这不是你期望的介绍深度学习大模型的文章。而是使用人人都能理解、编程、运行的简单技术（包括机器学习和非机器学习技术），通过一系列工程进行整合、组装，从而实现一个 AI 虚拟主播的故事。

muvtuber

让 AI 成为虚拟主播：看懂弹幕，妙语连珠，悲欢形于色，以一种简单的实现

元宇宙终于不再铺天盖地，ChatGPT 又来遮天蔽日。看不下去了，那当然是选择——加入这虚浮的演出，诶嘿～（误）

想法

蹭热度的想法是这样：元宇宙 => 皮套人，ChatGPT => 中之人，放到一起：AI 主播！

咳，实际上没那么假大空啦。真实的故事是这样：

既然我可以让 AI 看懂你的心情，并推荐应景的音乐，以一种简单的实现，那么，我还想再进一步！让 AI 站到唱机背后，聆听你的故事，为你播出此时此刻萦绕心中、却难以言表的那段旋律。曲终意犹未尽当时 ，一段 AI 细语入耳更入心 —— 机器不是冰冷的玩具，她比你更懂你，至少她更懂那个真实的你：她不会说谎，而你每天都在骗自己。

这个想法指向的产品是一个 AI 电台，我把它叫做 muradio。在细化设计的过程中，我不得不考虑电台的传播问题。我当然可以在本地完成一切，让 AI 电台只为你一人播，这样实现起来还简单；但是，电台果然还是要大家一起分享吧。所以，我考虑用一种现代的方式——视频直播。

那么，在实现 muradio 之前，先让 AI 学会直播吧！

设计

我把这个 AI 主播叫做 muvtuber ¹。

人是如何做的

要设计一个直播的机器，其实很简单。首先考察人是如何完成直播的：

• 首先需要一个人作为主播：这个人是会动会说话的，心情是会写在脸上的；（只是以普遍理性而论，非必要条件，更非歧视残障人士。）
• 在开始前有一个预订的主题，也可能没有；
• 主线：推进主题：打游戏、一起看、点歌 …；
• 支线：主线被弹幕打断，转而与观众互动：聊天；
• 最后，需要一个直播推流工具，比如 OBS。

互动是直播的灵魂。直播没有主题仍是直播，而没有了互动就成了电视。简单起见，我们先忽略主题问题，只考虑注入灵魂的互动实现。互动的过程如下：

• 观察：看到弹幕
• 过滤：选择性忽略一些没有意义或太有意义的话
• 思考：对过滤后留下来的话进行思考 => 回应的话
• 过滤：想到的部分话可能是不适合说出的，也要过滤掉
• 发声：把回应说出来
• 动作与表情：伴随观察、思考、表达这个流程的动作控制、表情管理。

用机器模拟人

清楚了直播的处理过程，就容易用机器模拟：

• 主播：我们可以用 Live2D 模型来作为主播本人。
• 看弹幕：使用弹幕姬类程序，暴露接口即可：func danmaku(room) chan text
• 思考：机器文本生成：func chat(question) answer
• 发声：机器语音合成：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，可以通过某种方式驱动。

Live2D 和弹幕姬是现成的解决方案，而从看弹幕、到思考、到发声的整个流程也是非常模块化、函数式的，直观清晰。难点是如何让 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？真人主播解决这个问题靠得是本能，虚拟主播解决这个问题靠得是动捕——归根到底还是人。看来现实不能直接借鉴，那么只好做个抽象了。

我认为，表情是心情的反映，动作是表达的延伸。淦我写不清关于心情 => 表达 => 动作，所以 动作 = f(心情) 的观点😭

（怎么会有人问 ChatGPT “我要如何解释我的观点？”😭)

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

那么，我们又如何让机器拥有“心情”呢？事实上，在前文提到的 让 AI 看懂你的心情，并推荐应景的音乐，以一种简单的实现 一文的“中文文本情感分析”小节中，我们用一种及其简单的方式，实现了一种 文本 -> 心情 的模型。这里我们就沿用当时的成果，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。

