Att bygga en röstassistent med minne kan vara ett kraftfullt och engagerande projekt. Här är en koncis översikt över de viktigaste stegen som är inblandade:

1. Ljudinspelning: Använd ett tal igenkänningsbibliotek som speech_recognition för att fånga upp ljudinmatning från användarens mikrofon.

2. Ljudtranskribering: Skicka den inspelade ljudfilen till OpenAI Whisper-API:et för att transkribera talet till text.

3. Spårning av chatthistorik: Upprätthåll en lista med ordböcker för att hålla reda på konversationen, där du lagrar användarens inmatning och assistentens svar.

4. Svarsgenerering: Använd OpenAI GPT-3-API:et för att generera ett relevant svar baserat på användarens inmatning och chatthistoriken.

5. Text-till-tal: Utnyttja OpenAI:s text-till-tal-API för att konvertera det genererade svaret till en ljudfil.

6. Ljuduppspelning: Spela upp den genererade ljudfilen för användaren med hjälp av ett bibliotek som pygame.

7. Iterativ interaktion: Inrama hela processen i en loop, så att användaren kan fortsätta konversationen och assistenten kan bibehålla kontexten.

Den arkitektoniska diagrammet som presenteras i denna video visar en lösning som utnyttjar externa API:er för att möjliggöra effektiv röstinteraktion. Genom att dra nytta av dessa API:ers funktioner kan systemet erbjuda en smidig upplevelse för användaren, från ljudinspelning till text-till-tal-konvertering.

De viktigaste komponenterna i arkitekturen är:

1. Ljudinspelning: Systemet fångar upp ljudinmatning från användarens mikrofon och lagrar den i en fil för vidare bearbetning.

2. Transkribering: Den lagrade ljudfilen skickas sedan till OpenAI Whisper-API:et, som transkriberar ljudet till text. Denna text läggs sedan till i chatthistoriken, vilket representerar användarens inmatning.

3. Svarsgenerering: Texttranskriptionen skickas till GPT-4-API:et, som genererar ett svar baserat på chatthistoriken. Detta svar läggs också till i chatthistoriken.

4. Text-till-tal: Det genererade svaret skickas sedan till OpenAI Voice-API:et, som konverterar texten till en ljudfil som kan spelas upp för användaren.

5. Spårning av chatthistorik: Under hela processen upprätthåller systemet en chatthistorik, som innehåller både användarens inmatning och assistentens svar. Denna historik används för att ge kontext till GPT-4-modellen, vilket gör det möjligt att generera mer sammanhängande och relevanta svar.

Funktionen record_audio() ansvarar för att fånga upp ljud från mikrofonen och lagra det i en fil. Den använder speech_recognition-paketet för att initiera en igenkännare och aktivt lyssna på mikrofonen. När funktionen upptäcker ljud börjar den spela in och skriver ljudströmmen till filen test.wav. Denna process fortsätter tills användaren slutar prata, då ljudinspelningen är klar.

De viktigaste stegen i record_audio()-funktionen är:

1. Initiera Recognizer från speech_recognition-paketet.
2. Börja lyssna på mikrofonen med hjälp av Recognizer.listen_in_background()-metoden.
3. När ljud upptäcks, skriv ljudströmmen till test.wav-filen med Recognizer.write_to_file()-metoden.
4. Fortsätt inspelningsprocessen tills användaren slutar prata.

Transkriberingsfasen är en avgörande komponent i det övergripande systemet, där vi utnyttjar den kraftfulla Whisper-transkriptionsmodellen från OpenAI för att konvertera den inspelade ljudfilen till text. Denna textrepresentation används sedan som indata för språkmodellen för att generera ett svar.

I transcribe_audio()-funktionen läser vi först ljudfilen som spelades in av record_audio()-funktionen. Vi skapar sedan en OpenAI-klient och anger Whisper v2 large-modellen som transkriptionsmodell att använda. Ljudfilen skickas sedan till OpenAI API-slutpunkten för transkribering, och den resulterande texten returneras.

