Hermes Agent 不是只能打字的 Agent。它的语音模式覆盖三种交互表面——CLI 终端按键录音、Telegram 语音气泡、Discord 语音频道实时对话。搭配 10 种文字转语音（TTS）和 6 种语音转文字（STT）提供商，零成本方案只需 faster-whisper + Edge TTS，连 API 密钥都不用申请。

一句话对比三个表面：CLI 适合编码时免提调试（按 Ctrl+B 录音，本地延迟最低），Telegram 适合移动端随时随地（语音气泡收发，按住按钮说话就行），Discord 语音频道适合团队实时讨论（Bot 坐在频道里持续监听，多人独立流处理）。

如果你还没安装 Hermes，先看 Hermes Agent 完全指南；如果你对跨平台消息桥接感兴趣，配合阅读 跨平台消息。本文专注语音这一个维度，把三个表面、全部提供商、幻觉过滤、完整配置讲透。

前置条件：先让文字模式跑通

语音模式建立在 Hermes 的完整 Agent 流水线之上——语音只是入口和出口，中间的工具调用、记忆、技能系统跟文字模式完全一样。所以第一步永远是确保文字模式正常工作。

需要安装的东西分两层：

Python 包依赖：

提示词：安装 Hermes 语音依赖

请帮我安装 Hermes Agent 的语音相关 Python 包。要求：

• 三个可选安装范围：voice（CLI 麦克风+音频播放）、messaging（Discord+Telegram 消息平台）、all（全部一次装，推荐）
• 安装命令格式：pipx install "hermes-agent[范围名]"
• 推荐直接用 all 一步到位

系统依赖：

# macOS
brew install portaudio ffmpeg opus espeak-ng

# Ubuntu/Debian
sudo apt install portaudio19-dev ffmpeg libopus0 espeak-ng

安装完成后运行 hermes doctor，确认输出中 tts ✓ 和 discord ✓ 都是绿的。

第一个表面：CLI 按键录音模式

CLI 语音模式在经典终端（hermes chat）和 TUI（hermes --tui）中均可用，行为完全一致。

启动和命令

hermes                # 启动交互式 CLI

进入后可用的语音命令：

/voice          切换语音模式开/关
/voice on       启用语音模式
/voice off      关闭语音模式
/voice tts      切换 TTS 输出
/voice status   显示当前状态

工作流程

整个录音循环是这样的：

1. 启动 CLI 后执行 /voice on 启用语音模式
2. 按 Ctrl+B——播放一声 880Hz 蜂鸣，开始录音
3. 说话——终端实时显示音量条：● [▁▂▃▅▇▇▅▂] ❯
4. 停止说话——3 秒连续静音后自动停止录音
5. 播放两声 660Hz 蜂鸣确认录音结束
6. 音频通过 Whisper 转写后发送给 Agent
7. 若 TTS 已启用，Agent 的回复会朗读出来
8. 录音自动重启——不需要再按键，继续说话即可

循环持续运行，直到手动按 Ctrl+B 退出或连续 3 次录音都未检测到语音。

💡 通俗讲：按一下 Ctrl+B 进入语音循环后，你只管说话，说完了 Agent 自动回答，回答完了自动等你下一句。整个过程双手不碰键盘。

静音检测算法

Hermes 用两阶段算法判断你是否说完了：

1. 语音确认——等音频 RMS 超过阈值（默认 200）并持续至少 0.3 秒，容忍音节间的短暂低谷
2. 结束检测——确认有语音后，3.0 秒连续静音触发停止

如果完全没检测到语音，15 秒后自动停止录音，避免静默挂起。

两个关键参数都可以在 config.yaml 中调整：

• silence_threshold：值越高越不敏感，噪声环境建议调到 300-400
• silence_duration：说话节奏慢的人可以加长到 4.0 秒

录音快捷键也可以改。如果 Ctrl+B 跟 tmux 冲突，设置 voice.record_key: "ctrl+space"。

流式 TTS

启用 TTS 后，Agent 的回复是逐句朗读的，不用等完整回复生成完毕：

1. 将文本增量缓冲为完整句子（最少 20 字符）
2. 自动剥离 Markdown 格式和 <think> 推理块
3. 逐句实时生成并播放音频

这意味着 Agent 开始思考后几秒钟你就能听到第一句话，而不是等 30 秒看完整文字再听。

实战场景

免提编程调试——散步时想到一个 Bug，对着终端说"Docker 容器启动报权限错误，帮我调试"，Agent 自动执行 docker logs、分析错误、给出修复方案。你可以继续语音追问："再读一遍最后那个错误"、"用更简单的话解释根因"、"现在给我修复命令"。整个过程双手不碰键盘。

