ep固件

零售版的Vector默认只认Anki的云，要刷一个带ep后缀的escape pod固件，它才会去找局域网里的escapepod.local。OSKR/开发版解锁的机器跳过这一步。

1. 把Vector放在充电座上，按住背部按钮约15秒。它会先关机，不要松手，直到屏幕重新亮起，显示anki.com/v或ddl.io/v，这才是恢复模式；
2. 在带蓝牙的电脑上用Chrome打开 https://wpsetup.keriganc.com/；
3. 按页面指引，选择名为vector-wirepod-setup的蓝牙设备配对；
4. 按页面提示让Vector连上你家的WiFi（固件是它自己联网下载的，要和主机在同一个局域网）；
5. 之后固件会自动下载并写入，等它跑完重启。

问题	解决
明明是Chrome却提示不支持	地址栏输入chrome://flags，打开Enable experimental web platform features，重启浏览器
Linux下搜不到设备	打开系统蓝牙设置面板，让它保持扫描状态再配对
一直配不上	等20秒重试，有时要试两三次

第二步：清除用户数据

不清也能跑，但Vector会因为旧账号的绑定犯各种怪毛病，强烈建议做。

1. Vector放在充电座上，双击背部按钮，屏幕出现菜单；
2. 把前面的小叉子手臂抬起再放下，相当于按”确定”；
3. 把Vector从充电座上拿下来，转动一侧的轮子，让光标落到CLEAR USER DATA（有的固件显示RESET）；
4. 再抬一次手臂放下，进入二次确认；
5. 转轮子把光标移到CONFIRM，再抬一次手臂放下，等它重置完成。

重置完成，Vector这一侧就准备好了。如果后面配对时发现它不在网络上，回到第一步那个网页重新给它配一次WiFi。

第三步：部署wire-pod-chinese

新建一个目录，写一个compose.yaml：

services:
  wire-pod:
    image: jackwuwei/wire-pod-chinese:latest
    container_name: wire-pod
    hostname: escapepod
    network_mode: host
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - wire-pod-data:/data

volumes:
  wire-pod-data:

docker compose up -d
docker logs -f wire-pod    # 看启动日志，Ctrl+C退出

三个地方要注意：

• hostname: escapepod：Vector就是靠escapepod.local这个名字找服务器的；
• network_mode: host：Vector固件只连443端口，wire-pod还要在局域网里做mDNS广播，两件事都要靠主机网络；
• 数据卷挂到/data：SenseVoice模型约1GB，首次启动时下载进卷里，以后换镜像不用再下一次。第一次启动要等模型下完，日志里能看到进度。

镜像默认就是中文配置（STT_SERVICE=sherpa-onnx、STT_LANGUAGE=zh-CN），不用传任何环境变量。国内拉不动镜像的话，给Docker配一个镜像加速地址再拉：

# /etc/docker/daemon.json
{ "registry-mirrors": ["https://<你的镜像加速地址>"] }

sudo systemctl restart docker

端口冲突

host模式下容器和主机共用网络栈，这几个端口被别的进程占着，wire-pod就起不来：

端口	用途	常见冲突源
80/tcp、443/tcp	Vector与服务器通信	nginx、Caddy、Traefik
8080/tcp	网页控制台	各种自建服务的默认端口
8084/tcp	token server，2.0.1固件会用到	—
5353/udp	mDNS广播	systemd-resolved、avahi-daemon

启动前扫一遍，有输出就说明会冲突：

sudo ss -tulnp | grep -E ':(80|443|5353|8080|8084)\b'

Ubuntu 22.04以后systemd-resolved默认占着5353，关掉它的组播DNS即可：

sudo sed -i 's/^#\?MulticastDNS=.*/MulticastDNS=no/' /etc/systemd/resolved.conf
sudo systemctl restart systemd-resolved

确认escapepod.local能解析

在局域网里另一台机器上ping escapepod.local，能通就继续。不通的话（或者你用的是macOS/Windows的Docker Desktop，没有真正的host网络，只能改成映射80、443、8080、8084四个端口，mDNS广播出不去），在Linux主机上用avahi手动发布一个别名：

sudo apt install -y avahi-utils
sudo tee /etc/systemd/system/avahi-alias@.service >/dev/null <<'EOF'
[Unit]
Description=Publish %I as alias for %H.local via mdns

[Service]
Type=simple
ExecStart=/bin/bash -c "/usr/bin/avahi-publish -a -R %I $(avahi-resolve -4 -n %H.local | cut -f 2)"

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now avahi-alias@escapepod.local.service
avahi-resolve -n escapepod.local     # 应该输出主机的局域网IP

第四步：配对Vector

浏览器打开 http://escapepod.local:8080，看到黑底绿字的wire-pod控制台，说明服务器活了。

1. 点Bot Setup，进入Vector Configuration页面；
2. 下拉框里选你那台Vector（显示的是序列号），点Connect；
3. 等大约20秒，看到Vector setup is complete!就配对成功了。

