Whispermodellen, som utvecklats av OpenAI, har visat sig vara ett kraftfullt verktyg för talöversättning. När det gäller hastighet överträffar dock Groq API-implementeringen av Whisper OpenAI API:t avsevärt.

I ett hastighetstest med en 30 minuter lång ljudfil slutförde Groq API:t transkriberingen på bara 24 sekunder, medan OpenAI API:t tog 67 sekunder. Detta innebär att Groq API:t kunde transkribera ljudet på ungefär en tredjedel av den tid som OpenAI API:t behövde.

Groq API:ts nyckelfördelar är dess specialiserade maskinvara och optimerade infrastruktur, vilket gör att det kan bearbeta ljuddata mycket snabbare än de allmänna molntjänster som OpenAI erbjuder. Denna hastighetsskillnad blir ännu mer påtaglig när man arbetar med större ljudfiler, vilket gör Groq API:t till ett attraktivt val för realtids- eller nästan realtidsröstapplikationer.

Det är viktigt att notera att Groq API:t har vissa begränsningar, som hastighetsbegränsningar, som användarna bör vara medvetna om. Dessutom kräver den DeepGram text-till-tal-tjänst som används i implementeringen en betald prenumeration, även om den erbjuder en generös gratis provperiod.

I den här videon utforskar vi en kraftfull kombination av Groq och DeepGram för att skapa en blixtsnabb röstchattassistent. Genom att utnyttja Groqs Whisper API för ljudtranskribering och Llama 3,8 miljarder modell för textgenerering uppnår vi anmärkningsvärd hastighet och effektivitet.

För att komplettera detta använder vi DeepGrams text-till-tal-funktioner för att generera den slutliga ljudutgången. Vi stötte dock på en utmaning där Groq-svaren var så snabba att DeepGram-ljudgenerering inte kunde hänga med. För att lösa detta var vi tvungna att införa en buffertid innan vi gjorde anropet till DeepGram API:t, vilket säkerställde att ljudutgången matchar den genererade texten.

Denna konfiguration ger en imponerande prestationsökning jämfört med den tidigare implementeringen som använde OpenAI-tjänster. Whisper-transkriberingen på Groq är nästan tre gånger snabbare än OpenAI-motsvarigheten, vilket gör den till ett attraktivt val för större ljudfiler.

Medan Groq API:t har vissa hastighetsbegränsningar gör de gratis krediter som tillhandahålls av DeepGram denna lösning mycket tillgänglig och kostnadseffektiv. Eftersom Groq-infrastrukturen skalas upp förväntas dessa hastighetsbegränsningar förbättras.

I den här implementeringen stötte vi på en utmaning med DeepGram text-till-tal-API:t. Svaren från Groq API:t var så snabba att ljudet som genererades av DeepGram ofta var kortare än det faktiska svaret, vilket resulterade i en osasynkroniserad utdata.

För att lösa detta problem var vi tvungna att införa en buffertid innan vi gjorde anropet till DeepGram API:t. Detta gjorde att systemet kunde vänta en viss tid innan den slutliga ljudet genererades, vilket säkerställde att ljudutgången matchade svaret från språkmodellen.

Att fastställa den optimala buffertiden var dock inte självklart. Vi var tvungna att experimentera med olika värden för att hitta rätt balans mellan hastighet och synkronisering. Detta är ett område som fortfarande kräver ytterligare undersökning och finslipning.

När du använder Groq Whisper API för ljudtranskribering är det viktigt att tänka på de hastighetsbegränsningar som tjänsten har. Eftersom plattformen bygger ut sin infrastruktur kan dessa hastighetsbegränsningar förbättras, men för närvarande kan de vara en oro, särskilt om du testar systemet omfattande.

Vad gäller DeepGram, text-till-tal-tjänsten som används i implementeringen, är det en betaltjänst. När du dock registrerar dig får du $200 i krediter, vilket kan användas för att prova ut tjänsten gratis. Detta är en utmärkt möjlighet att experimentera med de senaste modellerna och de höghastighetskapaciteter som DeepGram erbjuder utan att ådra sig direkta kostnader.

I nästa video planerar jag att utforska möjligheten att använda lokala modeller för röstchattassistenssystemet. Medan den nuvarande implementeringen utnyttjar hastigheten och möjligheterna hos molnbaserade tjänster som Groq och DeepGram, kan det finnas fördelar med att använda lokala modeller, såsom förbättrad integritet och potentiellt lägre fördröjning.

Jag har ännu inte hittat den perfekta kombinationen av lokala modeller, men jag experimenterar aktivt med olika alternativ. Målet är att skapa en helt lokal version av röstchattassistenssystemet, utan att förlita sig på några externa API:er.

Denna utforskning av lokala modeller kommer att vara fokus för nästa video i serien. Jag kommer att dela mina resultat, de utmaningar jag stöter på och för- och nackdelar med att använda lokala modeller jämfört med den molnbaserade ansatsen. Prenumeranter kan se fram emot denna kommande video, som kommer att ge värdefulla insikter om avvägningarna och övervägandena när man bygger ett röstchattassistenssystem helt på lokala resurser.