研究和头脑风暴——口述半成型的想法，让 Hermes 实时组织你的思路。适合走路时思考、不方便打字时快速捕捉灵感。

无障碍场景——打字不便时（手腕不适、站着操作、视力原因），语音模式是保持完整 Agent 交互循环的最快方式之一。语音输入加上 TTS 输出，基本实现了纯听说的交互循环。

第二个表面：Telegram 语音气泡

Telegram 的语音模式是 Hermes 对非技术用户最有吸引力的功能。不需要学 CLI，不需要懂模型配置，按住 Telegram 的麦克风按钮说话就行。

启动网关

hermes gateway        # 启动网关，连接已配置的平台
hermes gateway setup  # 首次配置的交互式向导

语音回复命令

在 Telegram 聊天中发送的语音命令和 CLI 一致（/voice、/voice on、/voice off、/voice tts、/voice status），区别在于 /voice on 的含义是"仅在收到语音消息时回复语音"。

三种回复模式

voice_only 模式最自然——你发语音它回语音，你打字它回文字，自动匹配沟通风格。

语音模式设置在网关重启后持久保留，不需要每次重新配置。

语音气泡格式要求

Telegram 语音气泡要求 Opus/OGG 格式。不同 TTS 提供商的原生输出格式不同，决定了是否需要 ffmpeg 转换：

没有 ffmpeg 时，音频以普通文件附件形式发送——可以播放，但显示的是矩形播放器而非圆形语音气泡。所以 brew install ffmpeg 是强烈建议的。

实战场景

完全基于语音的 Telegram 交互：按住麦克风说"今天有什么日程？提醒我下午 3 点打牙医电话"，松开后 Hermes 转写处理，返回语音气泡回复日程和确认。整个交互从未打开键盘。

这也是为家人、朋友搭建 Hermes Agent 时最实用的界面。他们不需要学终端命令，Telegram 上的语音是他们真正会用的入口。

隐私考量

使用 Telegram 语音模式时需要注意：Telegram 在其服务器上存储语音消息，Bot 下载音频用于转写，但原始语音文件留在 Telegram 云端。如果你对语音数据隐私有要求，可以选择本地 Whisper 做转写（音频只在你的机器上处理），但传输到 Telegram 服务器的部分无法控制。

最大隐私方案是：本地 Whisper 转写 + 本地 NeuTTS 合成，所有音频处理留在自己的基础设施上。但 Telegram 作为传输通道本身的数据留存无法规避。

第三个表面：Discord 语音频道实时对话

Discord 语音频道是最沉浸式的语音功能：Bot 加入语音频道，监听用户说话，转写语音，通过完整 Agent 流水线处理，再把回复说回语音频道。

配置步骤

这个表面的配置比前两个复杂一些，需要在 Discord 开发者门户做额外设置。

第一步：Bot 权限

在 Discord 开发者门户中添加语音相关权限：Connect、Speak、Use Voice Activity。权限整数从纯文字模式的 274878286912 升级到含语音的 274881432640。升级权限后需要重新邀请 Bot 到服务器。

第二步：特权网关意图

在开发者门户中启用：

• Message Content Intent（必需）
• Presence Intent
• Server Members Intent（仅当 ALLOWED_USERS 使用用户名而非数字 ID 时需要）

第三步：Opus 编解码器

# macOS
brew install opus

# Ubuntu
sudo apt install libopus0

Bot 会自动加载 Opus 库——macOS 路径 /opt/homebrew/lib/libopus.dylib，Linux 路径 libopus.so.0。

第四步：环境变量

DISCORD_TOKEN=your-bot-token
DISCORD_ALLOWED_USERS=user_id_1,user_id_2
DISCORD_FREE_RESPONSE_CHANNELS=channel_id_1

语音频道命令

在 Discord 文字频道中发送：

/voice join      Bot 加入你所在的语音频道
/voice channel   /voice join 的别名
/voice leave     Bot 离开语音频道
/voice status    显示语音模式和已连接的频道

