Crear un asistente de voz con memoria puede ser un proyecto poderoso y atractivo. Aquí hay una descripción general concisa de los pasos clave involucrados:

1. Captura de audio: Utilice una biblioteca de reconocimiento de voz como speech_recognition para capturar la entrada de audio del micrófono del usuario.

2. Transcripción de audio: Envíe el audio grabado a la API de OpenAI Whisper para transcribir el discurso en texto.

3. Seguimiento del historial de chat: Mantenga una lista de diccionarios para hacer un seguimiento de la conversación, almacenando la entrada del usuario y las respuestas del asistente.

4. Generación de respuestas: Utilice la API de OpenAI GPT-3 para generar una respuesta relevante en función de la entrada del usuario y el historial de la conversación.

5. Texto a voz: Aproveche la API de texto a voz de OpenAI para convertir el texto de la respuesta generada en un archivo de audio.

6. Reproducción de audio: Reproduce el archivo de audio generado de vuelta al usuario utilizando una biblioteca como pygame.

7. Interacción iterativa: Envuelva todo el proceso en un bucle, permitiendo que el usuario continúe la conversación y que el asistente mantenga el contexto.

El diagrama arquitectónico presentado en este video muestra una solución que utiliza API externas para permitir una interacción de voz eficiente. Al aprovechar las capacidades de estas API, el sistema puede proporcionar una experiencia fluida para el usuario, desde la captura de audio hasta la conversión de texto a voz.

Los componentes clave de la arquitectura son:

1. Captura de audio: El sistema captura la entrada de audio del micrófono del usuario y la almacena en un archivo para su procesamiento posterior.

2. Transcripción: El archivo de audio almacenado se envía a la API de OpenAI Whisper, que transcribe el audio en texto. Este texto se agrega al historial de chat, representando la entrada del usuario.

3. Generación de respuestas: La transcripción de texto se pasa a la API de GPT-4, que genera una respuesta en función del historial de chat. Esta respuesta también se agrega al historial de chat.

4. Texto a voz: La respuesta generada se envía a la API de voz de OpenAI, que convierte el texto en un archivo de audio que se puede reproducir al usuario.

5. Seguimiento del historial de chat: A lo largo del proceso, el sistema mantiene un historial de chat, que incluye tanto la entrada del usuario como las respuestas del asistente. Este historial se utiliza para proporcionar contexto al modelo de GPT-4, lo que le permite generar respuestas más coherentes y relevantes.

La función record_audio() es responsable de capturar audio del micrófono y almacenarlo en un archivo. Utiliza el paquete speech_recognition para inicializar un reconocedor y escuchar activamente el micrófono. Cada vez que la función detecta audio, comienza a grabar y escribe el flujo de audio al archivo test.wav. Este proceso continúa hasta que el usuario deja de hablar, momento en el cual la grabación de audio se completa.

Los pasos clave involucrados en la función record_audio() son:

1. Inicializar el Recognizer del paquete speech_recognition.
2. Comenzar a escuchar el micrófono usando el método Recognizer.listen_in_background().
3. Cuando se detecta audio, escribir el flujo de audio en el archivo test.wav usando el método Recognizer.write_to_file().
4. Continuar el proceso de grabación hasta que el usuario deje de hablar.

La etapa de transcripción es un componente crucial del sistema general, donde aprovechamos el poderoso modelo de transcripción Whisper de OpenAI para convertir el audio grabado en texto. Esta representación de texto se usa entonces como entrada para que el modelo de lenguaje genere una respuesta.

En la función transcribe_audio(), primero leemos el archivo de audio que fue grabado por la función record_audio(). Luego creamos un cliente de OpenAI y especificamos el modelo Whisper v2 grande como el modelo de transcripción a utilizar. El archivo de audio se envía entonces al punto final de la API de OpenAI para su transcripción, y se devuelve el texto resultante.

Este texto transcrito se agrega entonces al historial de chat, asignándole el rol de usuario. Esto asegura que el modelo de lenguaje tenga acceso al contexto completo de la conversación al generar una respuesta.

El núcleo de nuestro asistente conversacional se encuentra en la función generate_response, que aprovecha el poder del modelo de lenguaje GPT-4 para generar respuestas coherentes y contextuales. Esta función toma el historial de chat actual como entrada y produce una respuesta relevante y concisa.

Aquí es cómo funciona:

1. La función recibe el cliente de OpenAI, el historial de chat actual y la entrada del usuario.
2. Agrega la entrada del usuario al historial de chat, con el rol establecido como "usuario".
3. La función luego usa el método chat.create() de OpenAI para generar una respuesta del modelo GPT-4.
4. Se instruye al modelo para que use el historial de chat proporcionado como contexto y genere una respuesta relevante y concisa.
5. La respuesta generada se agrega al historial de chat, con el rol establecido como "asistente".
6. Finalmente, la función devuelve el texto de la respuesta generada.

El último paso en nuestro asistente de IA conversacional es transformar la respuesta de texto generada en un discurso suave y natural. Esto se logra a través del uso de un modelo de texto a voz (TTS), que convierte la salida textual en un archivo de audio que se puede reproducir al usuario.

En nuestra implementación, aprovechamos las capacidades de texto a voz proporcionadas por la API de OpenAI. Específicamente, usamos el punto final audio_to_text para generar un archivo de audio a partir de la respuesta de texto del modelo. Este punto final nos permite especificar el modelo de voz deseado, que determina las características del discurso generado, como el tono, el tono y la velocidad de habla.

La implementación actual del asistente de IA basado en voz proporciona una base sólida, pero existen varias oportunidades para mejorar la experiencia y expandir las capacidades del sistema. El presentador destaca algunas áreas clave para la mejora:

1. Aprovechar Grok Whisper: El presentador recientemente obtuvo acceso al modelo Grok Whisper, que se espera que proporcione un aumento significativo en la velocidad del proceso de transcripción, mejorando la capacidad de respuesta general del sistema.

2. Integrar Grok para una generación de modelos más rápida: Al reemplazar la generación de modelos basada en API actual con Grok, el presentador tiene como objetivo lograr una mayor velocidad y eficiencia en la generación de respuestas del modelo.

3. Explorar alternativas de texto a voz: El presentador está considerando reemplazar el modelo actual de texto a voz por una solución de Eleven Labs, que puede ofrecer una voz más natural, posiblemente la voz de Jaris.

4. Permitir la interacción con documentos locales: El proyecto de código abierto del presentador, Local GPT, presenta una oportunidad para integrar el asistente basado en voz con la capacidad de chatear y recuperar información de documentos locales, ampliando el conocimiento y las capacidades del sistema.

La implementación del asistente de IA basado en voz utilizando las API de OpenAI demuestra un enfoque modular y extensible. Los componentes clave, incluidos la grabación de audio, la transcripción, la generación de respuestas y la conversión de texto a voz, están diseñados para ser fácilmente reemplazables con soluciones alternativas, como los modelos Whisper y Grok, así como los modelos de texto a voz de Eleven Labs.

El enfoque en la modularidad y la flexibilidad permite mejoras y personalizaciones futuras al sistema, lo que posibilita la integración de funciones adicionales como conversaciones basadas en documentos y capacidades de llamada de funciones. La naturaleza de código abierto del proyecto y la comunidad activa de Discord brindan oportunidades para contribuciones y colaboraciones de la comunidad, lo que mejora aún más las capacidades del asistente de IA.