Mô hình Whisper, được phát triển bởi OpenAI, đã chứng minh là một công cụ mạnh mẽ cho việc chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Tuy nhiên, khi đến tốc độ, việc triển khai API Groq của Whisper vượt trội so với API OpenAI một cách đáng kể.

Trong một bài kiểm tra tốc độ sử dụng tệp âm thanh 30 phút, API Groq đã hoàn thành việc chuyển đổi trong 24 giây, trong khi API OpenAI mất 67 giây. Điều này có nghĩa là API Groq có thể chuyển đổi âm thanh trong khoảng một phần ba thời gian của API OpenAI.

Lợi thế chính của API Groq là phần cứng chuyên dụng và cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa, cho phép nó xử lý dữ liệu âm thanh nhanh hơn nhiều so với các dịch vụ đám mây dùng cho mục đích chung được cung cấp bởi OpenAI. Sự khác biệt về tốc độ này càng trở nên rõ ràng hơn khi làm việc với các tệp âm thanh lớn hơn, khiến API Groq trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các ứng dụng thoại thời gian thực hoặc gần thời gian thực.

Trong video này, chúng tôi khám phá sự kết hợp mạnh mẽ của Groq và DeepGram để tạo ra một trợ lý thoại nhanh như chớp. Bằng cách tận dụng API Whisper của Groq để chuyển đổi âm thanh và mô hình Llama 3,8 tỷ để tạo văn bản, chúng tôi đạt được tốc độ và hiệu quả đáng kể.

Để bổ sung cho điều này, chúng tôi sử dụng khả năng chuyển văn bản thành giọng nói của DeepGram để tạo ra đầu ra âm thanh cuối cùng. Tuy nhiên, chúng tôi gặp một thách thức khi các phản hồi của Groq nhanh đến mức mà việc tạo âm thanh của DeepGram không thể theo kịp. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi phải giới thiệu một thời gian đệm trước khi gọi API DeepGram, đảm bảo đầu ra âm thanh khớp với văn bản được tạo ra.

Cấu hình này cung cấp một sự cải thiện hiệu suất ấn tượng so với triển khai trước đó sử dụng các dịch vụ của OpenAI. Việc chuyển đổi Whisper trên Groq nhanh gần ba lần so với phiên bản OpenAI, khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các tệp âm thanh lớn hơn.

Trong triển khai này, chúng tôi gặp một thách thức với API chuyển văn bản thành giọng nói của DeepGram. Các phản hồi từ API Groq nhanh đến mức âm thanh được tạo ra bởi DeepGram thường ngắn hơn phản hồi thực tế, dẫn đến một đầu ra không đồng bộ.

Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi phải giới thiệu một thời gian đệm trước khi gọi API DeepGram. Điều này cho phép hệ thống chờ một khoảng thời gian nhất định trước khi tạo ra âm thanh cuối cùng, đảm bảo rằng đầu ra âm thanh khớp với phản hồi từ mô hình ngôn ngữ.

Tuy nhiên, việc xác định thời gian đệm tối ưu không phải là đơn giản. Chúng tôi phải thử nghiệm với các giá trị khác nhau để tìm ra sự cân bằng đúng giữa tốc độ và đồng bộ hóa. Đây là một lĩnh vực vẫn cần được nghiên cứu và tinh chỉnh thêm.

Khi sử dụng API Whisper của Groq để chuyển đổi âm thanh, điều quan trọng là phải lưu ý các giới hạn tốc độ được áp đặt bởi dịch vụ này. Khi nền tảng mở rộng cơ sở hạ tầng của nó, những giới hạn tốc độ này có thể được cải thiện, nhưng hiện tại, chúng có thể là một mối quan ngại, đặc biệt nếu bạn đang thử nghiệm hệ thống một cách rộng rãi.

Đối với DeepGram, dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói được sử dụng trong triển khai, đây là một dịch vụ có tính phí. Tuy nhiên, khi bạn đăng ký, bạn sẽ nhận được $200 tín dụng, có thể được sử dụng để thử nghiệm dịch vụ này miễn phí. Đây là một cơ hội tuyệt vời để thử nghiệm các mô hình tiên tiến và khả năng tốc độ cao được cung cấp bởi DeepGram mà không phải chịu chi phí ngay lập tức.

Trong video tiếp theo, tôi dự định khám phá khả năng sử dụng các mô hình cục bộ cho hệ thống trợ lý thoại. Trong khi triển khai hiện tại tận dụng tốc độ và khả năng của các dịch vụ đám mây như Groq và DeepGram, có thể có lợi ích khi sử dụng các mô hình cục bộ, chẳng hạn như cải thiện quyền riêng tư và có thể giảm độ trễ.

Tôi chưa tìm thấy sự kết hợp hoàn hảo giữa các mô hình cục bộ, nhưng tôi đang tích cực thử nghiệm các tùy chọn khác nhau. Mục tiêu là tạo ra một phiên bản hoàn toàn cục bộ của hệ thống trợ lý thoại, không phụ thuộc vào bất kỳ API bên ngoài nào.

Việc khám phá các mô hình cục bộ sẽ là trọng tâm của video tiếp theo trong loạt video này. Tôi sẽ chia sẻ những phát hiện của mình, những thách thức mà tôi gặp phải và những ưu và nhược điểm của việc sử dụng các mô hình cục bộ so với cách tiếp cận dựa trên đám mây. Người đăng ký có thể mong đợi video sắp tới, nó sẽ cung cấp những hiểu biết có giá trị về các trao đổi và xem xét khi xây dựng một hệ thống trợ lý thoại hoàn toàn dựa trên các tài nguyên cục bộ.