Costruire un assistente vocale con memoria può essere un progetto potente e coinvolgente. Ecco una panoramica concisa dei passaggi chiave coinvolti:

1. Cattura audio: Utilizza una libreria di riconoscimento vocale come speech_recognition per catturare l'input audio dal microfono dell'utente.

2. Trascrizione audio: Invia l'audio registrato all'API OpenAI Whisper per trascrivere il discorso in testo.

3. Tracciamento della cronologia della chat: Mantieni una lista di dizionari per tenere traccia della conversazione, memorizzando l'input dell'utente e le risposte dell'assistente.

4. Generazione della risposta: Utilizza l'API OpenAI GPT-3 per generare una risposta pertinente in base all'input dell'utente e alla cronologia della conversazione.

5. Testo-to-speech: Sfrutta l'API text-to-speech di OpenAI per convertire il testo della risposta generata in un file audio.

6. Riproduzione audio: Riproduci il file audio generato all'utente utilizzando una libreria come pygame.

7. Interazione iterativa: Racchiudi l'intero processo in un ciclo, permettendo all'utente di continuare la conversazione e all'assistente di mantenere il contesto.

Il diagramma architettonico presentato in questo video mostra una soluzione che utilizza API esterne per abilitare un'interazione vocale efficiente. Sfruttando le capacità di queste API, il sistema è in grado di fornire un'esperienza fluida per l'utente, dalla cattura audio alla conversione testo-to-speech.

I componenti chiave dell'architettura sono:

1. Cattura audio: Il sistema cattura l'input audio dal microfono dell'utente e lo memorizza in un file per l'elaborazione successiva.

2. Trascrizione: Il file audio memorizzato viene quindi inviato all'API OpenAI Whisper, che trascrive l'audio in testo. Questo testo viene quindi aggiunto alla cronologia della chat, rappresentando l'input dell'utente.

3. Generazione della risposta: La trascrizione del testo viene passata all'API GPT-4, che genera una risposta in base alla cronologia della chat. Questa risposta viene anche aggiunta alla cronologia della chat.

4. Testo-to-speech: La risposta generata viene quindi inviata all'API Voice di OpenAI, che converte il testo in un file audio che può essere riprodotto all'utente.

5. Tracciamento della cronologia della chat: Durante il processo, il sistema mantiene una cronologia della chat, che include sia l'input dell'utente che le risposte dell'assistente. Questa cronologia viene utilizzata per fornire contesto al modello GPT-4, consentendogli di generare risposte più coerenti e pertinenti.

La funzione record_audio() è responsabile della cattura dell'audio dal microfono e della memorizzazione in un file. Utilizza il pacchetto speech_recognition per inizializzare un riconoscitore e ascoltare attivamente il microfono. Ogni volta che la funzione rileva l'audio, inizia a registrare e scrive il flusso audio nel file test.wav. Questo processo continua finché l'utente smette di parlare, momento in cui la registrazione audio è completa.

I passaggi chiave coinvolti nella funzione record_audio() sono:

1. Inizializza il Recognizer dal pacchetto speech_recognition.
2. Inizia ad ascoltare il microfono utilizzando il metodo Recognizer.listen_in_background().
3. Quando viene rilevato l'audio, scrivi il flusso audio nel file test.wav utilizzando il metodo Recognizer.write_to_file().
4. Continua il processo di registrazione finché l'utente smette di parlare.

La fase di trascrizione è un componente cruciale dell'intero sistema, in cui utilizziamo il potente modello di trascrizione Whisper di OpenAI per convertire l'audio registrato in testo. Questa rappresentazione testuale viene quindi utilizzata come input per il modello di linguaggio per generare una risposta.

Nella funzione transcribe_audio(), leggiamo prima il file audio registrato dalla funzione record_audio(). Creiamo quindi un client OpenAI e specifichiamo il modello Whisper v2 large come modello di trascrizione da utilizzare. Il file audio viene quindi inviato all'endpoint API di OpenAI per la trascrizione e il testo risultante viene restituito.

Questo testo trascritto viene quindi aggiunto alla cronologia della chat, con il ruolo dell'utente assegnato ad esso. Ciò garantisce che il modello di linguaggio abbia accesso all'intero contesto della conversazione quando genera una risposta.

Il cuore del nostro assistente conversazionale risiede nella funzione generate_response, che sfrutta la potenza del modello di linguaggio GPT-4 per generare risposte coerenti e contestuali. Questa funzione riceve la cronologia della chat corrente come input e produce una risposta pertinente e concisa.

Ecco come funziona:

1. La funzione riceve il client OpenAI, la cronologia della chat corrente e l'input dell'utente.
2. Aggiunge l'input dell'utente alla cronologia della chat, con il ruolo impostato su "user".
3. La funzione utilizza quindi il metodo chat.create() di OpenAI per generare una risposta dal modello GPT-4.
4. Al modello viene indicato di utilizzare la cronologia della chat fornita come contesto e generare una risposta pertinente e concisa.
5. La risposta generata viene aggiunta alla cronologia della chat, con il ruolo impostato su "assistant".
6. Infine, la funzione restituisce il testo della risposta generata.

L'ultimo passaggio nel nostro assistente AI conversazionale è trasformare la risposta testuale generata in un discorso fluido e naturale. Questo viene raggiunto attraverso l'utilizzo di un modello di testo-to-speech (TTS), che converte l'output testuale in un file audio che può essere riprodotto all'utente.

Nella nostra implementazione, utilizziamo le capacità di testo-to-speech fornite dall'API OpenAI. In particolare, utilizziamo l'endpoint audio_to_text per generare un file audio dalla risposta testuale del modello. Questo endpoint ci consente di specificare il modello vocale desiderato, che determina le caratteristiche del discorso generato, come tono, altezza e velocità di pronuncia.

L'implementazione dell'assistente AI vocale utilizzando le API di OpenAI dimostra un approccio modulare ed estensibile. I componenti chiave, inclusi la registrazione audio, la trascrizione, la generazione della risposta e il testo-to-speech, sono progettati per essere facilmente sostituibili con soluzioni alternative, come i modelli Whisper e Grok, nonché i modelli testo-to-speech di Eleven Labs.

Il focus sulla modularità e sulla flessibilità consente miglioramenti e personalizzazioni future al sistema, permettendo l'integrazione di funzionalità aggiuntive come conversazioni basate su documenti e capacità di chiamata di funzioni. La natura open-source del progetto e la comunità attiva di Discord offrono opportunità di contributi e collaborazioni dalla comunità, migliorando ulteriormente le capacità dell'assistente AI.