下拉框里没有机器，多半是Vector和主机不在同一个网段，或者escapepod.local没解析出来；认证卡住不动，回第二步再清一次用户数据。

第五步（可选）：部署vector-tts克隆音色

如果只要求讲中文，不要求Vector的音色，这一步整段跳过。想要它自己的声音，再跑一个镜像：

docker run -d --name vector-tts -p 8020:8020 \
    --restart unless-stopped jackwuwei/vector-tts:latest

curl http://localhost:8020/healthz
# {"status":"ok","warm":true,"cache_sizes":{}}

模型都打包在镜像里，不用挂权重，纯CPU就能跑，不需要显卡。启动后会先加载模型、预热几十秒，等healthz里的warm变成true才可用。打开http://主机IP:8020/docs能看到一个/tts接口，就说明服务正常。

这个音色是用GPT-SoVITS微调出来的，训练素材是20段Vector原声，训练过程写在仓库的docs/vector-voice-finetune.md里，这里只讲怎么用。

第六步：在网页里完成中文设置

下面的设置全部在http://escapepod.local:8080的Server Settings里完成。

识别语言切到中文

Server Settings → 最右边的标签Set Language → 列表里选Chinese (CN) → 点Set Language。

这一项同时决定两件事：语音识别按中文来；大语言模型的系统提示词后面会自动追加「请用中文回答」，不用自己写。

选一个中文音色（Edge-TTS）

Server Settings → Knowledge Graph，页面拉到底，TTS Provider选Edge-TTS，下面会出现音色列表：

音色	说明
zh-CN-XiaoxiaoNeural	晓晓，女声，默认推荐
zh-CN-YunxiNeural	云希，男声
zh-CN-XiaoyiNeural	晓伊，女声
zh-CN-YunjianNeural	云健，男声
zh-CN-XiaomengNeural	晓梦，女声
zh-TW-HsiaoChenNeural	晓臻，台湾腔女声

五个普通话音色加一个台湾腔，下拉框之外的edge-tts音色名也可以直接手填。Edge-TTS调用的是微软Edge的在线语音，不需要API key，但主机要能访问speech.platform.bing.com。选好点Apply Settings。

到这一步，Vector已经会说中文了。只要求讲中文的话，可以直接跳到LLM那一节。

换成Vector克隆音色（GPT-SoVITS）

装了vector-tts的话，把TTS Provider换成GPT-SoVITS，这一页只有一个字段要填：

• Endpoint URL：http://<vector-tts主机的IP>:8020/tts。别写localhost，wire-pod跑在容器里，localhost指的是容器自己。

其余的Target language、Reference audio/text/language、Gain、Target peak全部保持默认，服务端内置的参考音频和音量参数已经调好了。直接点Apply Settings。

接入LLM

还是Knowledge Graph这一页，最上面的Knowledge Graph API Provider选最后一项Custom，任何兼容OpenAI接口的服务都能接：

字段	填什么
API Key	服务商给的key；用Ollama的话随便填ollama
API Endpoint	http://<Ollama主机IP>:11434/v1，或者服务商给的地址，记得带上/v1
LLM Model Name	qwen2.5、llama3，或者服务商的模型名
LLM Prompt	留空，用默认人设即可

下面三个勾选框建议全部勾上：

1. Enable intent-graph：内置意图没听懂的话，交给大模型兜底；
2. LLM actions：允许大模型控制Vector的表情和动作；
3. Conversations：打开连续对话。

点Apply Settings保存，这一页就配完了。

验收

对Vector说「Hey Vector」，等它亮灯后问一句中文，比如「故宫在哪个城市？」。它会用中文回答你，装了vector-tts的话，还会用它自己的音色。

这个分支还做了边合成边播放：上一句在放的时候下一句已经在合成，句子之间不会再卡两三秒。中文断句、单字意图匹配这些改动也都是自动生效的，不需要配置。

故障排查

症状	处理
escapepod.local:8080打不开	先用http://主机IP:8080试，能开说明是mDNS的问题，回第三步检查5353端口和avahi别名
容器秒退，日志里有address already in use	host模式端口被占，按第三步的命令定位
Bot Setup里找不到Vector	不在同一个局域网，或者Vector没连上WiFi
认证卡住	回第二步重新清一次用户数据
能识别但不说话	看控制台的Log页面；Edge-TTS要能上外网，GPT-SoVITS检查Endpoint URL能不能从容器里访问到
说的还是英文	确认Set Language选的是Chinese (CN)，并且TTS Provider不是留空的Auto
第一次启动很久没反应	SenseVoice模型约1GB，还在下载，docker logs -f wire-pod看进度

后续

两个项目的地址：

• jackwuwei/wire-pod-chinese：中文识别、中文TTS、流式播放；
• jackwuwei/GPT-SoVITS-vector：Vector克隆音色服务和训练过程。

感谢@kercre123和社区维护的wire-pod，没有它就没有后面这一切。如果这篇文章帮你的Vector开口说了中文，欢迎Star；遇到问题或者做了改进，也欢迎提Issue和PR。