Экологичное расставание с Алисой: строим полностью локальный и приватный голосовой ассистент

Идея отказаться от использования Яндекс Алисы в системе умного дома возникла у меня после новости о принятии Госдумой законопроекта, касающегося штрафов за поиск и доступ к экстремистским материалам в интернете. Казалось бы, при чём тут голосовой помощник? Однако Яндекс входит в реестр организаторов распространения информации, что означает определённые юридические и технические обязательства по хранению и передаче данных.

Хотя я не ищу ничего, выходящего за рамки интересов автоматизации, желание иметь полностью автономный, локально работающий умный дом – без зависимости от интернета и облачных сервисов – стало для меня ещё актуальнее.

Тем более что сейчас единственным слабым звеном в моём умном доме остается Яндекс Алиса – которая требует постоянного интернет-соединения даже для выполнения простейших команд управления локальными устройствами.

В этой статье я расскажу, как и на что планирую заменить Алису, чтобы сохранить привычный голосовой контроль, но без сторонних подключений и рисков для приватности.

Конфигурация моего умного дома: чем будем управлять

Мой умный дом строился с прицелом на автономность, надежность и открытые стандарты – так, чтобы управление работало даже при полном отсутствии интернета. На данный момент архитектура системы выглядит следующим образом.

Мозг системы: центральный контроллер – это Raspberry Pi 4 Model B с 2 ГБ оперативной памяти, установлен в 2022 году. На него установлена Home Assistant OS – полноценная операционная система, заточенная под локальное управление умным домом – подробнее описывал в другой статье. Вся логика автоматизаций, интерфейс управления и интеграции работают исключительно локально, без необходимости в сторонних облаках.

Протоколы связи: большая часть устройств использует Wi-Fi через прошивку ESPHome – это 17 модулей: от простых температурных датчиков до управляющих реле в светильниках.

Ключевую нагрузку по управлению берет на себя Zigbee-сеть: 42 устройства, объединённые с помощью USB-донгла Sonoff Zigbee 3.0 Plus и интеграции Zigbee2MQTT. Это датчики, реле освещения и другие элементы.

Что управляется:

• Освещение: в каждой комнате – два контура: тусклый (вечерний) и яркий, плюс светодиодная лента в спальне, освещение общего коридора с двумя режимами.

• Климат: кондиционеры, обогрев ванной комнаты через реле теплого пола.

• Электропитание и бытовая техника: управляемая розетка для ТВ, стиралка, холодильник, посудомойка, чайник.

• Датчики: движения, открытия, температуры и влажности.

• Шторы: моторизованные рулонные и классические.

• Мультимедиа: управление Kodi на медиаплеере и доступ к медиатеке NAS Synology, панель управления умным домом.

• Безопасность: камера видеонаблюдения из подъездного домофона, IP-камера у лифтов, управление домофоном в многоквартирном доме – автовахтер по моим правилам.

Все эти устройства уже управляются локально, без облачных зависимостей – кроме стиралки Bosch, купленной ещё в 2022 году.

Теоретический минимум: из чего состоит локальный голосовой помощник

Однако чтобы убрать колонку Яндекса и заменить Алису на полностью автономного голосового помощника, нужно понять, из каких компонентов он состоит. Это не “одна программа”, а целая цепочка взаимодействующих модулей, каждый из которых выполняет свою задачу:

Микрофон и динамик («Уши и рот» системы) – это устройства, которые слышат пользователя. Не должно быть колхоза из датчиков. Устройство должно выглядеть современно и не портить интерьер.

В моем случае я присматриваюсь к двум: компактный M5Stack ATOM Echo для комнат и более продвинутый ESP32-S3-BOX для гостиной.

Они захватывают звук и отправляют его на сервер для дальнейшей обработки.

Wake Word движок: нужен, чтобы система слушала нас постоянно, но реагировала только по ключевой фразе (например, «Привет, пирожок!»). Используем OpenWakeWord – полностью локальный и настраиваемый.

Speech-to-Text (STT): этот модуль превращает речь в текст. Здесь смотрю на Whisper от OpenAI – пишут что это один из самых точных и устойчивых к шуму движков, работающий прямо на локальном сервере. Про его выбор чуть ниже.

Распознавание намерений (Intent Recognition): после получения текста нужно понять смысл команды. Эта задача ложится на встроенный в Home Assistant механизм Assist, который сопоставляет текст с действиями и сущностями в системе.