总之，我们可以用“思考”的输出，即主播要说的话，通过文本情感分析技术，反推出主播的心情，然后根据心情，就可以控制 Live2D 模型做出合适的表情、动作。

整体设计

小结一下上述设计，我们用机器来模拟人类主播，完成与观众的闲聊交互，整个过程如下图所示：

我们把 muvtuber 分成了一个个独立的模块。每个模块使用独立的技术栈，实现自己的工作，并通过某种方式暴露 API，供他人调用。最后，我们会通过一个“驱动程序”muvtuberdriver 来调用各个模块，通过一个顺序流程，实现上图所示的数据流动。

组件实现

本节介绍对上述 muvtuber 设计方案的实现。我会先写各个独立组件，再写如何把他们组装到一起完成工作。喜欢“自顶向下”的读者请自行安排阅读顺序。

这是一个拥有众多组件的项目，装起 numpy 从头撸似乎不够明智。我们会心怀感激地借助一些开源项目。我希望提供一种最简单的实现——面向麻(my)瓜(self)编程——只写必要的、能理解的代码。

先修课程：这是个 Web 前端 + 后端 + 机器学习的综合项目，需要使用到 Vue（TypeScript）、Go、Python 等相关语言和技术。

文短码长，下文只给出必要的设计、核心的代码，忽略错误处理、并发安全等等工程中实际的问题。真实的代码实现，请读者参考源码：

弹幕姬

技术栈：Node，Python。

为了和其他模块对接，我们需要那种能通过比较底层的方式输出弹幕的工具。我们要给机器看的，而不是一个给人看的黑箱的图形界面。

好在也不必自己从头写。xfgryujk/blivedm 就是这样的一个工具。作者大大还顺别提供了显示给人看的界面 blivechat。

这里我们直接使用封装好的 blivechat。这个东西后端通过 WebSocket 把弹幕、礼物等消息发送给前端的界面。拉取、编译、运行 blivechat（blivechat 的 README 里有详细的安装、使用方法，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 ..

# 运行服务
pip3 install -r requirements.txt
python3 main.py

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

// 建立链接
let ws = new WebSocket('ws://localhost:12450/api/chat');

// 订阅直播间
ws.send(JSON.stringify({
    "cmd": 1,
    "data": { "roomId": 000 }
}));

// 接收弹幕消息
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，我们还可以使用它自带的图形界面（有没有一种可能，这才是这个项目的正确用法），这个弹幕框可以由 OBS 采集输出到直播间里：

优质聊天机器人：ChatGPT

技术栈：Python

这应该是最有意思的部分，却也是最难的。幸好，有 ChatGPT。

acheong08/ChatGPT 项目提供了一个很好的 ChatGPT 接口。

安装：

pip3 install revChatGPT

使用：

from revChatGPT.V1 import Chatbot

chatbot = Chatbot(config={
  "access_token": "浏览器访问https://chat.openai.com/api/auth/session获取"
})

prompt = "你好"
response = ""

for data in chatbot.ask(prompt):
    response = data["message"]

print(response)

我们只要编写一条合适的 prompt，即可让 ChatGPT 化身“虚拟主播”，例如：

请使用女性化的、口语化的、抒情的、感性的、可爱的、调皮的、幽默的、害羞的、态度傲娇的语言风格，扮演一个正在直播的 vtuber，之后我的输入均为用户评论，请用简短的一句话回答它们吧。

大概是这种效果：

我并不擅长写 prompt，上面这段也改编自网络（原版大概是让做猫娘的），如果你有更好的 prompt，欢迎与我分享。

注：prompt 笑话一则：

嘿，知道吗？以后不需要程序员啦！只要描述出需求，ChatGPT 就能写出代码！

——太棒了，那么如何写出简洁清晰无歧义的需求描述呢？

呃，未来或许会有那么一种语言…

——你说的可能是：计算机程序设计语言 😃

我们把这个东西简单封装出一个 HTTP API，方便其他组件调用：

$ 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！有什么我可以帮助你的吗？

基本聊天机器人：ChatterBot

技术栈：Python

ChatGPT 很好用，输出质量非常高，但是：

• 这不是一个开源的组件，或者廉价的公共服务。不能保证始终可用，也不能确定用它直播是否符合规则。
• OpenAI 有访问限制：请求太频繁会拒绝服务。在实践中 30 秒/次会触发，60 秒/次 才比较安全。

