dsh-dafeiyu-emotion
大肥鱼语音情绪耳朵：听语气、识别情绪，并让 DSH 按对方当下的状态自然回复。 · Voice + emotion-aware companion for DeepSeek Harness.
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add dsh-dafeiyu-emotion@0.2.3
Dafeiyu Emotion 以 dsh-dafeiyu-emotion 发布，当前版本为 0.2.3。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
预览为功能示意图，实际界面以当前 DSH 版本为准。
角色主视觉采用蓝发鲸鱼少女的大肥鱼设定。
这是一个给 DeepSeek Harness 使用的语音情绪插件。
它会在 DSH 输入框旁边加一个 🐋 鱼耳 按钮：
它不是在“读心”。它做的是 语音转写 + 可解释的声学/文本情绪估计，然后把这份估计作为回复风格参考。
轻量模式需要先在 插件 → Voice Input 中启用并准备 DSH 的本地语音模型。
如果你本机已经有 语音转文本 / VoiceSense 项目，可以把 backendRoot 指向它：
插件不会重新下载模型，也不会修改 VoiceSense 项目；它只是启动一个常驻 worker 复用已有环境。
dsh-dafeiyu 提供，本插件负责“听觉与情绪”；插件已收录到 1024Store，可在 DSH 的 插件市场 / Discover 中搜索：
大肥鱼情绪耳朵
dsh-dafeiyu-emotion
dsh-dafeiyu-emotion 已发布到 npm。1024Store 会自动刷新一键安装入口；如果客户端尚未缓存到新版本，可以直接使用下面的 npm 命令。
dsh plugin --profile desktop add dsh-dafeiyu-emotion
DSH Web 使用 --profile web。安装后启用 dsh-dafeiyu-emotion，再按提示启用 DSH 自带 Voice Input（轻量模式），或配置本地增强后端。
dsh plugin --profile desktop add github:LiDu-china/dsh-dafeiyu-emotion
curl -L -o dsh-dafeiyu-emotion-0.2.3.tgz \
https://github.com/LiDu-china/dsh-dafeiyu-emotion/releases/download/v0.2.3/dsh-dafeiyu-emotion-0.2.3.tgz
dsh plugin --profile desktop add "D:/path/to/dsh-dafeiyu-emotion-0.2.3.tgz"
DSH Desktop 的 profile 由 Electron 应用管理；命令行安装请使用桌面应用自带的
dsh命令。
插件会向 DSH 注册一个原生快捷键命令。打开：
设置 → 快捷键 → 搜索“大肥鱼语音”
即可改成你习惯的组合。默认值：
| 客户端 | 默认快捷键 |
|---|---|
| DSH Desktop（Windows / Linux / macOS） | Alt+V |
| DSH Web（Windows） | Ctrl+Alt+V |
| DSH Web（macOS） | Cmd+Option+V |
| DSH Web（Linux） | 默认未绑定，请在快捷键设置中指定 |
空闲时按一次开始录音；录音中再按一次会结束并分析。快捷键需要包含 Ctrl、Alt、Shift 或 Cmd 等修饰键，不能设置成裸字母键。
如果 Voice Input 尚未准备完成，本插件会直接提示，不会静默降级或上传音频。
在你的 DSH profile 配置覆盖层中，把 backendRoot 指向 VoiceSense 项目根目录：
- id: dsh-dafeiyu-emotion
config:
backendRoot: D:/path/to/voice-sense
可配置字段：
| 字段 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
enabled | true | 是否启用插件 |
backendRoot | 空 | VoiceSense 项目根目录；空则使用 DSH Voice Input 轻量模式 |
pythonPath | 空 | 自定义 Python；空则自动寻找 .venv-ser |
language | zh | 识别语言：zh / en / auto |
maxAudioBytes | 12 MB | 单次录音大小上限 |
startupTimeoutMs | 180000 | 首次加载增强后端的最长等待 |
requestTimeoutMs | 180000 | 单次分析请求超时 |
也可以设置环境变量：
DSH_DAFEIYU_EMOTION_BACKEND=D:/path/to/voice-sense
flowchart LR
A[点击鱼耳] --> B[浏览器录音 / 16k WAV]
B --> C{本地增强后端?}
C -- 有 --> D[SenseVoice + emotion2vec]
C -- 无 --> E[DSH Voice Input / SenseVoice]
E --> F[韵律特征 + 文本线索]
D --> G[情绪融合结果]
F --> G
G --> H[生成情绪上下文 prompt]
H --> I[填入 composer]
I --> J[自动发送给 DSH]
J --> K[大肥鱼回应]
音频不会进入 Session 事件或附件；只有最终文本和情绪摘要会进入对话。分析期间的 WAV 使用系统临时目录，请求结束即删除。
检查系统麦克风权限、DSH 窗口权限，以及是否选择了可用的输入设备。关闭后重新点击即可。
去 插件 → Voice Input 启用并下载模型；或者配置增强后端的 backendRoot。
增强模式首次启动需要加载 SenseVoice、BERT 文本模型和 emotion2vec，通常十几到几十秒；之后 worker 常驻，热请求通常在一秒内。
不会。插件只增加一段带边界的情绪上下文，并要求模型“自然承接、不要复述分析、不要声称读心”。正常的任务指令、代码修改、工具调用仍由 DSH 正常处理。
git clone https://github.com/LiDu-china/dsh-dafeiyu-emotion.git
cd dsh-dafeiyu-emotion
npm run check
npm pack
dsh-dafeiyu-emotion/
├─ src/index.js Host：HTTP 端点、DSH Voice Input 调用、增强后端
├─ lib/client.js 浏览器：录音、WAV、韵律特征、情绪 UI、自动发送
├─ backend/voice_worker.py 可选 VoiceSense 常驻 worker
├─ cordis.patch.yml bundle 挂载：大肥鱼 + 情绪耳朵
├─ assets/icon-512.png 插件图标
├─ assets/bigfish-*.png 角色主视觉素材
├─ docs/preview.svg 可编辑预览源
└─ package.json
欢迎提交 issue / PR。请优先附上：
本项目不是 DeepSeek 官方项目；第三方名称、模型和角色权利归各自权利人所有。
如果它让你的 DSH 更有温度，欢迎给仓库点一个 ⭐。
BigFish Emotion Ear is a DSH companion plugin that listens to the user, transcribes speech locally, estimates vocal emotion and speaking style, and adds a compact emotion-aware context to the current DSH conversation before the model replies.
dsh plugin --profile desktop add dsh-dafeiyu-emotion
The package is live on npm and listed in 1024Store. The store's one-click entry refreshes automatically. A GitHub-source install and a tarball on GitHub Releases are also available.
Then enable Voice Input in DSH Plugins and prepare its local model. For the enhanced mode, set backendRoot to a voice-sense checkout with .venv-ser.
The shortcut command is listed as BigFish voice: start / stop. Desktop defaults to Alt+V; Web defaults to Ctrl+Alt+V on Windows, Cmd+Option+V on macOS, and is unbound on Linux Web until you choose a binding.
Emotion estimation is probabilistic and context-dependent. It is a communication aid, not mind reading and not a medical or psychological diagnostic tool.
MIT. See LICENSE.