必须先在语音频道中才能使用 /voice join，Bot 会加入你所在的同一个频道。

工作原理

Bot 进入语音频道后的处理流程：

1. 独立监听每个用户的音频流（多人同时说话互不干扰）
2. 1.5 秒静音（至少 0.5 秒语音后）触发处理
3. 通过 Whisper STT 转写音频
4. 通过完整 Agent 流水线处理（会话、工具、记忆）
5. 通过 TTS 将回复说回语音频道

两个关键机制保证体验：

• 文字频道联动：转写会同步出现在文字频道，格式为 [Voice] @user: what you said。Agent 的回复同时以文字发送到频道并在语音频道朗读
• 回声防止：Bot 在播放 TTS 回复时自动暂停音频监听，防止听到并重新处理自己的输出

应用场景

• 团队头脑风暴：Agent 坐在语音频道参与讨论，实时提供建议和回答技术问题
• 学习小组：在实时语音讨论中让 Agent 解释概念、查找资料
• 社区语音助手：游戏或社交服务器中的常驻语音助手
• 无障碍交互：不能打字的用户通过语音与 Agent 完整交互

最佳实践

• 保持 DISCORD_ALLOWED_USERS 精简，只放真正需要语音交互的用户
• 先在专用的 Bot 测试频道试用，确认 STT 和 TTS 都正常后再开放
• 在文字聊天中用 /voice on 确认语音回复正常后，再尝试语音频道模式

已知限制

• 语音不活动超时硬编码为 300 秒（5 分钟）——无活动后 Bot 自动离开（Issue #17790 请求可配置化）
• 只有 DISCORD_ALLOWED_USERS 列表中的用户可通过语音交互，其他用户的音频被静默忽略
• Discord 语音数据通过 Discord 基础设施后才到达 Bot，在隐私要求严格的场景需要注意
• 如果需要完整的 Discord 部署指南，参考 Docker 部署教程

10 种 TTS 提供商完整对比

Hermes 支持 10 种文字转语音（TTS）提供商——4 种免费零密钥，6 种付费需凭据。

每提供商输入字符上限

Hermes 在调用 TTS 前自动截断超长文本，请求不会因长度失败：

可通过每个提供商配置中的 max_text_length 覆盖默认值。

四大免费提供商详解

Edge TTS——使用微软神经语音合成基础设施，322 个语音覆盖 74 种语言。Hermes 已经默认使用它，什么都不用改。质量扎实，延迟约 1 秒，唯一的"缺点"是需要网络连接（调用微软在线服务）。

NeuTTS——最佳的免费完全本地方案。通过 llama.cpp 风格推理在本地运行神经 TTS 模型，支持 GPU 和 CPU 加速。还支持语音克隆——提供一段短音频样本和转录稿，Agent 就能用你的声音说话。安装需要 espeak-ng 和 ffmpeg。

Piper——来自 Open Home Foundation（Home Assistant 维护者）的快速本地神经 TTS 引擎。完全 CPU 运行，44 种语言预训练语音，模型仅 20-90 MB。通过 hermes tools 一键安装，首次调用时自动下载语音模型到 ~/.hermes/cache/piper-voices/。支持自定义训练的 .onnx 模型。

KittenTTS——超轻量本地替代方案，nano 模型仅 25 MB。8 种英语语音，支持速度调节和文本清洗（自动展开数字、货币、单位）。适合对模型体积敏感的部署场景。

选型建议

• 零配置零成本→ Edge TTS。已经是默认值，什么都不用改
• 完全离线 + 隐私优先→ NeuTTS 或 Piper。所有处理在本地完成
• 最佳语音质量→ ElevenLabs。个人使用免费额度（10,000 字符/月）通常够用
• 已有 OpenAI API 密钥→ OpenAI TTS。复用现有凭据，一致性好
• 亚洲语言→ MiniMax。中日韩等语言支持显著优于其他提供商
• Grok 用户→ xAI。语音克隆功能让 Agent 用你的声音说话