总之，ChatGPT 硬用下去也不是个办法。我们可以实现一个丐版聊天机器人作为补充。在 ChatGPT 由于网络、限制等原因无法访问时，也提供一点点对话能力。

在很多年前，我曾用过一个开箱即用的傻瓜式聊天机器人库：ChatterBot。训练、推理都非常简单，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')

# 训练
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训练。训练完后，调用 get_response 方法即可进行对话。同样简单封装成 HTTP API：

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

它的对话效果非常差。但有趣的是，这个库可以在线学习。在你和他对话的过程中，它会持续学习。在测试时，我给它接上 blivechat，随便进一个直播间，让它旁听，和弹幕虚空交流。经过一上午它已经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“别的女人”，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、有逻辑的回答。只把它作为兜底，让它快速跟着弹幕瞎附合嚷嚷还是不错的，别冷场就好。

我在直播实测中的对比：

• ChatGPTChatbot：由 ChatGPT 生成的回答
• MusharingChatbot：本节介绍的 Chatterbot 库（我最初在一个叫做 musharing 的项目中使用了这个库，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 仓库安装
python -m spacy download en_core_web_sm  # 一个执行不到的依赖，但是不装跑不起来。

语音合成

技术栈：macOS，Go

用 Chatbot 生成了回应观众的文本，（暂时忽略过滤），接下来就要送到 TTS 语音合成模块，让机器把话说出来。

这个要效果好似乎必须上深度学习，PaddleSpeech 似乎是一个不错的选择，不过 i5-8700U + 核显大概跑不动就是了。

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 – 短文本在线合成：要注意钱包问题

选择心仪的服务照着文档写就好了，非常容易。但这还是有点麻烦了，如果你使用 macOS，事情还可以更简单：

SAY(1) 命令使用 macOS 的 Speech Synthesis Manager 将输入文本转换为可听语音，并通过在“系统偏好设置”中选择的声音输出设备播放它，或将其存储到 AIFF 文件中。
你可以通过 man say 查看这个命令的详细用法。

打开扬声器或者耳机，调节音量；打开终端，键入命令：

say '你好，这是系统自带的 TTS 语音合成。'

不出意外，你会听到 Siri 或者婷婷声情并茂地大声朗读。

如果你对听到的声音不胜满意，（例如系统默认配置的似乎是低配婷婷，只能听个响），可以到「系统设置 > 辅助功能 > 朗读内容 > 系统声音」按照个人喜好修改（个人觉得简体中文系女声，讲的最好的就是「Siri 2」）。

容易在任何主流语言中调用这个工具，例如我们之后会在 Go 语言中调用它：

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()
}

文本情感分析

技术栈：Python

在 murecom 项目中，我们实现了一个名为 Emotext 的中文文本情感分析模块。它的作用就是输入文本，输出其中蕴含的情感（Emotext = func (text) -> emotions）：

关于这个东西的原理即实现详见让 AI 看懂你的心情，并推荐应景的音乐，以一种简单的实现 一文（说人话的介绍）。下面仅给出核心算法（不说人话的介绍）（某蒟蒻的毕业论文，我先喷：学术辣鸡）：

其中词典 使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，提供了对数万中文词汇的情感分类及强度分析，在中文文本情感分析领域被广泛使用。该库的情感划分方案 与 表 3-1 保持一致。该库的情感强度表示为 1 ∼ 9 的数值，数值越大，认为对应情感越强烈。

定义整段输入文本的总情感为所有关键词情感强度的 tfidf 加权总和：

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

总之，这东西就是一个很简单的算法，抛开效果不谈（该算法仅作为非深度学习的 baseline），人人都能写、人人都能理解。

此处复用当时的代码，只做简单的 API 重新封装，开放如下 HTTP 接口：

$ curl -X POST localhost:9008/ --data '高兴'
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 149

