Construir um assistente de voz com memória pode ser um projeto poderoso e envolvente. Aqui está uma visão geral concisa das principais etapas envolvidas:

1. Captura de Áudio: Utilize uma biblioteca de reconhecimento de fala como speech_recognition para capturar a entrada de áudio do microfone do usuário.

2. Transcrição de Áudio: Envie o áudio gravado para a API OpenAI Whisper para transcrever a fala em texto.

3. Acompanhamento do Histórico de Conversa: Mantenha uma lista de dicionários para acompanhar a conversa, armazenando a entrada do usuário e as respostas do assistente.

4. Geração de Resposta: Use a API OpenAI GPT-3 para gerar uma resposta relevante com base na entrada do usuário e no histórico da conversa.

5. Texto para Fala: Aproveite a API de texto para fala da OpenAI para converter o texto da resposta gerada em um arquivo de áudio.

6. Reprodução de Áudio: Reproduza o arquivo de áudio gerado de volta para o usuário usando uma biblioteca como pygame.

7. Interação Iterativa: Envolva todo o processo em um loop, permitindo que o usuário continue a conversa e o assistente mantenha o contexto.

O diagrama arquitetônico apresentado neste vídeo mostra uma solução que utiliza APIs externas para permitir uma interação por voz eficiente. Ao aproveitar os recursos dessas APIs, o sistema é capaz de fornecer uma experiência fluida para o usuário, da captura de áudio à conversão de texto em fala.

Os principais componentes da arquitetura são:

1. Captura de Áudio: O sistema captura a entrada de áudio do microfone do usuário e a armazena em um arquivo para processamento adicional.

2. Transcrição: O arquivo de áudio armazenado é então enviado para a API OpenAI Whisper, que transcreve o áudio em texto. Esse texto é então adicionado ao histórico de conversa, representando a entrada do usuário.

3. Geração de Resposta: A transcrição de texto é passada para a API GPT-4, que gera uma resposta com base no histórico de conversa. Essa resposta também é adicionada ao histórico de conversa.

4. Texto para Fala: A resposta gerada é então enviada para a API de Voz da OpenAI, que converte o texto em um arquivo de áudio que pode ser reproduzido para o usuário.

5. Acompanhamento do Histórico de Conversa: Durante todo o processo, o sistema mantém um histórico de conversa, que inclui a entrada do usuário e as respostas do assistente. Esse histórico é usado para fornecer contexto para o modelo GPT-4, permitindo que ele gere respostas mais coerentes e relevantes.

A função record_audio() é responsável por capturar áudio do microfone e armazená-lo em um arquivo. Ela utiliza o pacote speech_recognition para inicializar um reconhecedor e ouvir ativamente o microfone. Sempre que a função detecta áudio, ela começa a gravar e grava o fluxo de áudio no arquivo test.wav. Esse processo continua até que o usuário pare de falar, momento em que a gravação de áudio é concluída.

As principais etapas envolvidas na função record_audio() são:

1. Inicializar o Recognizer do pacote speech_recognition.
2. Começar a ouvir o microfone usando o método Recognizer.listen_in_background().
3. Quando o áudio é detectado, gravar o fluxo de áudio no arquivo test.wav usando o método Recognizer.write_to_file().
4. Continuar o processo de gravação até que o usuário pare de falar.

A etapa de transcrição é um componente crucial do sistema geral, onde aproveitamos o poderoso modelo de transcrição Whisper da OpenAI para converter o áudio gravado em texto. Essa representação de texto é então usada como entrada para o modelo de linguagem gerar uma resposta.

Na função transcribe_audio(), primeiro lemos o arquivo de áudio que foi gravado pela função record_audio(). Em seguida, criamos um cliente OpenAI e especificamos o modelo Whisper v2 large como o modelo de transcrição a ser usado. O arquivo de áudio é então enviado para o endpoint da API OpenAI para transcrição, e o texto resultante é retornado.

