Het bouwen van een stemassistent met geheugen kan een krachtig en boeiend project zijn. Hier is een beknopt overzicht van de belangrijkste stappen die erbij betrokken zijn:

1. Audio-opname: Gebruik een spraakherkenningsbibliotheek zoals speech_recognition om audio-invoer van de microfoon van de gebruiker op te nemen.

2. Audio-transcriptie: Stuur de opgenomen audio naar de OpenAI Whisper-API om de spraak in tekst om te zetten.

3. Bijhouden van chatgeschiedenis: Houd een lijst met woordenboeken bij om het gesprek bij te houden, waarbij de invoer van de gebruiker en de antwoorden van de assistent worden opgeslagen.

4. Antwoordgeneratie: Gebruik de OpenAI GPT-3-API om een relevant antwoord te genereren op basis van de invoer van de gebruiker en de gespreksgeschiedenis.

5. Tekst-naar-spraak: Maak gebruik van de OpenAI-tekst-naar-spraak-API om de gegenereerde antwoordtekst om te zetten in een audiobestand.

6. Audio-weergave: Speel het gegenereerde audiobestand af voor de gebruiker met behulp van een bibliotheek zoals pygame.

7. Iteratieve interactie: Verpak het hele proces in een lus, waardoor de gebruiker het gesprek kan voortzetten en de assistent de context kan blijven bijhouden.

Door deze gestructureerde aanpak te volgen, kunt u een stemassistent creëren die niet alleen de invoer van de gebruiker begrijpt en erop reageert, maar ook de context van het lopende gesprek onthoudt en erop verwijst.

Het architectuurdiagram dat in deze video wordt gepresenteerd, toont een oplossing die gebruikmaakt van externe API's om efficiënte steminteractie mogelijk te maken. Door gebruik te maken van de mogelijkheden van deze API's, is het systeem in staat om de gebruiker een naadloze ervaring te bieden, van audio-opname tot tekst-naar-spraak-conversie.

De belangrijkste onderdelen van de architectuur zijn:

1. Audio-opname: Het systeem neemt audio-invoer op van de microfoon van de gebruiker en slaat deze op in een bestand voor verdere verwerking.

2. Transcriptie: Het opgeslagen audiobestand wordt vervolgens naar de OpenAI Whisper-API gestuurd, die de audio omzet in tekst. Deze tekst wordt vervolgens toegevoegd aan de chatgeschiedenis, wat de invoer van de gebruiker vertegenwoordigt.

3. Antwoordgeneratie: De teksttranscriptie wordt doorgegeven aan de GPT-4-API, die op basis van de chatgeschiedenis een antwoord genereert. Dit antwoord wordt ook toegevoegd aan de chatgeschiedenis.

4. Tekst-naar-spraak: Het gegenereerde antwoord wordt vervolgens naar de OpenAI Voice-API gestuurd, die de tekst omzet in een audiobestand dat aan de gebruiker kan worden afgespeeld.

5. Bijhouden van chatgeschiedenis: Gedurende het proces houdt het systeem een chatgeschiedenis bij, die zowel de invoer van de gebruiker als de antwoorden van de assistent bevat. Deze geschiedenis wordt gebruikt om context te bieden voor het GPT-4-model, waardoor het coherentere en relevantere antwoorden kan genereren.

De modulaire opzet van de code maakt het mogelijk om individuele onderdelen, zoals de transcriptie- of tekst-naar-spraakmodellen, gemakkelijk te vervangen. Deze flexibiliteit stelt het systeem in staat om te worden aangepast en verbeterd in de loop van de tijd, waarbij gebruik wordt gemaakt van de laatste ontwikkelingen op het gebied van taalmodellen en spraaktechnologieën.

De record_audio()-functie is verantwoordelijk voor het opnemen van audio van de microfoon en het opslaan ervan in een bestand. Het maakt gebruik van het speech_recognition-pakket om een herkenner te initialiseren en actief te luisteren naar de microfoon. Wanneer de functie audio detecteert, begint hij op te nemen en schrijft hij de audiostream naar het bestand test.wav. Dit proces gaat door totdat de gebruiker stopt met praten, waarna de audio-opname is voltooid.

De belangrijkste stappen in de record_audio()-functie zijn:

1. Initialiseer de Recognizer van het speech_recognition-pakket.
2. Begin met luisteren naar de microfoon met behulp van de Recognizer.listen_in_background()-methode.
3. Wanneer audio wordt gedetecteerd, schrijf de audiostream naar het bestand test.wav met behulp van de Recognizer.write_to_file()-methode.
4. Ga door met het opnameproces totdat de gebruiker stopt met praten.