Text-to-Speech (TTS): чтобы система могла отвечать голосом, нужен синтез речи. Я планирую использовать Piper – современный, быстрый, качественный, легко интегрируется как Add-on в HA. Как вариант RHVoice – тоже отличный вариант, но Piper сейчас является де-факто стандартом в сообществе HA за простоту и качество.

Wyoming Protocol: связующее звено. Простой, но мощный протокол, через который все эти модули общаются между собой и с Home Assistant.

Речь в текст: почему именно такой стек?

Давайте будем честны: моя Raspberry Pi 4 с 2 ГБ памяти – отличный мозг для автоматизации, но для тяжелых вычислений, таких как распознавание речи в реальном времени, её мощности не хватит.

Поэтому, помимо «ушей» в виде ESP32-S3-BOX и M5Stack ATOM Echo, в систему придется докупить отдельный мини-ПК. Это может быть недорогой китайский NUC-подобный компьютер, который возьмет на себя самую ресурсоемкую задачу – преобразование речи в текст (Speech-to-Text (STT)).

Или может быть Raspberry Pi 5 c 16 ГБ оперативной памяти – цены сопоставимы.

Самый главный вопрос – что на нем будет крутиться? Выбор STT-движка определяет, насколько умным и гибким будет наш ассистент.

Speech-to-Phrase (от Open Home Foundation): это самый легковесный вариант. Он не распознает речь, а просто ищет точное совпадение с заранее заданными фразами.
К тому же это не конкретный движок, а концепция pipeline в HA. По умолчанию он использует тот же Whisper, но его самую легкую модель, чтобы хоть как-то работать на слабых устройствах вроде RPi. Плюс: минимальные требования к железу. Минус: абсолютная негибкость. Система поймет «включи свет на кухне», но проигнорирует «сделай на кухне посветлее». Это не интеллект, а поиск по словарю.

Rhasspy: ветеран мира локальных ассистентов. Мощный, но сложный в настройке комбайн. Главный аргумент против него сегодня: проект развивается медленнее, чем экосистема Home Assistant. Пока Rhasspy остается монолитной системой, связка Assist + Wyoming-протокол ушла далеко вперед в плане гибкости и интеграции.

Whisper от OpenAI – современный стандарт транскрипции. Понимает естественную речь в свободной форме, работает с русским языком. Различные модели (tiny, base, small, medium) позволяют балансировать между скоростью и качеством. Активно развивается, поддерживается сообществом HA, появляются оптимизированные версии вроде distil-whisper. Это выбор на перспективу.

Как избавится от голосового помощника Алисы

Поскольку я нахожусь в активном поиске оптимального решения и уже закупаюсь компонентами, то буду признателен за ваши комментарии, критику и предложения.

Вариант 1: простой и дешевый

Лично для себя я не рассматриваю этот вариант, однако этот путь подойдёт тем, кто хочет попробовать локальное голосовое управление с минимальными затратами времени и денег. Как раз, чтобы “пощупать” концепцию и понять, насколько она жизнеспособна.

Или если вы только планируете сделать умный дом – можно изначально заложить более мощное железо – чтобы всё было на одном севере.

Все компоненты – Home Assistant, распознавание речи (STT) и синтез голоса (TTS) – работают прямо на Raspberry Pi. Один микрофон, одна точка входа, минимум зависимости.

То есть:

[M5Stack ATOM Echo] ← Wi-Fi → [Raspberry Pi 4 (HA + STT + TTS)]

Если брать мой случай:

• Уже есть: Raspberry Pi 4 (2 ГБ) с установленной Home Assistant OS.

• Нужно купить: M5Stack ATOM Echo (примерно 1 400 рублей). Это крошечное устройство с микрофоном, динамиком и Wi-Fi – почти готовый китайский мини-клон Алисы.

Настройка:

1. Прошивка ATOM Echo: через ESPHome. Готовый YAML-конфиг для голосового ассистента легко найти в официальных примерах.

2. Pipeline в HA:

   • STT: Используем Assist pipeline от Open Home Foundation с движком faster-whisper и моделью tiny. Запустится скорее всего даже на Pi 4.

   • TTS: Устанавливаем Add-on Piper – быстрый и качественный синтезатор, особенно с голосами на русском.

Плюсы этого решения:

• Минимальные вложения – только 1 400 рублей и немного времени.

• Простота – всё работает на одном устройстве.

• Быстрый старт – можно реализовать за один вечер.

Минусы:

• Скорее всего заметная задержка из-за слабого железа.

• Нагрузка на Home Assistant – может тормозить работу системы во время STT.