Esse texto transcrito é então adicionado ao histórico de conversa, com a função do usuário atribuída a ele. Isso garante que o modelo de linguagem tenha acesso ao contexto completo da conversa ao gerar uma resposta.

O núcleo do nosso assistente de conversação está na função generate_response, que aproveita o poder do modelo de linguagem GPT-4 para gerar respostas coerentes e contextuais. Essa função recebe o histórico de conversa atual como entrada e produz uma resposta relevante e concisa.

Eis como funciona:

1. A função recebe o cliente OpenAI, o histórico de conversa atual e a entrada do usuário.
2. Ela anexa a entrada do usuário ao histórico de conversa, com a função definida como "usuário".
3. A função então usa o método chat.create() da OpenAI para gerar uma resposta do modelo GPT-4.
4. O modelo é instruído a usar o histórico de conversa fornecido como contexto e gerar uma resposta relevante e concisa.
5. A resposta gerada é adicionada ao histórico de conversa, com a função definida como "assistente".
6. Finalmente, a função retorna o texto da resposta gerada.

A etapa final do nosso assistente de IA conversacional é transformar a resposta de texto gerada em fala natural e suave. Isso é alcançado por meio do uso de um modelo de texto para fala (TTS), que converte a saída textual em um arquivo de áudio que pode ser reproduzido para o usuário.

Em nossa implementação, aproveitamos os recursos de texto para fala fornecidos pela API OpenAI. Especificamente, usamos o endpoint audio_to_text para gerar um arquivo de áudio a partir da resposta de texto do modelo. Esse endpoint nos permite especificar o modelo de voz desejado, que determina as características da fala gerada, como tom, pitch e taxa de fala.

Ao integrar essa funcionalidade de TTS, podemos fornecer uma experiência de usuário mais imersiva e envolvente, onde as respostas do assistente são entregues de uma maneira natural e semelhante à humana. Isso ajuda a criar uma interação mais fluida e intuitiva, pois o usuário pode simplesmente ouvir as respostas do assistente em vez de ter que ler o texto.

A implementação atual do assistente de IA baseado em voz fornece uma base sólida, mas existem várias oportunidades para melhorar a experiência e expandir as capacidades do sistema. O apresentador destaca algumas áreas-chave para melhoria:

1. Aproveitando o Grok Whisper: O apresentador recentemente obteve acesso ao modelo Grok Whisper, que deve fornecer um aumento significativo na velocidade do processo de transcrição, melhorando a capacidade de resposta geral do sistema.

2. Integrando o Grok para Geração de Modelos mais Rápida: Ao substituir a geração de modelos baseada em API atual pelo Grok, o apresentador visa alcançar ainda mais velocidade e eficiência na geração de respostas do modelo.

3. Explorando Alternativas de Texto para Fala: O apresentador está considerando substituir o modelo atual de texto para fala por uma solução da Eleven Labs, que pode oferecer uma voz mais natural, possivelmente a voz de Jaris.

4. Permitindo Interação com Documentos Locais: O projeto de código aberto do apresentador, Local GPT, apresenta uma oportunidade de integrar o assistente baseado em voz com a capacidade de conversar e recuperar informações de documentos locais, expandindo o conhecimento e as capacidades do sistema.

A implementação do assistente de IA baseado em voz usando as APIs da OpenAI demonstra uma abordagem modular e extensível. Os principais componentes, incluindo gravação de áudio, transcrição, geração de resposta e texto para fala, são projetados para serem facilmente substituíveis por soluções alternativas, como modelos Whisper e Grok, bem como modelos de texto para fala da Eleven Labs.

O foco na modularidade e flexibilidade permite melhorias e personalizações futuras no sistema, possibilitando a integração de recursos adicionais, como conversas baseadas em documentos e capacidades de chamada de função. A natureza de código aberto do projeto e a comunidade ativa do Discord fornecem oportunidades para contribuições e colaborações da comunidade, aprimorando ainda mais as capacidades do assistente de IA.