Den transkriberade texten läggs sedan till i chatthistoriken, med användarens roll tilldelad. Detta säkerställer att språkmodellen har tillgång till hela konversationskontexten när den genererar ett svar.

Kärnan i vår röstassistent ligger i generate_response-funktionen, som utnyttjar kraften i GPT-4-språkmodellen för att generera sammanhängande och kontextuella svar. Denna funktion tar den aktuella chatthistoriken som indata och producerar ett relevant och koncist svar.

Här är hur det fungerar:

1. Funktionen tar emot OpenAI-klienten, den aktuella chatthistoriken och användarens inmatning.
2. Den lägger till användarens inmatning i chatthistoriken, med rollen inställd på "user".
3. Funktionen använder sedan OpenAI chat.create()-metoden för att generera ett svar från GPT-4-modellen.
4. Modellen instrueras att använda den angivna chatthistoriken som kontext och generera ett svar som är relevant och koncist.
5. Det genererade svaret läggs till i chatthistoriken, med rollen inställd på "assistant".
6. Slutligen returnerar funktionen den genererade svars texten.

Det sista steget i vår röstbaserade AI-assistent är att omvandla det genererade textsvaret till en smidig, naturligt klingande talsyntes. Detta uppnås genom att använda en text-till-tal (TTS) -modell, som konverterar den textuella utdata till en ljudfil som kan spelas upp för användaren.

I vår implementation utnyttjar vi text-till-tal-funktionerna som tillhandahålls av OpenAI-API:et. Mer specifikt använder vi audio_to_text-slutpunkten för att generera en ljudfil från modellens textuella svar. Denna slutpunkt låter oss ange önskad röstmodell, vilket avgör egenskaperna hos den genererade talsyntesen, såsom ton, tonhöjd och talhastighet.

Den nuvarande implementationen av den röstbaserade AI-assistenten ger en solid grund, men det finns flera möjligheter att förbättra upplevelsen och utöka systemets funktionalitet. Presentatören lyfter fram några nyckelområden för förbättring:

1. Utnyttja Grok Whisper: Presentatören har nyligen fått tillgång till Grok Whisper-modellen, som förväntas ge en betydande ökning av transkriptionshastigheten, vilket förbättrar systemets övergripande responsivitet.

2. Integrera Grok för snabbare modellgenerering: Genom att ersätta den nuvarande API-baserade modellgenerering med Grok, strävar presentatören efter att uppnå ännu större hastighet och effektivitet i modellens svarsgenerering.

3. Utforska alternativ för text-till-tal: Presentatören överväger att ersätta den nuvarande text-till-tal-modellen med en lösning från Eleven Labs, som kan erbjuda en mer naturligt klingande röst, eventuellt Jaris röst.

4. Möjliggöra interaktion med lokala dokument: Presentatörens öppna källkodsprojekt, Local GPT, ger en möjlighet att integrera den röstbaserade assistenten med förmågan att chatta med och hämta information från lokala dokument, vilket utökar systemets kunskap och funktionalitet.

Implementeringen av den röstbaserade AI-assistenten med hjälp av OpenAI:s API:er visar ett modulärt och utbyggbart tillvägagångssätt. De viktiga komponenterna, inklusive ljudinspelning, transkribering, svarsgenerering och text-till-tal, är utformade för att enkelt kunna ersättas med alternativa lösningar, som Whisper- och Grok-modeller, samt text-till-tal-modeller från Eleven Labs.

Fokuset på modularitet och flexibilitet möjliggör framtida förbättringar och anpassningar av systemet, vilket gör det möjligt att integrera ytterligare funktioner som dokumentbaserade konversationer och funktionsanropsfunktionalitet. Den öppna källkoden för projektet och den aktiva Discord-communityn erbjuder möjligheter för bidrag och samarbeten från communityn, vilket ytterligare förbättrar funktionaliteten hos AI-assistenten.