• Плохо масштабируется: один микрофон – ещё приёмлимо, но два и больше будут проблемой.

Вариант 2: «правильная» архитектура с заделом на будущее

Это мой приоритетный путь – вынести ресурсоёмкие задачи обработки речи на отдельный сервер, а Raspberry Pi остаётся заниматься только управлением умным домом. Подход масштабируемый, стабильный и в моём случае надеюсь что будет в разы быстрее.

Схема сложнее:

[Пользователь]
      ↓ говорит
[ESP32-S3-BOX / M5Stack ATOM Echo]  ← микрофон + wake word ("Привет, пирожок!")
      ↓ захватывает аудио
    (по Wi-Fi)
      ↓
[Мини-ПК: Whisper STT-сервер]
      ↓ распознаёт речь в текст (Whisper STT)
      ↓
[Home Assistant на Raspberry Pi 4]
      ↓ определяет намерение (Assist)
      ↓ выполняет команду
      ↓ (опционально)
[Мини-ПК: Piper TTS]
      ↓ синтезирует голосовой ответ
    (по Wi-Fi)
      ↓
[ESP32-S3-BOX / M5Stack ATOM Echo] ← динамик
      ↓ озвучивает ответ
[Пользователь]

Железо:

• Уже есть Raspberry Pi 4 (2 ГБ) – Home Assistant, Zigbee, автоматизации.

• Примерно 14 т.р.: Mini PC (Intel N100 или N95) – сервер обработки голоса.

• Примерно 6 т.р. ESP32-S3-BOX – «умный» ассистент для гостиной.

• Примерно 1,4 т.р. M5Stack ATOM Echo – недорогие ассистенты для других комнат.

Сервер обработки голоса (Mini PC):
Устанавливаем легкий Linux (Debian/Ubuntu Server), затем – Docker и Docker Compose. В docker-compose.yml разворачиваем сразу три контейнера:

• Whisper – для распознавания речи (STT).

• Piper – синтез речи (TTS).

• OpenWakeWord – «ключевая фраза» для активации.

С мощностями N100 можно использовать модель Whisper уровня small или даже medium, получая более точное и быстрое распознавание речи, чем на Pi.

Настройка Home Assistant: на Raspberry Pi в этом случае не используется голосовых add-on’ов – только интеграция через Wyoming:

• Заходим в Настройки → Устройства и службы → Добавить интеграцию.

• Добавляем Wyoming Protocol трижды — для каждого из сервисов (Whisper, Piper, WakeWord), указав IP и порты Mini PC.

• Создаём Voice Pipeline, выбираем нужные сервисы из выпадающих списков.

Спутники (ESP32-S3-BOX и ATOM Echo): прошиваются через ESPHome. У ESP32-S3-BOX можно задействовать экран: отображать статус («Слушаю», «Думаю», «Выполняю»), добавляя интерактивности.

Плюсы:

• Ожидаемая быстрая реакция.

• Ожидание распознавания сложных фраз.

• Не грузит Home Assistant.

• Масштабируемость: добавляем спутники – и всё.

Минусы:

• Дороже (нужен Mini PC).

• Потребуются базовые навыки Linux и Docker.

Вариант 3: дорого и сложно

Можно полностью избавиться от Raspberry Pi 4 с 2 ГБ памяти и абсолютно всё перевести на новый мощный сервер. RAM видимо выбрать 16-32 ГБ чтобы с запасом на все. Может быть даже купить NVIDIA VRAM 6 ГБ, но это тогда сильно увеличит стоимость и можно будет забыть о безвентиляторности.

Можно тоже будет использовать Home Assistant OS или Linux (Ubuntu/Debian) + Docker.

Правда это большая работа – много устройств. Пока склоняюсь к второму варианту.

Заключение: свобода выбора

Переход на локального голосового ассистента – это не просто технический эксперимент, а осознанный шаг к созданию по-настоящему приватного и независимого умного дома.

Первый вариант – это отличная, почти бесплатная возможность «пощупать» технологию и понять ее ограничения. Второй – полноценное решение, которое по скорости и качеству скорее всего не уступит Алисе, при этом полностью оставаясь под контролем. Третий вариант – если есть бюджет.

Все пути ведут к одной цели – избавлению от «облачного рабства». До сентября ещё есть время. А расставание с Алисой может быть не только экологичным, но и очень увлекательным!

А каким голосовым помощником пользуетесь вы?

Автор: Михаил Шардин
🔗 Моя онлайн-визитка
📢 Telegram «Умный Дом Инвестора»

29 июля 2025 года