O modelo Whisper, desenvolvido pela OpenAI, provou ser uma ferramenta poderosa para a transcrição de fala para texto. No entanto, quando se trata de velocidade, a implementação da API Groq do Whisper supera significativamente a API da OpenAI.

Em um teste de velocidade usando um arquivo de áudio de 30 minutos, a API Groq concluiu a transcrição em apenas 24 segundos, enquanto a API da OpenAI levou 67 segundos. Isso significa que a API Groq conseguiu transcrever o áudio em aproximadamente um terço do tempo da API da OpenAI.

A principal vantagem da API Groq é seu hardware especializado e infraestrutura otimizada, o que lhe permite processar dados de áudio muito mais rápido do que os serviços de nuvem de uso geral oferecidos pela OpenAI. Essa diferença de velocidade se torna ainda mais pronunciada ao trabalhar com arquivos de áudio maiores, tornando a API Groq uma escolha atraente para aplicativos de voz em tempo real ou quase em tempo real.

É importante observar que a API Groq possui algumas limitações, como limites de taxa, das quais os usuários devem estar cientes. Além disso, o serviço de conversão de texto em fala da DeepGram usado na implementação requer uma assinatura paga, embora ofereça um generoso teste gratuito.

Neste vídeo, exploramos uma combinação poderosa de Groq e DeepGram para criar um assistente de bate-papo por voz extremamente rápido. Ao aproveitar a API Whisper da Groq para transcrição de áudio e o modelo Llama de 3,8 bilhões para geração de texto, alcançamos uma velocidade e eficiência notáveis.

Para complementar isso, utilizamos os recursos de conversão de texto em fala da DeepGram para gerar a saída de áudio final. No entanto, enfrentamos um desafio em que as respostas da Groq eram tão rápidas que a geração de áudio da DeepGram não conseguia acompanhar. Para resolver isso, tivemos que introduzir um tempo de buffer antes de fazer a chamada para a API da DeepGram, garantindo que a saída de áudio corresponda ao texto gerado.

Essa configuração fornece um aumento de desempenho impressionante em comparação com a implementação anterior usando os serviços da OpenAI. A transcrição do Whisper na Groq é quase três vezes mais rápida do que o equivalente da OpenAI, tornando-a uma escolha atraente para arquivos de áudio maiores.

Embora a API Groq tenha algumas restrições de limite de taxa, os créditos gratuitos fornecidos pela DeepGram tornam essa uma solução altamente acessível e econômica. À medida que a infraestrutura da Groq escala, espera-se que esses problemas de limite de taxa melhorem.

Nesta implementação, enfrentamos um desafio com a API de conversão de texto em fala da DeepGram. As respostas da API Groq eram tão rápidas que o áudio gerado pela DeepGram era frequentemente mais curto que a resposta real, resultando em uma saída dessincronizada.

Para resolver esse problema, tivemos que introduzir um tempo de buffer antes de fazer a chamada para a API da DeepGram. Isso permitiu que o sistema aguardasse por uma certa duração antes de gerar o áudio final, garantindo que a saída de áudio correspondesse à resposta do modelo de linguagem.

No entanto, determinar o tempo de buffer ideal não foi simples. Tivemos que experimentar diferentes valores para encontrar o equilíbrio certo entre velocidade e sincronização. Essa é uma área que ainda requer mais investigação e ajuste fino.

O código inclui uma função de espera antes da chamada para a API da DeepGram, mas a duração exata pode precisar ser ajustada com base no caso de uso específico e no desempenho dos serviços subjacentes. À medida que a infraestrutura da Groq escala, esse problema pode se tornar menos proeminente, mas por enquanto, é algo a se ter em mente ao usar essa combinação de serviços.

Ao usar a API Whisper da Groq para transcrição de áudio, é importante ter em mente os limites de taxa impostos pelo serviço. À medida que a plataforma escala sua infraestrutura, esses limites de taxa podem melhorar, mas atualmente, podem ser uma preocupação, especialmente se você estiver testando extensivamente o sistema.

Em relação à DeepGram, o serviço de conversão de texto em fala usado na implementação, é um serviço pago. No entanto, quando você se inscreve, recebe $200 em créditos, que podem ser usados para experimentar os modelos de ponta e os recursos de alta velocidade oferecidos pela DeepGram sem incorrer em custos imediatos.

Vale notar que, embora a API Whisper da Groq seja atualmente gratuita de usar, a alta demanda pode levar a problemas de limite de taxa. Isso é algo a se ter em mente ao testar e implantar o sistema. À medida que a plataforma continuar a evoluir, essas limitações podem ser abordadas, mas é essencial planejar adequadamente e estar preparado para lidar com quaisquer desafios de limite de taxa que possam surgir.

No próximo vídeo, planejo explorar a possibilidade de usar modelos locais para o sistema de assistente de bate-papo por voz. Embora a implementação atual aproveite a velocidade e as capacidades de serviços baseados em nuvem como Groq e DeepGram, pode haver benefícios em usar modelos locais, como melhor privacidade e potencialmente menor latência.

Ainda não encontrei a combinação perfeita de modelos locais, mas estou experimentando ativamente diferentes opções. O objetivo é criar uma versão totalmente local do sistema de assistente de bate-papo por voz, sem depender de nenhuma API externa.

Essa exploração de modelos locais será o foco do próximo vídeo da série. Compartirei minhas descobertas, os desafios que encontrar e os prós e contras de usar modelos locais em comparação com a abordagem baseada em nuvem. Os assinantes podem aguardar esse próximo vídeo, que fornecerá insights valiosos sobre os trade-offs e considerações ao construir um sistema de assistente de bate-papo por voz inteiramente com recursos locais.