Für Nutzer der offenen Smart-Home-Plattform Home Assistant rückt die lokale Sprachsteuerung zunehmend in den Fokus. Aktuelle Anleitungen zeigen, wie sich unterschiedliche Mikrofon- und Lautsprecher-Hardware mit dem System verbinden lässt, um Sprachbefehle ohne zwingende Cloud-Anbindung auszuführen.
Assist als lokale Sprachsteuerung
Im Zentrum steht die Funktion Home Assistant Assist, die sich mit kompatiblen Mikrofonen, Lautsprechern oder Sprachassistenten nutzen lässt. Eine Anleitung verweist darauf, dass eindeutige Gerätenamen und eine klare Raumzuordnung die Befehlsausführung verbessern.
Die lokale Sprachverarbeitung bietet demnach Vorteile beim Datenschutz, während Cloud-Dienste zusätzliche Sprachen und Integrationen ermöglichen. Der Guide beschreibt dabei verschiedene Sprachpipelines sowie Hardware-Optionen wie die Voice Preview Edition, Android-Geräte und ESPHome-Satelliten.
Sprachausgabe: Piper in Version 2.5.2
Für die Sprachausgabe setzt Home Assistant unter anderem auf Piper. Die Version 2.5.2 bringt laut einem Beitrag optional herunterladbare Sprachpakete, eine Web-Verwaltung sowie ein experimentelles TTS-Backend namens OmniVoice mit.
Die Weboberfläche dient demnach der Verwaltung von Piper-Stimmen und ermöglicht zudem das Klonen von Stimmen über OmniVoice anhand einer WAV-Aufnahme samt Transkript. Piper soll dabei auch auf einem Raspberry Pi lauffähig sein, während OmniVoice als deutlich langsamer gilt und eine leistungsfähigere CPU voraussetzt. Die Home Assistant OS-App unterstützt die Architekturen amd64 und aarch64.
DIY-Ansatz mit ESP8266 und Google Assistant
Für experimentierfreudige Nutzer beschreibt ein weiterer Beitrag, wie sich mit einem ESP8266-Mikrocontroller und Home Assistant eine LED per MQTT-Protokoll ansteuern lässt. Die Verbindung zu Google Assistant erfolgt dabei entweder über den Cloud-Dienst Nabu Casa oder über eine selbst eingerichtete Lösung.
Als Richtwerte nennt der Beitrag einen NodeMCU ESP8266 für rund 20 Yuan, einen LED-Vorwiderstand im Bereich von 220 Ω bis 1 kΩ sowie den MQTT-Standardport 1883. Für Anwendungen mit Netzspannung wird ausdrücklich empfohlen, nur sichere Relais zu verwenden und im spannungsfreien Zustand zu arbeiten.
Offline-Sprachsteuerung mit ESP32
Einen anderen Weg verfolgt das Projekt Xiaozhi-ESP32, das auf ESP32-Hardware setzt und eine Offline-Wakeword-Erkennung nutzt. Über sogenannte MCP-Tool-Aufrufe lassen sich damit etwa Motoren oder Beleuchtung steuern. Das zugehörige Repository umfasst nach eigenen Angaben 138 Board-Verzeichnisse und 171 Firmware-Varianten.
Für den Build wird mindestens ESP-IDF 6.0.1 vorausgesetzt, empfohlen wird Version 6.1, während die ältere Reihe ESP-IDF 5.x nicht mehr unterstützt wird. Unterstützt werden demnach die Chips ESP32-S3, C3, C5, C6 und P4. Die Firmware lässt sich entweder fertig geflasht beziehen oder selbst kompilieren.
Einbindung von Xiaomi-Geräten
Für Nutzer von Xiaomi-Hardware existiert die Integration ha_xiaomi_home, über die sich entsprechende Geräte als Entitäten in Home Assistant einbinden lassen. Die Anmeldung erfolgt über OAuth 2.0, wobei laut Beschreibung keine Kontopasswörter gespeichert werden.
Voraussetzung sind Home Assistant Core ab Version 2024.4.4 sowie Home Assistant OS ab Version 13.0. Die Integration unterstützt sowohl Cloud- als auch lokale Steuerung, mehrere Konten gleichzeitig sowie Geräte aus sechs Xiaomi-Cloud-Regionen.
Für die lokale Steuerung ist entweder ein Xiaomi-Zentralhub mit einer Firmware ab Version 3.3.0_0023 oder ein Gerät mit integriertem Hub und einer Software ab Version 0.8.9 erforderlich; ohne einen solchen Hub läuft die Steuerung über die Cloud.
Nicht unterstützt werden laut Beschreibung Bluetooth-, Infrarot- und virtuelle Geräte. Tokens und Zertifikate werden im Konfigurationsverzeichnis von Home Assistant abgelegt.
Breites Ökosystem an Optionen
Die verschiedenen Ansätze zeigen, dass sich Sprach- und Gerätesteuerung in Home Assistant auf unterschiedlichen Wegen realisieren lässt – von fertigen Komponenten wie der Voice Preview Edition über selbst gebaute ESP8266- und ESP32-Lösungen bis hin zu spezialisierten Integrationen für einzelne Hersteller-Ökosysteme wie Xiaomi. Welcher Weg sich für Nutzer eignet, hängt letztlich von den individuellen Anforderungen an Datenschutz, Offline-Fähigkeit und vorhandene Hardware ab.