radio-dj

radio-dj 是一个约8.7 MB的Go二进制程序，可将本地音乐文件夹转化为全天候AI DJ网络电台。它自动编排曲目、生成实时语音解说（含天气/知识/点歌），并通过标准Icecast协议输出MP3/AAC流。整个系统无需Docker，内存占用50–60 MB（含依赖），可在Raspberry Pi等低配设备运行。支持GLM、OpenAI、Ollama等任意OpenAI兼容LLM，TTS通过edge-tts实现多语言语音合成。提供macOS launchd/Linux systemd服务化部署，以及PWA安装能力，界面采用新粗野主义设计风格，含磁带动画、历史记录、DJ日志与点歌列表三面板。

核心架构：LLM导演+技能文本+音频流水线

radio-dj 的智能并非端到端黑盒，而是由三个可干预层构成：

• LLM导演层：每个曲目组（tanda）由一次结构化LLM调用规划，决定播放顺序与解说内容。输入包含曲目元数据、当前时间、地理位置、点歌队列；输出为JSON格式的播报脚本与播放指令
• 技能文本层：所有节目片段（如开场白、天气模板、点歌话术）存储于 ~/.radio-dj/skills/ 目录的纯文本文件中。编辑即生效，无需重编译。支持条件变量注入（如 {artist}、{listener_name}），实现动态内容生成
• 音频处理层：TTS语音与音乐流经sidechaincompress实时混音，DJ讲话时自动降低背景音乐音量（类似硬件混音台闪避效果）。编码器默认macOS用aac_at、Linux用libmp3lame，可通过RDJ_ENCODER环境变量切换，流挂载点随之变化（/stream.aac 或 /stream.mp3）

这种分层设计使“AI DJ”行为高度透明可控：不满意某类解说？直接改skills文件；想换知识源？调整LLM prompt中的搜索策略；需适配方言？替换TTS命令即可。

部署流程与关键配置项

一键安装（推荐）

curl -fsSL https://github.com/johncrash64/radio-dj/raw/master/install.sh | bash

脚本自动检测OS、安装icecast/ffmpeg/edge-tts、下载预编译二进制或从源码构建。

手动构建

• macOS: brew install icecast ffmpeg && pipx install edge-tts
• Linux: sudo apt-get install icecast2 ffmpeg && pipx install edge-tts
• 通用: git clone ... && cd radio-dj && go build -o radio-dj .

核心环境变量

服务化与访问

• radio-dj serve: 启动交互式向导，配置写入 ~/.radio-dj/config.json
• radio-dj install: 注册为系统服务（macOS launchd / Linux systemd/OpenRC），重启自启
• Web界面: http://localhost:7710
• 音频流: http://localhost:7702/stream.aac (或/stream.mp3)

PWA安装

• Chrome/Edge: 地址栏安装图标
• macOS Safari: 文件→添加到Dock
• iOS Safari: 共享→添加到主屏幕
  应用壳离线可用，但直播流需网络连接。

使用边界与实操注意事项

尽管设计轻量，仍需注意以下限制：

• 音乐库要求：仅支持本地文件夹，不支持云存储/流媒体订阅；文件需含有效ID3标签，否则曲目介绍可能缺失信息
• LLM成本控制：每首歌曲间触发一次LLM调用，高频播报场景下token消耗显著；建议使用便宜模型（如GLM-4-Flash）处理常规解说，仅特殊时段用高端模型
• TTS质量依赖：edge-tts为微软Azure TTS免费接口，音质良好但非顶级；追求专业播音级需替换为付费TTS API并修改RDJ_VOICE_CMD
• 网络搜索风险：趣味知识功能依赖LLM联网能力，若提供商禁用搜索或返回错误结果，可能导致播报中断；可改用Wikipedia API作为稳定备选
• 并发点歌处理：网页/API点歌无速率限制，恶意刷单可能污染播报队列；生产环境建议前置反爬或审核机制
• 编码器兼容性：部分老旧播放器不支持AAC流，如遇问题强制切换RDJ_ENCODER=libmp3lame输出MP3
• 版权合规：工具本身不提供音乐，用户须确保所用曲目具备公开广播授权；私人收藏仅限个人收听，不得用于商业电台

对于个人爱好者，这是零成本搭建个性化电台的最简方案；对社区/小型组织，可作为低成本内容分发渠道。但其“AI DJ”本质是规则+LLM的混合体，无法替代真人主持的情感临场感。建议将其定位为“自动化背景声景生成器”，而非“虚拟主持人”——当听众期待的是陪伴感而非完美播报时，适度的机械感反而成为风格标识。