自定义命令提供商

如果需要的 TTS 引擎不在内置列表中（比如字节豆包 seed-tts-2.0、VoxCPM），可以通过 command 类型接入，不用写代码：

提示词：生成自定义命令 TTS 提供商配置

请帮我生成 Hermes config.yaml 中自定义命令 TTS 提供商的配置。要求：

• tts.provider 设为自定义名称（如 doubao）
• 在 tts.providers.{名称} 下声明 type: command
• command 字段填 shell 命令，支持 6 个占位符：{input_path}（输入文本文件）、{output_path}（输出音频文件）、{format}、{voice}、{model}、{speed}
• 指定 output_format（如 mp3）、max_text_length（如 1024）、timeout（秒数，如 30）

对于无法用单条命令表达的引擎——Python SDK、流式处理、OAuth 刷新——通过 ctx.register_tts_provider() 注册 Python 插件，放在 ~/.hermes/plugins/ 目录即可。

6 种 STT 提供商完整对比

语音转文字（STT）是语音模式的入口。Hermes 支持 6 种 STT 提供商（含自定义命令）。

自动回退优先级

Hermes 的 STT 有自动回退机制：local → groq → openai。本地 faster-whisper 不可用时自动尝试 Groq，Groq 也不行再尝试 OpenAI。全部不可用时，语音消息附带准确的提示直接传给 Agent（不转写但不丢失）。

本地模型选择建议

💡 通俗讲：faster-whisper 是 OpenAI Whisper 的加速版（SYSTRAN 公司用 CTranslate2 重写），同样的精度跑快最多 4 倍，内存占用还更低。Hermes 默认用它作本地 STT 后端。

零成本方案：faster-whisper + Edge TTS

这是 Hermes 语音模式的免费方案——完全免费、零 API 密钥、质量完全够用。

完整安装步骤（macOS）

提示词：生成 macOS 零成本语音模式安装脚本

请帮我生成 macOS 上从零搭建 Hermes Agent 语音模式的完整安装步骤。要求：

• 第一步：pipx install "hermes-agent[voice,messaging]" 安装 Hermes 含语音和消息依赖
• 第二步：brew install portaudio ffmpeg opus espeak-ng 安装系统级依赖
• 第三步：pipx inject hermes-agent Pillow pydub pyaudio PyNaCl 注入多媒体和语音 Python 依赖
• 第四步：pipx inject hermes-agent faster-whisper 安装本地 STT 后端
• 第五步：运行 hermes doctor 验证安装，期望看到 vision ✓ tts ✓ discord ✓
• 第六步：启动 hermes，执行 /voice on，按 Ctrl+B 开始录音

总成本：$0。

注意事项

首次使用语音转文字时，faster-whisper 需要从 HuggingFace 下载模型文件。base 模型约 150 MB，过程中 CLI 看起来像挂起了（没有进度条——这是一个已知问题）。耐心等 1-2 分钟，下载完成后后续使用不再需要等待。

建议提前手动运行一次 pipx inject hermes-agent faster-whisper 触发模型缓存。

从零到语音的渐进路径

官方推荐的学习路径是渐进式的，不要一步到位：

1. 第一天：确保文字模式的 Hermes 正常工作
2. 第二天：安装 hermes-agent[voice]，在 CLI 中用 local STT + Edge TTS 试语音
3. 第三天：在 Telegram 或 Discord 中启用 /voice on，体验平台语音回复
4. 最后：一切就绪后再尝试 Discord 语音频道

每一步都确认正常再走下一步。如果跳步直接搞语音频道，出问题时很难定位是 STT、TTS、网络还是权限的问题。

幻觉过滤器：Whisper 的已知问题和 Hermes 的应对

Whisper 有一个被广泛记录的问题：从静音或背景噪声中凭空生成文本。学术研究（arXiv 论文 Careless Whisper）发现约 1% 的音频转写包含完全虚构的短语。社区收集了 135 个 Whisper 常见幻觉短语。

Hermes 的五层防御

1. 26 个多语言幻觉短语黑名单——涵盖最常见的幻觉模式，包括英文的"Thank you for watching"、"Subscribe"，中文的"请订阅"，德文的"Vielen Dank"等
2. 正则表达式匹配——捕获重复变体和模式化幻觉
3. 两阶段 VAD（语音活动检测）——先确认语音存在（RMS 超阈值持续 0.3 秒），再检测结束（3 秒连续静音）
4. 15 秒无语音超时——完全没有语音时自动停止录音，避免长时间静音积累幻觉
5. 可调参数——silence_threshold 和 silence_duration 均可配置

