建立一个具有记忆功能的语音助手可以是一个强大而引人入胜的项目。以下是关键步骤的简要概述:

1. 音频捕捉: 利用语音识别库如 speech_recognition 从用户麦克风捕捉音频输入。

2. 音频转录: 将录制的音频发送到 OpenAI Whisper API 以将语音转录为文本。

3. 聊天历史跟踪: 维护一个字典列表来跟踪对话,存储用户输入和助手响应。

4. 响应生成: 使用 OpenAI GPT-3 API 根据用户输入和对话历史生成相关响应。

5. 文本转语音: 利用 OpenAI 文本转语音 API 将生成的响应文本转换为音频文件。

6. 音频播放: 使用 pygame 等库播放生成的音频文件。

7. 迭代交互: 将整个过程包装在一个循环中,允许用户继续对话,助手保持上下文。

通过遵循这种结构化方法,您可以创建一个不仅能理解和响应用户输入,而且还能记住和引用正在进行的对话上下文的语音助手。

本视频中展示的架构图展示了一种利用外部 API 实现高效语音交互的解决方案。通过利用这些 API 的功能,该系统能够为用户提供从音频捕捉到文本转语音转换的无缝体验。

该架构的关键组件包括:

1. 音频捕捉: 系统从用户麦克风捕捉音频输入并将其存储在文件中以供进一步处理。

2. 转录: 存储的音频文件随后被发送到 OpenAI Whisper API,该 API 将音频转录为文本。这些文本随后被添加到聊天历史记录中,代表用户的输入。

3. 响应生成: 文本转录被传递到 GPT-4 API,该 API 根据聊天历史生成响应。这个响应也被添加到聊天历史记录中。

4. 文本转语音: 生成的响应随后被发送到 OpenAI 语音 API,该 API 将文本转换为可播放的音频文件。

5. 聊天历史跟踪: 在整个过程中,系统保持聊天历史记录,包括用户的输入和助手的响应。这个历史记录用于为 GPT-4 模型提供上下文,使其能够生成更连贯和相关的响应。

代码的模块化设计允许轻松替换单个组件,如转录或文本转语音模型。这种灵活性使系统能够随时间进行调整和改进,利用语言模型和语音技术的进步。

在后续视频中,演讲者计划探索替代解决方案,包括使用 Grok Whisper 进行转录以及使用 Eleven Lab 进行文本转语音,这可能会提供性能和质量方面的改进。此外,演讲者还提到了将系统与其开源项目 Local GPT 集成的可能性,以实现与个人文档和数据源的交互。

总的来说,这种架构展示了一种利用外部 API 功能构建语音助手的实用方法,同时也突出了进一步改进和定制的潜力,以满足特定需求。

record_audio() 函数负责从麦克风捕捉音频并将其存储在文件中。它利用 speech_recognition 包初始化一个识别器并主动监听麦克风。每当函数检测到音频时,它开始录音并将音频流写入 test.wav 文件。这个过程一直持续到用户停止说话,此时音频录制完成。

record_audio() 函数的关键步骤包括:

1. 从 speech_recognition 包初始化 Recognizer。
2. 使用 Recognizer.listen_in_background() 方法开始监听麦克风。
3. 检测到音频时,使用 Recognizer.write_to_file() 方法将音频流写入 test.wav 文件。
4. 一直录制到用户停止说话。

这个函数提供了一种无缝的方式来捕捉用户的音频输入,这些输入将在对话助手工作流的后续步骤中使用。

转录阶段是整个系统的关键组件,我们利用 OpenAI 强大的 Whisper 转录模型将录制的音频转换为文本。这个文本表示将用作语言模型的输入,以生成响应。

在 transcribe_audio() 函数中,我们首先读取由 record_audio() 函数录制的音频文件。然后我们创建一个 OpenAI 客户端,并将 Whisper v2 大模型指定为要使用的转录模型。音频文件随后被发送到 OpenAI API 端点进行转录,并返回转录后的文本。

这个转录后的文本随后被添加到聊天历史记录中,并被赋予用户角色。这确保了语言模型在生成响应时可以访问整个对话的上下文。

使用 Whisper 模型提供了高质量和准确的转录,这对于对话助手的整体性能和用户体验至关重要。通过集成这种强大的转录功能,我们可以确保系统能够有效地理解和响应用户的输入,即使音频质量可能不太理想。