{"emotions": ..., "polarity": ...}

实现的工作示意图和核心类图如下：

Live2D View

技术栈：TypeScriptVue.js，Quasar，Pinia，WebSocket

我从未设想过，所有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。

因为我们的需求有一点刁钻。正常的 Live2D 使用方式是：

1. 把模型作为皮套，通过面/动捕进行驱动。但我们是机器作为中之人，机器没头没脸、没法自己动。所以一些封装的很好的、大家都在用的直播皮套 app 不能用。
2. 网站上的看板娘，把 Live2D 模型加载到网页上，并全自动地吸引你的目光（而她的目光却被你的鼠标吸引😖），同时响应你对她的点（抚）击（摸）等动作。这个东西为了对使用者友好，一般封装地非常严实，基本不暴露什么接口，所有我们也不能直接拿来用。

我们要找那种暴露了底层一点的接口，能通过程序调用控制的方案。事实上，我发现常用的 Live2DViewerEX 就提供了非常好的 ExAPI 功能。但考虑到它的接口还是不够丰富，并且该 app 也不是开源实现，所以，我决定自己写。（绝对不是心疼那 $4.99，只是恰好缺那 $4.99罢了）

Live2D 官方 提供有各种 SDK。例如 Web、Unity 等等。出于能耗考虑，决定使用 Web 平台。但是打开文档，不太能看懂，搞了好久 Demo 都没跑起来。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.

这个库提供了简单清晰的接口，可以导入、显示模型，并控制表情、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);

// 显示模型
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，用于控制 View 中 Live2D 的动作和表情。一个通用的、可复用的 Live2D 组件就完成了：

<template>
  <Live2DView />
</template>

<script setup lang="ts">
import Live2DView from './Live2DView.vue';

import { useLive2DStore } from 'stores/live2D-store';
const live2DStore = useLive2DStore();

// 通过 store 控制 view 中的 Live2D 皮套
live2DStore.setMotion({ group: 'tap_body' })
live2DStore.setExpression('smile')
</script>

运行一下（背后的调试功能只是简单地暴露 store 的 actions，文中不作介绍）：

再写一个 WsStore，用来接收来自 WebSocket 的命令，进而调用 Live2DStore，完成响应的动作、表情控制：

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) {  // 更换模型
        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，我们就可以通过 WebSocket，发送 JSON 命令，从其他程序来控制她了：

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

这个用来控制她的程序是 live2ddriver——

Live2D Driver

技术栈：Go，HTTP，WebSocket

live2ddriver 要做的是：接收来自 Chatbot 输出的文本；调用 Emotext 进行情感分析；并根据得到的“心情”，驱动 Live2D View，使做出对应的表情、动作。

• 输入：文本，Vtuber 要说的话。
  • 接收自 HTTP 请求。
• 输出：JOSN，符合输入文本情感的表情、动作。
  • 发送到 WebSocket。

这个程序非常简单，不过多介绍，只给出关键代码（已去掉烦人的日志打印、错误处理和并发安全）。

访问 Emotext：进行文本情感分析：

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 计算该做何中动作
			res := driver.Drive(string(text))
			j, _ := json.Marshal(res)
			chOut <- j
		})
		router.Run(addr)
	}()
	return chOut
}

我们需要针对每个模型写对应的 Driver 具体实现（情感的转移实际上使用了一个一阶马尔可夫过程，这里简化了）：

type shizukuDriver struct {
	currentExpression shizukuExpression
	currentMotion     shizukuMotion

	emotions emotext.Emotions // emotion => motion
	polarity emotext.Polarity // polarity => expression
}

func (d *shizukuDriver) Drive(textIn string) Live2DRequest {
    // 请求 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)

    // 构造驱动命令
    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 消息转发器：把消息通过 WebSocket 发给前端，就是简单的开几个 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
// 分析情感，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

总装，开播！

技术栈：Go

好了，把前面实现的具体组件放到最开始的设计图中：

我们通过 blivechat，从 B 站的直播间获取弹幕消息；传递给 ChatGPT 或者备用的 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 进行情感分析，然后视话中情感，向 Live2DView 发出 WebSocket 命令；前端的 Live2DView 接收到命令后，更新页面显示的模型动作表情。最后把弹幕框、Live2D以及 Sayer 朗读出的音频通过 OBS 采集，放到一个画面里，向 B 站直播间推流。这样一个简单的 AI 直播流程就实现了！同时为了保证直播质量，我们可能还需要过滤掉一些意义不明的弹幕，以及过于大胆的发言，这可以通过额外的 Filter 组件实现（本文不作介绍）。

