dsh-ears —— 给 DSH 加一双耳朵

把音频变成**「怎么说的」，而不只是「说了什么」**。

它能做什么

一段录音丢进来，回你一份结构化的**「怎么说」**：语速、停顿结构、音高起伏、句尾走向、力度变化、唤醒度——全部本地离线计算，不联网、不要 key。

别人做不到什么

插件市场里的语音插件，几乎都在做两件事：把话变成字（转写 / 听写）和把字变成话（朗读 / TTS）。 这一层做的是第三件事：这话是怎么说出来的。

转写天生会把语气丢掉——停顿、重音、犹豫、句尾是扬起还是沉下去，全在变成文字的那一刻蒸发了。 而这些恰恰是文字里没有的信息：同样一句「哦」，是敷衍还是松了口气，靠的就是它们。

一句话：别的插件处理内容，这个插件处理「内容之外」。

为什么需要它

DSH 的内容块只有 text / reasoning / image / file / tool-*，模型模态只有 text / image （见 ContentBlockMap 与 ModelModalityMap）——音频字节进不了模型上下文。 而官方语音链路是 speechToText.transcribe() → Transcript，也就是转写： 它把语气、停顿、重音、犹豫全部丢掉了。

本插件走旁路，把音频变成一份结构化文本证据再交给主模型：

音频 ──┬─ ① 本地声学层（零依赖·离线·不转写）
       │     语速 / 停顿结构 / 音高起伏 / 句尾走向 / 力度变化 / 唤醒度
       │
       └─ ② 听音模型层（可选·真的听过）
             语义 + 情绪 + 重读 + 背景音 + 副语言线索

它不做什么（纪律）

• 不做转写。声学层 words 恒为 null，并在 uncertainty 里明说这一点。
• 不猜正负情绪。impression.valence 恒为 无法判断（不猜）——声学无法可靠给出 valence。
• 不假装听见。检测不到人声就直说是静音/音乐/噪声；音频太短就直说特征不可靠。
• 印象标签标注为启发式·低置信，不给它披上"模型判断"的外衣。

安装（官方桌面端）

桌面端读 desktop profile，用内置 plugin_manager：

install_bundle  target: link:<本目录绝对路径>

插件没有客户端半区（纯宿主），装完重启客户端即可；之后 listen_audio 会出现在工具表里。

配置

写在 profile 的插件配置里（include:ears）：

mode: auto            # auto | local | model
maxBytes: 12000000
toolName: listen_audio
address: 老大          # 怎么称呼用插件的人；也可用环境变量 EARS_ADDRESS 指定

# 想让它「真的听」时再加这一段；不加则只有声学层
model:
  endpoint: https://your-endpoint/v1     # OpenAI 兼容
  model: <一个支持音频输入的模型 id>
  apiKeyEnv: EARS_API_KEY                # 或直接写 apiKey（不推荐入库）
  timeoutMs: 120000
  jsonMode: true

听音模型层用的是 OpenAI 兼容的 chat/completions + input_audio 内容块。 任何支持音频输入的服务商都能用，只要它接受这个形状；本插件不绑定厂商。

用法

主模型（或你自己）调用：

listen_audio(path: "C:\\path\\to\\voice.wav", focus: "他是不是在敷衍我")

• path：本地绝对路径或 http(s) URL；容器按魔数判断，不信扩展名。
• mode: local 时只跑声学层（离线，秒回）。
• 同一份音频 + 同一 focus + 同一 mode 只计算一次（有缓存）。

输出长这样（一次真实运行，节选）

音频：wav · 8.64s · 276524B
说话方式：语速偏快、音高变化平、句尾平稳、句尾明显变弱、有 3 处停顿（含明显长停顿）
说话段 4 段 / 有效语音 6.48s（占比 0.75）；停顿 3 处（最长 1100ms）
音高：均值 95.4Hz，起伏 σ=9.6Hz，首段走向 下沉，句尾平稳
力度：动态范围 13.4dB，句尾明显变弱
听感印象（启发式·低置信）：唤醒度中等，候选 平稳陈述
不确定：声学层不做转写……；正面/负面情绪（valence）无法仅凭声学可靠判断，本工具不猜……

它不是一句「我觉得他有点不高兴」，而是让主模型能自己下结论的证据。

输出约定（说话的人怎么被回复）

听是手段，回话才是目的。插件把这条约定写进了工具描述，装了它的 Agent 默认照做：

1. 先说听感，再说正文。 先用一两句大白话讲这段语音听着怎么样，再正常回答内容；
2. 别念参数。 不报 Hz、σ、dB 这些数字，把它们翻成「语速快、结尾收得轻」这种人话；
3. 别贴标签。 不要写「语气：」「分析如下」这类小标题——那会显得像在交作业；
4. 可以活泼。 按自己的角色说话，该贫就贫，别端着；
5. 称呼可自定义。 默认叫「老大」，在插件配置里写 address: 老板（或设环境变量 EARS_ADDRESS）就能换成任何一种叫法——别把称呼写死；
6. 简短。 一句听感 + 一句正文，别铺陈。

一句话：先让人觉得「他真听出来了」，再办事。

支持格式

容器	本地声学层	说明
wav	✅ 内置解码	PCM 8/16/24/32 位、float32/64、任意声道下混、EXTENSIBLE 外壳
webm / ogg (opus)	❌	需先转 wav，或配置听音模型层
mp3 / m4a	❌	同上

浏览器 MediaRecorder 默认出 webm/opus；要喂给本地层，先转成 wav （例如 ffmpeg -i in.webm -ar 16000 -ac 1 out.wav）。

自检

node test/selfcheck.mjs

会合成一段参数已知的音频（3 段说话、2 处停顿、一段上扬、一段下沉、句尾变弱）， 再让分析器把它读回来并逐项断言——不是看输出像不像，而是构造值能不能被还原。

目录

lib/index.js     插件入口：注册工具、缓存、编排两层
lib/wav.js       最小 WAV 解码器（无依赖）
lib/hearing.js   声学分析（VAD / F0 / 停顿 / 节奏 / 力度）
lib/model.js     听音模型层（OpenAI 兼容 input_audio）
test/selfcheck.mjs  已知结构音频的还原断言

已知边界

• 声学层的"语速"是音节率代理（浊音段内的能量峰计数），不是真正的音节识别；
• F0 用自相关，非浊音帧不估音高，voicedFrames 太少时相关指标会标为不可靠；
• 听音模型层需要第三方端点 —— 音频会被发往那个端点，用之前先想清楚这一点；
• 本插件不做音频转码、不做录音 UI；前端"按住说话"的观感属于另一个插件的事。

更新记录

• 0.1.4 — README 开头补「它能做什么 / 别人做不到什么」；npm 关键词补 emotion、tone、语音、语气、声学。
• 0.1.3 — 称呼不再写死：新增配置项 address（环境变量 EARS_ADDRESS 兜底），默认「老大」；工具描述按配置取值，README 同步说明。
• 0.1.2 — 工具描述里写进「输出约定」：先说听感再说正文、不念参数、不贴标签、可以活泼、称呼用户「老大」、保持简短。README 增补同款说明。
• 0.1.1 — 修掉宿主注册失败：OUTPUT_SCHEMA 里的 type: ['object','null'] 是宿主不接受的数组写法，改成单一类型；值层面改为永不返回 null（words 空字符串、modelLayer 给 {ok:false}）。
• 0.1.0 — 首个版本：本地声学层 + 可选听音模型层，listen_audio 工具。