Xây dựng một trợ lý giọng nói với bộ nhớ có thể là một dự án mạnh mẽ và hấp dẫn. Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về các bước chính cần thực hiện:

1. Ghi âm: Sử dụng thư viện nhận dạng giọng nói như speech_recognition để ghi âm đầu vào từ microphone của người dùng.

2. Chuyển văn bản: Gửi âm thanh đã ghi lại đến API Whisper của OpenAI để chuyển đổi giọng nói thành văn bản.

3. Theo dõi lịch sử trò chuyện: Duy trì một danh sách các từ điển để theo dõi cuộc trò chuyện, lưu trữ đầu vào của người dùng và phản hồi của trợ lý.

4. Tạo phản hồi: Sử dụng API GPT-3 của OpenAI để tạo ra một phản hồi liên quan dựa trên đầu vào của người dùng và lịch sử cuộc trò chuyện.

5. Chuyển văn bản thành giọng nói: Sử dụng API chuyển văn bản thành giọng nói của OpenAI để chuyển đổi phản hồi được tạo ra thành tệp âm thanh.

6. Phát lại âm thanh: Phát lại tệp âm thanh được tạo ra cho người dùng bằng cách sử dụng thư viện như pygame.

7. Tương tác lặp đi lặp lại: Bọc toàn bộ quá trình trong một vòng lặp, cho phép người dùng tiếp tục cuộc trò chuyện và trợ lý duy trì ngữ cảnh.

Sơ đồ kiến trúc được trình bày trong video này thể hiện một giải pháp sử dụng các API bên ngoài để cho phép tương tác bằng giọng nói hiệu quả. Bằng cách tận dụng các khả năng của những API này, hệ thống có thể cung cấp một trải nghiệm liền mạch cho người dùng, từ ghi âm đến chuyển văn bản thành giọng nói.

Các thành phần chính của kiến trúc là:

1. Ghi âm: Hệ thống ghi âm đầu vào từ microphone của người dùng và lưu trữ nó trong một tệp để xử lý tiếp.

2. Chuyển văn bản: Tệp âm thanh đã lưu được gửi đến API Whisper của OpenAI, nó chuyển đổi âm thanh thành văn bản. Văn bản này sau đó được thêm vào lịch sử trò chuyện, đại diện cho đầu vào của người dùng.

3. Tạo phản hồi: Bản chuyển văn bản được chuyển đến API GPT-4, nó tạo ra một phản hồi dựa trên lịch sử trò chuyện. Phản hồi này cũng được thêm vào lịch sử trò chuyện.

4. Chuyển văn bản thành giọng nói: Phản hồi được tạo ra sau đó được gửi đến API Giọng nói của OpenAI, nó chuyển đổi văn bản thành tệp âm thanh có thể được phát lại cho người dùng.

5. Theo dõi lịch sử trò chuyện: Trong suốt quá trình này, hệ thống duy trì một lịch sử trò chuyện, bao gồm cả đầu vào của người dùng và phản hồi của trợ lý. Lịch sử này được sử dụng để cung cấp ngữ cảnh cho mô hình GPT-4, cho phép nó tạo ra các phản hồi liên kết và liên quan hơn.

Thiết kế mô-đun của mã cho phép thay thế dễ dàng các thành phần riêng lẻ, chẳng hạn như mô hình chuyển văn bản hoặc chuyển văn bản thành giọng nói. Sự linh hoạt này cho phép hệ thống được điều chỉnh và cải thiện theo thời gian, tận dụng các bước tiến trong các mô hình ngôn ngữ và công nghệ giọng nói.

Trong các video tiếp theo, người trình bày dự định khám phá các giải pháp thay thế, bao gồm việc sử dụng Grok Whisper cho chuyển văn bản và Eleven Lab cho chuyển văn bản thành giọng nói, những điều này có thể mang lại cải thiện về hiệu suất và chất lượng. Ngoài ra, người trình bày đề cập đến khả năng tích hợp hệ thống với dự án nguồn mở của họ, Local GPT, để cho phép tương tác với các tài liệu và nguồn dữ liệu cá nhân.

Nói chung, kiến trúc này thể hiện một cách tiếp cận thực tế để xây dựng một trợ lý có khả năng sử dụng giọng nói bằng cách tận dụng các khả năng của các API bên ngoài, đồng thời cũng nhấn mạnh tiềm năng để cải thiện và tùy chỉnh thêm để đáp ứng các yêu cầu cụ thể.

Hàm record_audio() chịu trách nhiệm ghi âm từ microphone và lưu trữ nó vào một tệp. Nó sử dụng gói speech_recognition để khởi tạo một bộ nhận dạng và lắng nghe tích cực microphone. Bất cứ khi nào hàm phát hiện ra âm thanh, nó sẽ bắt đầu ghi âm và ghi luồng âm thanh vào tệp test.wav. Quá trình này sẽ tiếp tục cho đến khi người dùng ngừng nói, lúc đó việc ghi âm sẽ hoàn tất.

Các bước chính trong hàm record_audio() là:

1. Khởi tạo Recognizer từ gói speech_recognition.
2. Bắt đầu lắng nghe microphone bằng cách sử dụng phương thức Recognizer.listen_in_background().
3. Khi phát hiện ra âm thanh, ghi luồng âm thanh vào tệp test.wav bằng cách sử dụng phương thức Recognizer.write_to_file().
4. Tiếp tục quá trình ghi âm cho đến khi người dùng ngừng nói.

