相较于听读能力，大多数人的说写能力普遍较为薄弱，笔者在Steam转区对接客服或使用TG等软件跟外国友人简单交流时也常常感到亚历山大。
然而，得益于AI技术的发展，如今写作可以借助AI工具实现更高效的辅助，而口语的提升也不再是遥不可及的目标，本期我们分享一款专为提升口语能力设计的小工具——BabelDuck。
BabelDuck是一个面向各水平层次语言学习者的高度可定制化AI口语对话练习应用，并对初学者更友好，旨在将口语表达练习的门槛与心智负担降至最低。
主要功能
支持多对话管理、自定义系统提示词、流式响应等常见AI对话功能；
可在不影响当前对话的前提下，向AI寻求语法、翻译或表达润色等建议，并提供可定制化的快捷指令；
在对AI提供的建议有疑问时，可开启子对话进一步讨论，讨论结束后可无缝返回原对话；
支持语音输入与语音输出，集成了浏览器内置文本转语音以及AzureTTS；
集成多种LLMAI服务，支持自定义第三方API服务，可无缝切换；
数据存储于本地，确保用户数据隐私安全；
支持针对不同对话进行单独的偏好设置；
提供多语言界面；
内置使用教程；
部署流程
在常用的docker文件目录下准备一个专属文件夹，以威联通为例具体路径为
/share/Container/babelduck。
准备一个.env文件，变量内容后面是我们对应的AI模型的聊天地址、API_KEY以及模型名称（3.0、4.0等）。点我下载案例文件，可以直接填写，也可以全部留空等部署完毕后到网页端填写。注意最后把.example删掉。
soopenaioropenai-compatibleservicesarenecessaryhere(jsonmoderequired),oncewedecoupleitfromopenai(workingonit),wecanremovethisOPENAI_CHAT_COMPLETION_URL=OPENAI_API_KEY=OPENAI_MODEL_NAME=soweneedtoprovidetheapiurlandapikeyaswell,youcangetthekeyfrom(whichhasbeenontheroadmap),wecanremovethesetwovariablesSTT_API_URL=
version:'3'#最新版可删除该行services:babel-duck:image:orenoid/babel-duck:latestcontainer_name:babel-duckenv_file:-/share/Container/babelduck/.envports:-"9001:9000"restart:unless-stopped
部署完毕后，网页端输入NAS_IP:7777即可访问。
反向代理
该项目建议搞一搞，不然可能报错。关于Lucky的部署及使用方法，请参照该篇文章。
反代神器，懒人利器！Docker网络工具Lucky部署使用流程记录
具体的子配置如下图所示。
使用
初始界面如下，可进行一些预设置。界面语言和想要练习的语言目前支持中、英、日文，其他设置咱们根据自身情况选择。
进入对话界面，图标估计作者压根还没搞。
来看下设置界面。
语音模型可使用浏览器内置（完全够用）或者Azure（需要订阅密钥）。
模型可以选择默认，或者其他的免费AI大模型，毕竟Open的token独立收费还不便宜。
例如注册一个openrouter。因为不同平台提供的URL前缀都不统一，BabelDuck没法自动补充路径，只能由用户自行填入完整URL（引自作者）。
我经过测试的确有效，还可以看到项目的自动纠错功能。