噪声环境优化配置

提示词：生成噪声环境下的语音优化配置

请帮我生成 Hermes config.yaml 中适合噪声环境的语音参数。要求：

• voice.silence_threshold 从默认 200 提高到 300-400（值越高越不敏感）
• voice.silence_duration 从默认 3.0 秒加长到 4.0 秒（适合说话节奏慢的人）
• stt.provider 设为 local，模型选 small（比 base 幻觉更少）

如果仍然出现垃圾转写，最有效的方法是换一个更大的模型（small → medium → large-v3），或者切到云端 STT（Groq 的 whisper-large-v3-turbo 延迟仅约 0.5 秒）。

完整 config.yaml 四档配置

极速免费档（日常使用）

适合大多数人的保守默认配置。STT 用本地 base 模型，TTS 用 Edge TTS，全免费。

提示词：生成零成本语音 config.yaml

请帮我生成 Hermes 极速免费档的完整 config.yaml。要求：

• voice 区块：录音键 ctrl+b、最长录音 120 秒、auto_tts 关闭、蜂鸣开启、静音阈值 200、静音时长 3.0 秒
• stt：提供商 local，模型 base（150 MB，速度快，英文质量好）
• tts：提供商 edge，语音 en-US-AriaNeural（322 个语音可选）

高质量付费档（内容创作）

STT 用 Groq 云端加速，TTS 用 ElevenLabs 最自然人声。

提示词：生成高质量付费语音 config.yaml

请帮我生成 Hermes 高质量付费档的完整 config.yaml。要求：

• voice 区块：录音键 ctrl+b、最长录音 120 秒、auto_tts 开启、蜂鸣开启、静音阈值 200、静音时长 3.0 秒
• stt：提供商 groq（约 0.5 秒延迟，有免费额度）
• tts：提供商 elevenlabs，voice_id 为 pNInz6obpgDQGcFmaJgB（Adam），model_id 为 eleven_multilingual_v2

完全离线档（隐私优先）

所有音频处理留在本地，适合对隐私有要求的场景。

提示词：生成完全离线隐私优先语音 config.yaml

请帮我生成 Hermes 完全离线档的完整 config.yaml。要求：

• voice 区块：录音键 ctrl+b、最长录音 120 秒、auto_tts 开启、蜂鸣开启、静音阈值 200、静音时长 3.0 秒
• stt：提供商 local，模型 large-v3（3 GB，最佳质量，完全离线）
• tts：提供商 piper，语音 en_US-lessac-medium（首次自动下载 20-90 MB）
• 所有音频处理留在本地，零网络请求

中文优化档

STT 用 medium 模型（中文识别质量好），TTS 用 Edge 的中文语音。

提示词：生成中文优化语音 config.yaml

请帮我生成 Hermes 中文优化档的完整 config.yaml。要求：

• voice 区块：录音键 ctrl+b、最长录音 120 秒、auto_tts 开启、蜂鸣开启、静音阈值 250（中文语音特点适当提高）、静音时长 3.5 秒
• stt：提供商 local，模型 medium（1.5 GB，中文识别推荐）
• tts：提供商 edge，语音 zh-CN-XiaoxiaoNeural（晓晓，女声）；备选 zh-CN-YunxiNeural（云希，男声）

各档配置完整 TTS 参数参考

如果想切换到其他 TTS 提供商，以下是每个提供商的完整配置：

提示词：生成完整 TTS 提供商参考配置

请帮我生成 Hermes config.yaml 中所有 10 种 TTS 提供商的完整参考配置。要求：

• 顶层 tts.provider 设为当前使用的提供商名（切换此处即可），tts.speed 设全局速度倍率（默认 1.0）
• Edge：voice（如 en-US-AriaNeural）、speed
• ElevenLabs：voice_id（如 pNInz6obpgDQGcFmaJgB Adam）、model_id（如 eleven_multilingual_v2）
• OpenAI：model（如 gpt-4o-mini-tts）、voice（alloy/echo/fable/onyx/nova/shimmer）、base_url、speed（0.25-4.0）
• MiniMax：model（如 speech-2.8-hd）、voice_id、speed（0.5-2.0）、vol（0-10）、pitch（-12 到 12）
• Mistral：model（如 voxtral-mini-tts-2603）、voice_id（UUID 格式）
• Gemini：model（如 gemini-2.5-flash-preview-tts）、voice（30 个预置语音，如 Kore）
• xAI：voice_id（如 eve）、language、sample_rate（24000）、bit_rate（128000）
• NeuTTS：ref_audio（语音克隆参考音频路径）、ref_text（参考转录稿）、model（如 neuphonic/neutts-air-q4-gguf）、device（cpu/gpu）
• KittenTTS：model（如 KittenML/kitten-tts-nano-0.8-int8，25 MB）、voice（如 Jasper）、speed、clean_text（布尔值）
• Piper：voice（如 en_US-lessac-medium）

