Создание голосового помощника с памятью может быть мощным и увлекательным проектом. Вот краткий обзор ключевых шагов, необходимых для этого:

1. Захват аудио: Используйте библиотеку распознавания речи, такую как speech_recognition, чтобы захватывать аудиовход от микрофона пользователя.

2. Транскрипция аудио: Отправьте записанное аудио в API Whisper от OpenAI, чтобы преобразовать речь в текст.

3. Отслеживание истории чата: Ведите список словарей, чтобы отслеживать ход разговора, сохраняя ввод пользователя и ответы помощника.

4. Генерация ответа: Используйте API GPT-3 от OpenAI, чтобы сгенерировать соответствующий ответ на основе ввода пользователя и истории разговора.

5. Преобразование текста в речь: Используйте API преобразования текста в речь от OpenAI, чтобы преобразовать сгенерированный ответ в аудиофайл.

6. Воспроизведение аудио: Воспроизведите сгенерированный аудиофайл для пользователя с помощью библиотеки, такой как pygame.

7. Итеративное взаимодействие: Оберните весь процесс в цикл, позволяющий пользователю продолжать разговор, а помощнику - поддерживать контекст.

Представленная в этом видео архитектурная схема демонстрирует решение, которое использует внешние API для обеспечения эффективного голосового взаимодействия. Используя возможности этих API, система способна обеспечить пользователю плавный опыт, от захвата аудио до преобразования текста в речь.

Ключевые компоненты архитектуры:

1. Захват аудио: Система захватывает аудиовход с микрофона пользователя и сохраняет его в файл для дальнейшей обработки.

2. Транскрипция: Сохраненный аудиофайл затем отправляется в API Whisper от OpenAI, который преобразует аудио в текст. Этот текст добавляется в историю чата, представляя ввод пользователя.

3. Генерация ответа: Транскрипция текста передается в API GPT-4, который генерирует ответ на основе истории чата. Этот ответ также добавляется в историю чата.

4. Преобразование текста в речь: Сгенерированный ответ затем отправляется в API голоса OpenAI, который преобразует текст в аудиофайл, который можно воспроизвести для пользователя.

5. Отслеживание истории чата: На протяжении всего процесса система ведет историю чата, включающую как ввод пользователя, так и ответы помощника. Эта история используется для предоставления контекста модели GPT-4, позволяя ей генерировать более связные и релевантные ответы.

Функция record_audio() отвечает за захват аудио с микрофона и сохранение его в файл. Она использует пакет speech_recognition для инициализации распознавателя и активного прослушивания микрофона. Когда функция обнаруживает аудио, она начинает запись и записывает аудиопоток в файл test.wav. Этот процесс продолжается до тех пор, пока пользователь не перестанет говорить, после чего запись аудио завершается.

Основные шаги, выполняемые функцией record_audio(), следующие:

1. Инициализируйте Recognizer из пакета speech_recognition.
2. Начните прослушивание микрофона с помощью метода Recognizer.listen_in_background().
3. При обнаружении аудио запишите аудиопоток в файл test.wav с помощью метода Recognizer.write_to_file().
4. Продолжайте процесс записи, пока пользователь не перестанет говорить.

Этап транскрипции является важным компонентом всей системы, где мы используем мощную модель транскрипции Whisper от OpenAI для преобразования записанного аудио в текст. Это текстовое представление затем используется в качестве входных данных для языковой модели для генерации ответа.

В функции transcribe_audio() мы сначала читаем аудиофайл, записанный функцией record_audio(). Затем мы создаем клиента OpenAI и указываем модель Whisper v2 large в качестве модели транскрипции, которую нужно использовать. Аудиофайл затем отправляется в конечную точку API OpenAI для транскрипции, и возвращается полученный текст.

Этот транскрибированный текст затем добавляется в историю чата с ролью пользователя. Это обеспечивает доступ языковой модели ко всему контексту разговора при генерации ответа.

Использование модели Whisper обеспечивает высококачественную и точную транскрипцию, что имеет решающее значение для общей производительности и пользовательского опыта разговорного помощника. Интегрируя эту мощную возможность транскрипции, мы можем обеспечить, чтобы система могла эффективно понимать и отвечать на ввод пользователя, даже в случаях, когда качество аудио может быть не идеальным.