Hàm này cung cấp một cách liền mạch để ghi âm đầu vào từ người dùng, sau đó được sử dụng trong các bước tiếp theo của quy trình trợ lý trò chuyện.

Giai đoạn chuyển văn bản là một thành phần quan trọng của toàn bộ hệ thống, nơi chúng ta tận dụng mô hình chuyển văn bản mạnh mẽ Whisper từ OpenAI để chuyển đổi âm thanh đã ghi lại thành văn bản. Biểu diễn văn bản này sau đó được sử dụng làm đầu vào cho mô hình ngôn ngữ để tạo ra phản hồi.

Trong hàm transcribe_audio(), trước tiên chúng ta đọc tệp âm thanh đã được ghi lại bởi hàm record_audio(). Sau đó, chúng ta tạo một khách hàng OpenAI và chỉ định mô hình Whisper v2 lớn làm mô hình chuyển văn bản để sử dụng. Tệp âm thanh sau đó được gửi đến điểm cuối API OpenAI để chuyển văn bản, và văn bản kết quả được trả về.

Văn bản đã chuyển được thêm vào lịch sử trò chuyện, với vai trò của người dùng được gán cho nó. Điều này đảm bảo rằng mô hình ngôn ngữ có quyền truy cập vào toàn bộ ngữ cảnh của cuộc trò chuyện khi tạo ra một phản hồi.

Việc sử dụng mô hình Whisper cung cấp chuyển văn bản chất lượng cao và chính xác, điều này rất cần thiết cho hiệu suất tổng thể và trải nghiệm người dùng của trợ lý trò chuyện. Bằng cách tích hợp khả năng chuyển văn bản mạnh mẽ này, chúng ta có thể đảm bảo rằng hệ thống có thể hiểu và phản hồi hiệu quả đầu vào của người dùng, ngay cả trong những trường hợp chất lượng âm thanh không hoàn hảo.

Hạt nhân của trợ lý trò chuyện của chúng ta nằm trong hàm generate_response, nơi sử dụng sức mạnh của mô hình ngôn ngữ GPT-4 để tạo ra các phản hồi liên kết và có ngữ cảnh. Hàm này nhận lịch sử trò chuyện hiện tại làm đầu vào và tạo ra một phản hồi liên quan và ngắn gọn.

Nó hoạt động như thế nào:

1. Hàm nhận khách hàng OpenAI, lịch sử trò chuyện hiện tại và đầu vào của người dùng.
2. Nó thêm đầu vào của người dùng vào lịch sử trò chuyện, với vai trò được đặt là "user".
3. Sau đó, hàm sử dụng phương thức chat.create() của OpenAI để tạo ra một phản hồi từ mô hình GPT-4.
4. Mô hình được hướng dẫn sử dụng lịch sử trò chuyện được cung cấp làm ngữ cảnh và tạo ra một phản hồi liên quan và ngắn gọn.
5. Phản hồi được tạo ra được thêm vào lịch sử trò chuyện, với vai trò được đặt là "assistant".
6. Cuối cùng, hàm trả về văn bản phản hồi được tạo ra.

Bằng cách liên tục cập nhật lịch sử trò chuyện và cung cấp lại cho mô hình, trợ lý có thể duy trì ngữ cảnh và cung cấp các phản hồi liên kết, ngay cả khi cuộc trò chuyện tiến triển. Điều này cho phép một tương tác tự nhiên và hấp dẫn hơn, nơi trợ lý có thể hiểu ý định của người dùng và cung cấp câu trả lời hữu ích và thông tin.

Việc sử dụng mô hình mạnh mẽ GPT-4 đảm bảo rằng các phản hồi được tạo ra có chất lượng cao, với sự nắm bắt mạnh mẽ về ngôn ngữ, ngữ cảnh và lý luận. Điều này cho phép trợ lý tham gia vào các cuộc trò chuyện thông minh và có ý nghĩa, biến nó thành một công cụ có giá trị cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Bước cuối cùng trong trợ lý AI trò chuyện của chúng ta là chuyển đổi phản hồi văn bản được tạo ra thành giọng nói mượt mà và tự nhiên. Điều này được thực hiện thông qua việc sử dụng một mô hình chuyển văn bản thành giọng nói (TTS), chuyển đổi đầu ra văn bản thành tệp âm thanh có thể được phát lại cho người dùng.

Trong cách triển khai của chúng tôi, chúng tôi tận dụng khả năng chuyển văn bản thành giọng nói do API OpenAI cung cấp. Cụ thể, chúng tôi sử dụng điểm cuối audio_to_text để tạo ra tệp âm thanh từ phản hồi văn bản của mô hình. Điểm cuối này cho phép chúng tôi chỉ định mô hình giọng nói mong muốn, xác định các đặc điểm của giọng nói được tạo ra, chẳng hạn như âm sắc, cao độ và tốc độ nói.

Bằng cách tích hợp chức năng TTS này, chúng tôi có thể cung cấp một trải nghiệm người dùng sâu sắc và hấp dẫn hơn, nơi phản hồi của trợ lý được chuyển tải bằng một cách tự nhiên, giống con người. Điều này giúp tạo ra một tương tác liền mạch và trực quan hơn, vì người dùng chỉ cần lắng nghe phản hồi của trợ lý thay vì phải đọc văn bản.

Để đảm bảo một trải nghiệm