음성 어시스턴트에 메모리를 구축하는 것은 강력하고 매력적인 프로젝트가 될 수 있습니다. 여기에는 주요 단계에 대한 간단한 개요가 있습니다:

1. 오디오 캡처: speech_recognition 라이브러리와 같은 음성 인식 라이브러리를 사용하여 사용자의 마이크에서 오디오 입력을 캡처합니다.

2. 오디오 전사: 녹음된 오디오를 OpenAI Whisper API로 보내 음성을 텍스트로 전사합니다.

3. 대화 기록 추적: 사용자 입력과 어시스턴트의 응답을 저장하는 딕셔너리 목록을 유지합니다.

4. 응답 생성: 사용자 입력과 대화 기록을 기반으로 OpenAI GPT-3 API를 사용하여 관련 응답을 생성합니다.

5. 텍스트 음성 변환: OpenAI 텍스트 음성 변환 API를 활용하여 생성된 응답 텍스트를 오디오 파일로 변환합니다.

6. 오디오 재생: pygame과 같은 라이브러리를 사용하여 생성된 오디오 파일을 사용자에게 재생합니다.

7. 반복적인 상호작용: 전체 프로세스를 반복문으로 감싸 사용자가 대화를 계속할 수 있도록 하고 어시스턴트가 상황을 유지할 수 있도록 합니다.

이러한 구조화된 접근 방식을 따르면 사용자 입력을 이해하고 응답할 뿐만 아니라 진행 중인 대화의 맥락을 기억하고 참조할 수 있는 음성 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

이 비디오에 제시된 아키텍처 다이어그램은 외부 API를 활용하여 효율적인 음성 상호작용을 가능하게 하는 솔루션을 보여줍니다. 이러한 API의 기능을 활용함으로써 시스템은 오디오 캡처에서 텍스트 음성 변환에 이르기까지 사용자에게 원활한 경험을 제공할 수 있습니다.

아키텍처의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 오디오 캡처: 시스템이 사용자의 마이크에서 오디오 입력을 캡처하고 추가 처리를 위해 파일에 저장합니다.

2. 전사: 저장된 오디오 파일은 OpenAI Whisper API로 전송되어 오디오를 텍스트로 전사합니다. 이 텍스트는 사용자 입력을 나타내는 대화 기록에 추가됩니다.

3. 응답 생성: 텍스트 전사는 GPT-4 API로 전달되어 대화 기록을 기반으로 응답을 생성합니다. 이 응답도 대화 기록에 추가됩니다.

4. 텍스트 음성 변환: 생성된 응답은 OpenAI Voice API로 전송되어 텍스트를 사용자에게 재생할 수 있는 오디오 파일로 변환됩니다.

5. 대화 기록 추적: 전체 프로세스에서 시스템은 사용자 입력과 어시스턴트의 응답을 포함하는 대화 기록을 유지합니다. 이 기록은 GPT-4 모델에 컨텍스트를 제공하여 더 일관되고 관련성 있는 응답을 생성할 수 있게 합니다.

코드의 모듈식 설계를 통해 개별 구성 요소(예: 전사 또는 텍스트 음성 변환 모델)를 쉽게 교체할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 시스템을 언어 모델 및 음성 기술의 발전에 맞춰 적응하고 개선할 수 있습니다.

향후 비디오에서 발표자는 전사를 위한 Grok Whisper와 텍스트 음성 변환을 위한 Eleven Lab 사용을 탐색할 계획이며, 이를 통해 성능과 품질 향상을 기대하고 있습니다. 또한 자신의 오픈 소스 프로젝트인 Local GPT와의 통합 가능성도 언급했습니다.

전반적으로 이 아키텍처는 외부 API의 기능을 활용하여 음성 기반 어시스턴트를 구축하는 실용적인 접근 방식을 보여주며, 특정 요구 사항을 충족하기 위한 추가 개선 및 사용자 정의의 가능성을 강조합니다.

record_audio() 함수는 마이크에서 오디오를 캡처하고 파일에 저장하는 역할을 합니다. speech_recognition 패키지를 사용하여 인식기를 초기화하고 마이크를 활성화하여 오디오를 감지합니다. 오디오가 감지되면 녹음을 시작하고 오디오 스트림을 test.wav 파일에 기록합니다. 사용자가 말하는 것을 멈출 때까지 이 과정이 계속됩니다.

record_audio() 함수의 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. speech_recognition 패키지에서 Recognizer를 초기화합니다.
2. Recognizer.listen_in_background() 메서드를 사용하여 마이크 청취를 시작합니다.
3. 오디오가 감지되면 Recognizer.write_to_file() 메서드를 사용하여 오디오 스트림을 test.wav 파일에 기록합니다.
4. 사용자가 말하는 것을 멈출 때까지 녹음 프로세스를 계속합니다.