Deze functie biedt een naadloze manier om audio-invoer van de gebruiker op te nemen, die vervolgens wordt gebruikt in de daaropvolgende stappen van de workflow van de conversatie-assistent.

De transcriptiefase is een cruciaal onderdeel van het algehele systeem, waarbij we gebruikmaken van het krachtige Whisper-transcriptiemodel van OpenAI om de opgenomen audio om te zetten in tekst. Deze tekstrepresentatie wordt vervolgens gebruikt als invoer voor het taalmodel om een antwoord te genereren.

In de transcribe_audio()-functie lezen we eerst het audiobestand dat is opgenomen door de record_audio()-functie. Vervolgens maken we een OpenAI-client aan en specificeren we het Whisper v2 large-model als het transcriptiemodel dat moet worden gebruikt. Het audiobestand wordt vervolgens naar het OpenAI API-eindpunt voor transcriptie gestuurd, en de resulterende tekst wordt geretourneerd.

Deze getranscribeerde tekst wordt vervolgens toegevoegd aan de chatgeschiedenis, waarbij de rol van de gebruiker eraan wordt toegewezen. Hierdoor heeft het taalmodel toegang tot de volledige context van het gesprek bij het genereren van een antwoord.

Het gebruik van het Whisper-model biedt hoogwaardige en nauwkeurige transcriptie, wat essentieel is voor de algehele prestaties en gebruikerservaring van de conversatie-assistent. Door deze krachtige transcriptiecapaciteit te integreren, kunnen we ervoor zorgen dat het systeem effectief de invoer van de gebruiker kan begrijpen en erop kan reageren, zelfs in gevallen waarin de audiokwaliteit niet perfect is.

De kern van onze conversatie-assistent ligt in de generate_response-functie, die gebruikmaakt van de kracht van het GPT-4-taalmodel om coherente en contextuele antwoorden te genereren. Deze functie neemt de huidige chatgeschiedenis als invoer en produceert een relevant en beknopt antwoord.

Hier is hoe het werkt:

1. De functie ontvangt de OpenAI-client, de huidige chatgeschiedenis en de invoer van de gebruiker.
2. Het voegt de invoer van de gebruiker toe aan de chatgeschiedenis, met de rol ingesteld op "user".
3. De functie gebruikt vervolgens de OpenAI chat.create()-methode om een antwoord te genereren vanuit het GPT-4-model.
4. Het model wordt geïnstrueerd om de verstrekte chatgeschiedenis als context te gebruiken en een relevant en beknopt antwoord te genereren.
5. Het gegenereerde antwoord wordt toegevoegd aan de chatgeschiedenis, met de rol ingesteld op "assistant".
6. Ten slotte retourneert de functie de gegenereerde antwoordtekst.

Door de chatgeschiedenis voortdurend bij te werken en deze terug te voeden naar het model, kan de assistent context behouden en coherente antwoorden geven, zelfs naarmate het gesprek vordert. Dit maakt een natuurlijkere en boeiendere interactie mogelijk, waarbij de assistent de bedoeling van de gebruiker kan begrijpen en nuttige en informatieve antwoorden kan geven.

Het gebruik van het krachtige GPT-4-model zorgt ervoor dat de gegenereerde antwoorden van hoge kwaliteit zijn, met een sterk begrip van taal, context en redenering. Hierdoor kan de assistent intelligente en zinvolle gesprekken voeren, waardoor het een waardevol hulpmiddel wordt voor een breed scala aan toepassingen.

De laatste stap in onze conversatie-AI-assistent is het omzetten van de gegenereerde tekstantwoord in een soepele, natuurlijk klinkende spraak. Dit wordt bereikt door middel van een tekst-naar-spraak (TTS) model, dat de tekstuele output omzet in een audiobestand dat aan de gebruiker kan worden afgespeeld.

In onze implementatie maken we gebruik van de tekst-naar-spraak-mogelijkheden die worden geboden door de OpenAI-API. Specifiek gebruiken we het audio_to_text-eindpunt om een audiobestand te genereren op basis van de tekstuele reactie van het model. Dit eindpunt stelt ons in staat om het gewenste stemmodel op te geven, wat de kenmerken van de gegenereerde spraak, zoals toon, toonhoogte en spreeksnelheid, bepaalt.

