Reconstruir la Demostración de Gemini con GPT-4V, Whisper y TTS

Reconstruye la Demostración de Gemini con GPT-4V, Whisper y TTS. Aprende cómo recrear la demostración de Gemini utilizando GPT-4V, Whisper para conversión de voz a texto y modelos de texto a voz. Incluye detalles de implementación paso a paso y una demostración de aplicación multimodal en tiempo real.

14 de febrero de 2025

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Desbloquea el poder de la IA multimodal con esta guía paso a paso para reconstruir la demostración de Gemini utilizando GPT-4V, Whisper y Text-to-Speech. Descubre cómo integrar perfectamente estas tecnologías de vanguardia para crear una experiencia de IA atractiva y sin manos que comprenda tanto las entradas visuales como las de audio. Ya seas un entusiasta de la IA o un desarrollador que busca expandir los límites de lo posible, esta introducción te inspirará a explorar el futuro de la IA multimodal.

Camino más seguro para el pajarito

El camino uno es más seguro para que el pequeño pájaro vaya, ya que evita al gato. El camino dos conduce directamente al gato, lo que podría ser peligroso para el pájaro. Por lo tanto, el pájaro debe tomar el camino uno para evitar la posible amenaza del gato.

Siguiente forma en la secuencia

La siguiente forma en la secuencia debe ser un hexágono.

Mejor libro para aprender IA

Si quieres aprender sobre IA, el libro "The Coming Wave" de Mustafa Suleyman sería la opción más apropiada. Parece estar enfocado en el futuro de la IA y sus implicaciones, lo que sería relevante para tus intereses en inteligencia artificial.

Reconstruyendo la demostración de Géminis

Para reconstruir la demostración de Gemini utilizando GPT-4V, Whisper y modelos de texto a voz, seguiremos estos pasos:

  1. Configurar un proyecto de Next.js: Crearemos un nuevo proyecto de Next.js con TypeScript y las dependencias necesarias, incluido el SDK de Vercel AI, el SDK de OpenAI y varias bibliotecas de utilidad.

  2. Implementar la grabación de video y audio: Configuraremos la funcionalidad de grabación de video y audio utilizando la API MediaRecorder y la biblioteca CUSilenceAwareRecorder para detectar cuándo el usuario deja de hablar.

  3. Generar la cuadrícula de imágenes: Capturaremos capturas de pantalla del flujo de video a intervalos regulares y las uniremos en una cuadrícula de imágenes utilizando la biblioteca merge-images. También cargaremos la cuadrícula de imágenes a un servicio de alojamiento de imágenes gratuito como Temp.files.

  4. Transcribir el audio usando Whisper: Cuando el usuario deje de hablar, enviaremos el audio grabado a la API de Whisper para obtener una transcripción de texto.

  5. Integrar con GPT-4V: Crearemos un controlador de ruta en la carpeta API de Next.js para manejar las solicitudes del cliente. Este controlador de ruta enviará la cuadrícula de imágenes y la transcripción de texto al modelo GPT-4V y transmitirá la respuesta de vuelta al cliente.

  6. Implementar texto a voz: Crearemos otro controlador de ruta para enviar la respuesta generada por GPT-4V al modelo de texto a voz de OpenAI y reproducir el audio de vuelta al usuario.

  7. Mejorar la experiencia del usuario: Agregaremos elementos de interfaz de usuario para permitir que el usuario ingrese su clave de API de OpenAI y seleccione el idioma, así como para mostrar la respuesta generada y reproducir el audio.

Preguntas más frecuentes