이 함수는 사용자의 오디오 입력을 캡처하는 seamless한 방법을 제공하며, 이는 대화형 어시스턴트 워크플로의 후속 단계에서 사용됩니다.

전사 단계는 전체 시스템에서 중요한 구성 요소입니다. 여기서 우리는 OpenAI의 강력한 Whisper 전사 모델을 활용하여 녹음된 오디오를 텍스트로 변환합니다. 이 텍스트 표현은 언어 모델의 입력으로 사용되어 응답을 생성합니다.

transcribe_audio() 함수에서 먼저 record_audio() 함수에 의해 녹음된 오디오 파일을 읽습니다. 그런 다음 OpenAI 클라이언트를 생성하고 Whisper v2 large 모델을 전사 모델로 지정합니다. 오디오 파일은 OpenAI API 엔드포인트로 전송되어 전사되며, 결과 텍스트가 반환됩니다.

이 전사된 텍스트는 사용자 역할로 대화 기록에 추가됩니다. 이를 통해 언어 모델이 응답을 생성할 때 전체 대화 컨텍스트에 액세스할 수 있습니다.

Whisper 모델을 사용하면 고품질 및 정확한 전사가 가능하므로, 대화형 어시스턴트의 전반적인 성능과 사용자 경험에 필수적입니다. 이 강력한 전사 기능을 통합함으로써 오디오 품질이 완벽하지 않은 경우에도 시스템이 사용자 입력을 효과적으로 이해하고 응답할 수 있습니다.

우리의 대화형 어시스턴트의 핵심은 generate_response 함수입니다. 이 함수는 GPT-4 언어 모델의 힘을 활용하여 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성합니다. 이 함수는 현재 대화 기록을 입력으로 받아 관련성 있고 간단한 응답을 생성합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 함수는 OpenAI 클라이언트, 현재 대화 기록, 사용자 입력을 받습니다.
2. 사용자 입력을 "user" 역할로 대화 기록에 추가합니다.
3. 함수는 OpenAI chat.create() 메서드를 사용하여 GPT-4 모델에서 응답을 생성합니다.
4. 모델은 제공된 대화 기록을 컨텍스트로 사용하고 관련성 있고 간단한 응답을 생성하도록 지시됩니다.
5. 생성된 응답은 "assistant" 역할로 대화 기록에 추가됩니다.
6. 마지막으로 함수는 생성된 응답 텍스트를 반환합니다.

대화 기록을 계속 업데이트하고 모델에 다시 제공함으로써 어시스턴트는 컨텍스트를 유지하고 일관된 응답을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 의도를 이해하고 도움이 되는 정보를 제공하는 보다 자연스럽고 매력적인 상호작용이 가능합니다.

GPT-4 모델의 강력한 기능을 활용하면 생성된 응답의 품질이 높고, 언어, 컨텍스트, 추론에 대한 강력한 이해력을 갖출 수 있습니다. 이를 통해 어시스턴트가 지능적이고 의미 있는 대화에 참여할 수 있게 되어 다양한 응용 분야에서 유용한 도구가 될 수 있습니다.

대화형 AI 어시스턴트의 마지막 단계는 생성된 텍스트 응답을 부드럽고 자연스러운 음성으로 변환하는 것입니다. 이는 텍스트 음성 변환(TTS) 모델을 사용하여 달성되며, 모델의 텍스트 출력을 사용자에게 재생할 수 있는 오디오 파일로 변환합니다.

우리의 구현에서는 OpenAI API가 제공하는 텍스트 음성 변환 기능을 활용합니다. 구체적으로 audio_to_text 엔드포인트를 사용하여 모델의 텍스트 응답에서 오디오 파일을 생성합니다. 이 엔드포인트를 통해 원하는 음성 모델을 지정할 수 있으며, 이는 생성된 음성의 톤, 피치, 말하는 속도와 같은 특성을 결정합니다.

TTS 기능을 통합함으로써 사용자에게 자연스럽고 인간적인 방식으로 어시스턴트의 응답을 전달할 수 있습니다. 이를 통해 사용자가 텍스트를 읽는 것이 아니라 음성을 듣는 보다 몰입감 있고 직관적인 경험을 제공할 수 있습니다.

원활한 재생 경험을 위해 오디오 재생을 시작하기 전에 짧은 지연 시간을 추가했습니다. 이를 통해 어시스턴트가 사용자를 방해하거나 오디오를 너무 일찍 중단하는 것을 방지할 수 있습니다.

전반적으로 텍스트 음성 변환 통합은 대화형 AI 어시스턴트에 생명력을 불어넣는 필수적인 구성 요소로, 텍스트 출력을 보다 자연스럽고 매력적인 오디오 경험으로 변환합니다.

음성 기반 AI 어시스턴트의 현재 구현은 견고한 기반을 제공하지만, 경험을 향상시키고 시스템의 기능을 확장할 수 있는 여러 기회가 있습니다. 발표자는 다음과 같은 주요 개선 영역을 강조했습니