La construction d'un assistant vocal avec mémoire peut être un projet puissant et captivant. Voici un aperçu concis des principales étapes impliquées :

1. Capture audio : Utilisez une bibliothèque de reconnaissance vocale comme speech_recognition pour capturer l'entrée audio du microphone de l'utilisateur.

2. Transcription audio : Envoyez l'audio enregistré à l'API OpenAI Whisper pour transcrire la parole en texte.

3. Suivi de l'historique de la conversation : Maintenez une liste de dictionnaires pour suivre la conversation, en stockant l'entrée de l'utilisateur et les réponses de l'assistant.

4. Génération de réponse : Utilisez l'API OpenAI GPT-3 pour générer une réponse pertinente en fonction de l'entrée de l'utilisateur et de l'historique de la conversation.

5. Texte-vers-parole : Exploitez l'API de synthèse vocale d'OpenAI pour convertir le texte de la réponse générée en un fichier audio.

6. Lecture audio : Lisez le fichier audio généré à l'utilisateur à l'aide d'une bibliothèque comme pygame.

7. Interaction itérative : Enveloppez l'ensemble du processus dans une boucle, permettant à l'utilisateur de poursuivre la conversation et à l'assistant de maintenir le contexte.

Le diagramme architectural présenté dans cette vidéo présente une solution qui utilise des API externes pour permettre une interaction vocale efficace. En tirant parti des capacités de ces API, le système est en mesure de fournir une expérience fluide à l'utilisateur, de la capture audio à la conversion texte-vers-parole.

Les principaux composants de l'architecture sont :

1. Capture audio : Le système capture l'entrée audio du microphone de l'utilisateur et la stocke dans un fichier pour un traitement ultérieur.

2. Transcription : Le fichier audio stocké est ensuite envoyé à l'API OpenAI Whisper, qui transcrit l'audio en texte. Ce texte est ensuite ajouté à l'historique de la conversation, représentant l'entrée de l'utilisateur.

3. Génération de réponse : La transcription textuelle est transmise à l'API GPT-4, qui génère une réponse en fonction de l'historique de la conversation. Cette réponse est également ajoutée à l'historique de la conversation.

4. Texte-vers-parole : La réponse générée est ensuite envoyée à l'API vocale d'OpenAI, qui convertit le texte en un fichier audio pouvant être lu à l'utilisateur.

5. Suivi de l'historique de la conversation : Tout au long du processus, le système maintient un historique de la conversation, qui comprend à la fois l'entrée de l'utilisateur et les réponses de l'assistant. Cet historique est utilisé pour fournir un contexte au modèle GPT-4, lui permettant de générer des réponses plus cohérentes et pertinentes.

La fonction record_audio() est chargée de capturer l'audio du microphone et de le stocker dans un fichier. Elle utilise le package speech_recognition pour initialiser un reconnaisseur et écouter activement le microphone. Chaque fois que la fonction détecte de l'audio, elle commence l'enregistrement et écrit le flux audio dans le fichier test.wav. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que l'utilisateur arrête de parler, moment où l'enregistrement audio est terminé.

Les principales étapes de la fonction record_audio() sont :

1. Initialiser le Recognizer du package speech_recognition.
2. Commencer à écouter le microphone à l'aide de la méthode Recognizer.listen_in_background().
3. Lorsque de l'audio est détecté, écrire le flux audio dans le fichier test.wav à l'aide de la méthode Recognizer.write_to_file().
4. Poursuivre le processus d'enregistrement jusqu'à ce que l'utilisateur arrête de parler.

L'étape de transcription est un composant essentiel du système global, où nous tirons parti du puissant modèle de transcription Whisper d'OpenAI pour convertir l'audio enregistré en texte. Cette représentation textuelle est ensuite utilisée comme entrée pour le modèle de langage afin de générer une réponse.

Dans la fonction transcribe_audio(), nous commençons par lire le fichier audio enregistré par la fonction record_audio(). Nous créons ensuite un client OpenAI et spécifions le modèle Whisper v2 large comme modèle de transcription à utiliser. Le fichier audio est ensuite envoyé au point de terminaison de l'API OpenAI pour la transcription, et le texte résultant est renvoyé.