速度控制说明：全局 tts.speed 对所有提供商生效，每个提供商可通过各自的 speed 字段覆盖全局值。当前 TTS 速度控制仅对部分提供商生效（Issue #6926）。

速度 / 质量 / 成本搭配矩阵

三表面完整对比表

语音模式与其他能力的联动

语音模式不是一个独立功能，它叠加在 Hermes 的完整 Agent 流水线上。这意味着语音触发的对话可以调用工具、访问记忆、使用技能——和打字完全一样。

几个有趣的联动场景：

• 语音 + Computer Use（macOS 桌面控制）：语音说"打开 Safari 搜索今天的 AI 新闻"，Agent 在后台操作桌面截屏执行，完成后 TTS 语音汇报结果。完全免提的桌面操作
• 语音 + 定时任务：通过 Telegram 语音设置提醒和定时任务，相关内容详见 Hermes 定时自动化
• 语音 + 记忆系统：语音对话的内容会被记忆系统记录，Agent 能在后续对话中引用之前的语音交流。详见 灵魂记忆系统

常见故障排除

FAQ

Hermes 语音模式支持哪些平台？

三种交互表面：CLI（Ctrl+B 录音）、Telegram（语音气泡）、Discord（语音频道实时对话）。三个表面都支持文字和语音并发回复。

Hermes 语音模式可以完全免费使用吗？

可以。faster-whisper 本地 STT 加 Edge TTS 免费合成（322 个语音、74 种语言），全套零成本、零 API 密钥。

faster-whisper 和 OpenAI Whisper 有什么区别？

CTranslate2 高性能重实现，同等精度下速度最高提升 4 倍、内存更低。Hermes 默认使用它作为本地 STT 后端。

Whisper 转写出现乱码怎么办？

已知幻觉问题，Hermes 内置 26 个多语言幻觉短语黑名单加正则自动过滤。额外建议：调高 silence_threshold、用 small 及以上模型、在安静环境录音。

Discord 语音频道 Bot 为什么 5 分钟后自动离开？

硬编码 300 秒不活动超时（Issue #17790 请求可配置化）。持续说话或发文字消息可重置计时器。

Telegram 语音气泡需要什么格式？

Opus/OGG 格式。OpenAI TTS、ElevenLabs、Mistral 原生 Opus 无需转换；Edge TTS 等 MP3/WAV 提供商需要 ffmpeg。缺 ffmpeg 时音频以文件附件形式发送。

中文语音识别推荐什么配置？

STT 用 faster-whisper 的 small 或 medium 模型，TTS 用 Edge TTS 的 zh-CN-XiaoxiaoNeural 或 zh-CN-YunxiNeural。完全免费。

如何接入 Hermes 不内置的 TTS 引擎？

两种方式：config.yaml 中声明 type: command 的自定义命令提供商（无需写代码），或通过 ctx.register_tts_provider() 注册 Python 插件到 ~/.hermes/plugins/。

推荐阅读

这篇文章是 Hermes 系列教程的一篇。完整的学习路径：

• Hermes Agent 完全指南：从零认识 Hermes 的架构、能力和成本
• 跨平台消息桥接：7 个消息平台的统一接入
• Docker 部署教程：生产环境容器化部署
• Hermes Agent 深度评测：使用体验和优劣分析
• 灵魂记忆系统：让 Agent 记住所有对话
• 定时自动化：计划任务和自动化工作流

下一步

• AI 编程实操课：Claude Code + Codex + Agent 工作流，覆盖一人公司、自媒体自动化、AI 副业全场景。237 篇实战教程 + 最佳实践 + 源码包，跟着做就出成果。国内版-FlowUS | 国际版-BMC
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