最后的任务：把上面这段话，或者或上面那张图翻译成实际的代码。我们借助 Go 语言完成这个工作。

第一步，就是对上一节介绍的各个服务分别编写出客户端，这个非常容易，就是一些参数编码、http 请求、解析响应、错误处理这样繁琐但简单的调 API 的标准工作，大（GitHub）家（Copilot）都可以轻松完成。

第二步，也是最后一步，一个 main 函数，串起其所有组件，也就是完成设计图中的那些连线：

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 语言的 goruntine 和 chan，一切都非常直观。

最后一步，启动程序，打开 OBS，把输出的音视频采集进去：

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

在 B 站开始直播，OBS 推流，完成！

（详细的 OBS 使用方法以及如何在 B 站开启直播，大家可以在 B 站搜索相关视频学习，此处不作介绍。）

想看看她直播的效果？这个项目不是什么复杂的深度学习大模型，不需要任何特殊的硬/软件，一般配置的 Mac + Git + Python + Poetry + Node + Pnpm + Go + OBS 即可搭起全套环境，轻松复现。（我也会尽快实现容器化，届时便可直接一键运行。）

总结

大家可能很失望，本文没有去训练某种奇幻的深度学习模型，从而实现一切。这只是因为我不会。

我始终认为，计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，我希望分享的是一个“从想法到 app”的过程。我如何想到一个点子，又如何把它变成可以程序化的需求，或者说把它变成可行的计算：我要的 = f(现有的)，明确输入（弹幕）、输出（直播）和限制（我的机器跑的动）。然后，我又如何设计这个 f，把它拆分成一个个相对独立的小模块，每个模块完成一件事情，用最简单的代码去实现他们。最后我又如何把这些模块拼在一起，让他们协同工作，实现一个有趣的大程序（AI 虚拟主播）。

总之，这个项目实现了一个灵活的框架，你可以任意替换其中的组件，从而不断提升这个 AI 主播的业务能力。请容我再次放出整体的设计图，并在下面添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）、一周时间编码来实现了这个项目。所以她是非常粗糙的。换句话说，她有非常大的改进空间。例如我现在已经开始将其中的部分手写的 HTTP 通信迁移到 gRPC，用更少的代码，带来更强的性能、更完善的错误处理。

我把这个项目当作自己的“学期（课外）学习计划”来不断优化：希望在功能上实现上图的各种 todo 的同时，也在实现上不断重构，从现在的幼稚模式，逐步用上 RPC、容器编排、函数计算、devOps 等等现代云原生的方式。

最终这个项目或许会变得非常棒。如果有所进展，我会在下一篇文章“muvtuber：进化！从散装微服务到云原生”中介绍，请大家监督。

我不是一个老练的程序员，我写不出好的设计模式、刷不懂 Leetcode，我只有不断冒出的想法，和越来越长的 todo list。我的备忘录里躺满了 app 等待实现，但说到的总是做不到，美妙的想法都等到了发霉。可也只能一行一行慢慢写，just for fun。我用十年写了满屏烂代码，就算越来越迷茫，也就只好这样继续吧……

最后再次给出全部源码链接，望读者垂阅斧正：

参考资料：

• Cubism: Live2D Cubism SDK チュートリアル. https://docs.live2d.com/cubism-sdk-tutorials/
• Gunther Cox: ChatterBot Docs. https://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/
• Pavo Studio: Live2DViewerEX 文档. http://live2d.pavostudio.com/doc/zh-cn/about/
• CDFMLR: 让 AI 看懂你的心情，并推荐应景的音乐，以一种简单的实现. https://juejin.cn/post/7070819253309407268
• guansss: pixi-live2d-display docs. https://guansss.github.io/pixi-live2d-display/
• MDN: The WebSocket API (WebSockets). https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebSockets_API
• OBS: Open Broadcaster Software. https://obsproject.com
• 大连理工大学 – 信息检索研究室: 情感词汇本体-词典. https://ir.dlut.edu.cn/info/1013/1142.htm
• Bilibili 帮助中心: 成为主播. https://link.bilibili.com/p/help/index#/open-live

本项目、文章能够完成，还要特别感谢 GitHub Copilot 和 ChatGPT 的帮助。