Ce texte transcrit est ensuite ajouté à l'historique de la conversation, avec le rôle d'utilisateur qui lui est attribué. Cela garantit que le modèle de langage a accès au contexte complet de la conversation lors de la génération d'une réponse.

Le cœur de notre assistant conversationnel se trouve dans la fonction generate_response, qui tire parti de la puissance du modèle de langage GPT-4 pour générer des réponses cohérentes et contextuelles. Cette fonction prend l'historique de la conversation actuelle comme entrée et produit une réponse pertinente et concise.

Voici son fonctionnement :

1. La fonction reçoit le client OpenAI, l'historique de la conversation actuelle et l'entrée de l'utilisateur.
2. Elle ajoute l'entrée de l'utilisateur à l'historique de la conversation, avec le rôle défini sur "utilisateur".
3. La fonction utilise ensuite la méthode chat.create() d'OpenAI pour générer une réponse à partir du modèle GPT-4.
4. Le modèle est chargé d'utiliser l'historique de la conversation fourni comme contexte et de générer une réponse pertinente et concise.
5. La réponse générée est ajoutée à l'historique de la conversation, avec le rôle défini sur "assistant".
6. Enfin, la fonction renvoie le texte de la réponse générée.

La dernière étape de notre assistant IA conversationnel consiste à transformer la réponse textuelle générée en un discours fluide et naturel. Cela se fait grâce à l'utilisation d'un modèle de texte-vers-parole (TTS), qui convertit la sortie textuelle en un fichier audio pouvant être lu à l'utilisateur.

Dans notre implémentation, nous tirons parti des capacités de synthèse vocale fournies par l'API OpenAI. Plus précisément, nous utilisons le point de terminaison audio_to_text pour générer un fichier audio à partir de la réponse textuelle du modèle. Ce point de terminaison nous permet de spécifier le modèle vocal souhaité, qui détermine les caractéristiques de la parole générée, comme le ton, la hauteur et le débit.

L'implémentation actuelle de l'assistant IA vocal fournit une base solide, mais il existe plusieurs possibilités d'améliorer l'expérience et d'étendre les capacités du système. Le présentateur met en évidence quelques domaines clés d'amélioration :

1. Utilisation de Grok Whisper : Le présentateur a récemment obtenu l'accès au modèle Grok Whisper, qui devrait offrir un gain de vitesse significatif dans le processus de transcription, améliorant ainsi la réactivité globale du système.

2. Intégration de Grok pour une génération de modèle plus rapide : En remplaçant la génération de modèle actuelle basée sur l'API par Grok, le présentateur vise à atteindre encore plus de vitesse et d'efficacité dans la génération de réponses du modèle.

3. Exploration d'alternatives de texte-vers-parole : Le présentateur envisage de remplacer le modèle de texte-vers-parole actuel par une solution d'Eleven Labs, qui pourrait offrir une voix plus naturelle, potentiellement celle de Jaris.

4. Permettre l'interaction avec des documents locaux : Le projet open-source du présentateur, Local GPT, présente une opportunité d'intégrer l'assistant vocal avec la possibilité de discuter et de récupérer des informations à partir de documents locaux, élargissant ainsi les connaissances et les capacités du système.

La mise en œuvre de l'assistant IA vocal à l'aide des API d'OpenAI démontre une approche modulaire et extensible. Les principaux composants, notamment l'enregistrement audio, la transcription, la génération de réponses et la conversion texte-vers-parole, sont conçus pour être facilement remplaçables par des solutions alternatives, comme les modèles Whisper et Grok, ainsi que les modèles de texte-vers-parole d'Eleven Labs.

L'accent mis sur la modularité et la flexibilité permet des améliorations et des personnalisations futures du système, permettant l'intégration de fonctionnalités supplémentaires comme les conversations basées sur des documents et les capacités d'appel de fonction. La nature open-source du projet et la communauté active sur Discord offrent des opportunités de contributions et de collaborations de la part de la communauté, renforçant davantage les capacités de l'assistant IA.