Door deze TTS-functionaliteit te integreren, kunnen we een meer immersieve en boeiende gebruikerservaring bieden, waarbij de antwoorden van de assistent op een natuurlijke, menselijke manier worden geleverd. Dit draagt bij aan een naadloosere en intuïtievere interactie, aangezien de gebruiker gewoon naar de antwoorden van de assistent kan luisteren in plaats van de tekst te moeten lezen.

Om een soepele afspeelervaring te garanderen, voegen we ook een korte vertraging in voordat we de audio-weergave starten. Dit helpt te voorkomen dat de assistent de gebruiker onderbreekt of de audio voortijdig afbreekt, aangezien de gebruiker de vorige reactie nog aan het verwerken kan zijn.

Overall is de integratie van tekst-naar-spraak een cruciaal onderdeel dat onze conversatie-AI-assistent tot leven brengt, waarbij de tekstuele output wordt omgezet in een meer natuurlijke en boeiende audio-ervaring voor de gebruiker.

De huidige implementatie van de op spraak gebaseerde AI-assistent biedt een solide basis, maar er zijn verschillende mogelijkheden om de ervaring te verbeteren en de mogelijkheden van het systeem uit te breiden. De presentator belicht een aantal belangrijke verbeterpunten:

1. Gebruik maken van Grok Whisper: De presentator heeft onlangs toegang gekregen tot het Grok Whisper-model, waarvan wordt verwacht dat het een aanzienlijke verbetering zal bieden in de snelheid van het transcriptieproces, waardoor de algehele responsiviteit van het systeem wordt verbeterd.

2. Integratie van Grok voor snellere modelgeneratie: Door de huidige API-gebaseerde modelgeneratie te vervangen door Grok, streeft de presentator naar nog grotere snelheid en efficiëntie in de modelreactiegeneratie.

3. Verkennen van alternatieven voor tekst-naar-spraak: De presentator overweegt de huidige tekst-naar-spraak-model te vervangen door een oplossing van Eleven Labs, die mogelijk een natuurlijker klinkende stem kan bieden, mogelijk de stem van Jaris.

4. Lokale documentinteractie mogelijk maken: Het open-source project van de presentator, Local GPT, biedt de mogelijkheid om de op spraak gebaseerde assistent te integreren met de mogelijkheid om te chatten met en informatie op te halen uit lokale documenten, waardoor de kennis en mogelijkheden van het systeem worden uitgebreid.

5. Functieaanroepen incorporeren: De presentator ziet de mogelijkheid om het model niet alleen informatie uit documenten te laten ophalen, maar ook verschillende bewerkingen uit te laten voeren, waardoor de functionaliteit van de assistent verder wordt verbeterd.

De presentator moedigt gemeenschapsbetrokkenheid en bijdragen aan dit project aan, evenals aan het Local GPT-project, om deze verbeteringen aan te drijven en nieuwe mogelijkheden te verkennen. De actieve Discord-gemeenschap wordt ook benadrukt als een bron voor degenen die geïnteresseerd zijn in samenwerking of ondersteuning.

Overall is de presentator toegewijd aan het voortdurend verbeteren van de op spraak gebaseerde AI-assistent, waarbij gebruik wordt gemaakt van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van taalmodellen en innovatieve manieren worden verkend om de mogelijkheden en gebruikerservaring ervan uit te breiden.

De implementatie van de op spraak gebaseerde AI-assistent met behulp van de OpenAI-API's demonstreert een modulaire en uitbreidbare aanpak. De belangrijkste onderdelen, waaronder audio-opname, transcriptie, antwoordgeneratie en tekst-naar-spraak, zijn ontworpen om gemakkelijk te kunnen worden vervangen door alternatieve oplossingen, zoals Whisper- en Grok-modellen, evenals tekst-naar-spraakmodellen van Eleven Labs.

De focus op modulariteit en flexibiliteit maakt toekomstige verbeteringen en aanpassingen aan het systeem mogelijk, waardoor de integratie van extra functies zoals documentgebaseerde gesprekken en functieaanroepende mogelijkheden mogelijk wordt. De open-source aard van het project en de actieve Discord-gemeenschap bieden mogelijkheden voor bijdragen en samenwerkingen vanuit de gemeenschap, waardoor de mogelijkheden van de AI-assistent verder kunnen worden verbeterd.

Overall dient deze implementatie als een solide basis voor het bouwen van een robuuste en veelzijdige op spraak gebaseerde AI-assistent, met de potentie om uit te breiden naar verschillende toepassingen, waaronder persoonlijke assistenten, documentgebaseerde interacties en taakautomatisering.