我们对话助手的核心在于 generate_response 函数,它利用 GPT-4 语言模型的力量生成连贯和上下文相关的响应。该函数以当前的聊天历史作为输入,并产生相关且简洁的响应。

它的工作原理如下:

1. 该函数接收 OpenAI 客户端、当前的聊天历史和用户的输入。
2. 它将用户的输入附加到聊天历史中,并将角色设置为"用户"。
3. 该函数然后使用 OpenAI chat.create() 方法从 GPT-4 模型生成响应。
4. 该模型被指示使用提供的聊天历史作为上下文,并生成相关且简洁的响应。
5. 生成的响应被添加到聊天历史中,并将角色设置为"助手"。
6. 最后,该函数返回生成的响应文本。

通过不断更新聊天历史并将其反馈到模型中,助手能够保持上下文并提供连贯的响应,即使对话在进行中。这允许更自然和引人入胜的互动,助手可以理解用户的意图并提供有帮助和信息丰富的答复。

使用强大的 GPT-4 模型确保生成的响应质量很高,对语言、上下文和推理有很强的掌握。这使助手能够进行智能和有意义的对话,使其成为各种应用程序的有价值工具。

我们对话 AI 助手的最后一步是将生成的文本响应转换为流畅自然的语音。这是通过使用文本转语音(TTS)模型实现的,该模型将文本输出转换为可播放的音频文件。

在我们的实现中,我们利用 OpenAI API 提供的文本转语音功能。具体来说,我们使用 audio_to_text 端点从模型的文本响应生成音频文件。该端点允许我们指定所需的语音模型,该模型决定了生成语音的特性,如音调、音高和语速。

通过集成这种 TTS 功能,我们可以提供更身临其境和引人入胜的用户体验,因为助手的响应以自然、人性化的方式传递。这有助于创造一种更流畅和直观的互动,因为用户只需聆听助手的响应,而不必阅读文本。

为了确保流畅的播放体验,我们还在开始音频播放之前加入了短暂的延迟。这有助于防止助手打断用户或过早切断音频,因为用户可能仍在处理前一个响应。

总的来说,文本转语音集成是一个关键组件,它使我们的对话 AI 助手栩栩如生,将文本输出转换为更自然、引人入胜的音频体验。

当前语音 AI 助手的实现提供了一个坚实的基础,但仍有几个机会来增强体验并扩展系统的功能。演讲者强调了几个主要的改进领域:

1. 利用 Grok Whisper: 演讲者最近获得了 Grok Whisper 模型的访问权限,预计这将大幅提高转录过程的速度,从而提高系统的整体响应能力。

2. 集成 Grok 以实现更快的模型生成: 通过用 Grok 替换当前的基于 API 的模型生成,演讲者旨在实现模型响应生成的更高速度和效率。

3. 探索文本转语音替代方案: 演讲者正在考虑用 Eleven Labs 的解决方案取代当前的文本转语音模型,这可能会提供更自然的声音,可能是 Jaris 的声音。

4. 启用本地文档交互: 演讲者的开源项目 Local GPT 为将语音助手与本地文档的聊天和信息检索功能集成提供了机会,从而扩展了系统的知识和功能。

5. 纳入函数调用: 演讲者设想可以让模型不仅能从文档中检索信息,还能执行各种操作,进一步增强助手的功能。

演讲者鼓励社区参与和贡献这个项目以及 Local GPT 项目,以推动这些改进并探索新的可能性。活跃的 Discord 社区也被强调为有兴趣合作或寻求支持的人的资源。

总的来说,演讲者致力于不断增强语音 AI 助手,利用最新的语言模型进步,并探索创新的方式来扩展其功能和用户体验。

使用 OpenAI API 实现语音 AI 助手的方法展示了一种模块化和可扩展的方法。包括音频录制、转录、响应生成和文本转语音在内的关键组件都被设计为可以轻松替换,例如使用 Whisper 和 Grok 模型以及 Eleven Labs 的文本转语音模型。

对模块性和灵活性的关注允许对系统进行未来的改进和定制,实现文档对话和函数调用等附加功能的集成。项目的开源性质和活跃的 Discord 社区为来自社区的贡献和合作提供了机会,进一步增强了 AI 助手的功能。

总的来说,这种实现为构建强大和多功能的语音 AI 助手提供了坚实的基础,并有潜力扩展到各种应用,包括个人助理、基于文档的交互和任务自动化。