Сердцем нашего разговорного помощника является функция generate_response, которая использует мощь языковой модели GPT-4 для генерации связных и контекстуальных ответов. Эта функция принимает текущую историю чата в качестве входных данных и производит соответствующий и краткий ответ.

Вот как это работает:

1. Функция получает клиента OpenAI, текущую историю чата и ввод пользователя.
2. Она добавляет ввод пользователя в историю чата, установив роль "user".
3. Затем функция использует метод chat.create() OpenAI для генерации ответа из модели GPT-4.
4. Модели указывается использовать предоставленную историю чата в качестве контекста и сгенерировать ответ, который является релевантным и кратким.
5. Сгенерированный ответ добавляется в историю чата с ролью "assistant".
6. Наконец, функция возвращает сгенерированный текст ответа.

Заключительным шагом в нашем разговорном помощнике на базе ИИ является преобразование сгенерированного текстового ответа в плавную, естественно звучащую речь. Это достигается с помощью модели преобразования текста в речь (TTS), которая преобразует текстовый вывод в аудиофайл, который можно воспроизвести для пользователя.

В нашей реализации мы используем возможности преобразования текста в речь, предоставляемые API OpenAI. Конкретно, мы используем конечную точку audio_to_text для генерации аудиофайла из текстового ответа модели. Эта конечная точка позволяет нам указывать желаемую голосовую модель, которая определяет характеристики сгенерированной речи, такие как тон, высота и скорость речи.

Благодаря интеграции этой функциональности TTS мы можем обеспечить более погружающий и увлекательный пользовательский опыт, когда ответы помощника доставляются в естественной, похожей на человеческую манере. Это помогает создать более плавное и интуитивное взаимодействие, так как пользователь может просто прослушать ответы помощника, вместо того, чтобы читать текст.

Текущая реализация голосового помощника на базе ИИ закладывает прочную основу, но существует несколько возможностей для улучшения опыта и расширения возможностей системы. Докладчик выделяет несколько ключевых областей для улучшения:

1. Использование Grok Whisper: Докладчик недавно получил доступ к модели Grok Whisper, которая, как ожидается, обеспечит значительное повышение скорости процесса транскрипции, улучшая общую отзывчивость системы.

2. Интеграция Grok для более быстрой генерации моделей: Заменив текущую генерацию моделей на основе API на Grok, докладчик стремится достичь еще большей скорости и эффективности в генерации ответов модели.

3. Исследование альтернатив преобразования текста в речь: Докладчик рассматривает возможность замены текущей модели преобразования текста в речь на решение от Eleven Labs, которое может предложить более естественно звучащий голос, возможно, голос Jaris.

4. Обеспечение взаимодействия с локальными документами: Открытый исходный проект докладчика, Local GPT, представляет возможность интеграции голосового помощника с возможностью общаться и извлекать информацию из локальных документов, расширяя знания и возможности системы.

5. Включение вызова функций: Докладчик предусматривает возможность предоставления модели не только возможности извлекать информацию из документов, но и выполнять различные операции, дополнительно расширяя функциональность помощника.

Реализация голосового помощника на базе ИИ с использованием API OpenAI демонстрирует модульный и расширяемый подход. Ключевые компоненты, включая запись аудио, транскрипцию, генерацию ответов и преобразование текста в речь, разработаны таким образом, чтобы их можно было легко заменить альтернативными решениями, такими как модели Whisper и Grok, а также модели преобразования текста в речь от Eleven Labs.

Фокус на модульности и гибкости позволяет вносить будущие улучшения и настройки в систему, обеспечивая интеграцию дополнительных функций, таких как разговоры на основе документов и возможности вызова функций. Открытый характер проекта и активное сообщество в Discord предоставляют возможности для вклада и сотрудничества со стороны сообщества, дополнительно расширяя возможности голосового помощника на базе ИИ.

В целом, эта реализация служит прочной основой для создания надежного и универсального голосового помощника на базе ИИ, с потенциалом расширения в различные приложения, включая персональных помощников, взаимодействие на основе документов и автоматизацию задач.