建立一個具有記憶功能的語音助手可以是一個強大而引人入勝的專案。以下是關鍵步驟的簡要概述:

1. 音訊捕捉: 利用語音識別庫如 speech_recognition 來捕捉使用者麥克風的音訊輸入。

2. 音訊轉錄: 將錄製的音訊發送到 OpenAI Whisper API 以將語音轉錄為文字。

3. 聊天歷史追蹤: 維護一個字典列表來跟踪對話,存儲使用者的輸入和助手的回應。

4. 回應生成: 使用 OpenAI GPT-3 API 根據使用者的輸入和對話歷史生成相關的回應。

5. 文字轉語音: 利用 OpenAI 文字轉語音 API 將生成的回應文字轉換為音訊檔案。

6. 音訊播放: 使用像 pygame 這樣的庫播放生成的音訊檔案。

7. 迭代互動: 將整個過程包裹在一個循環中,允許使用者繼續對話,助手保持上下文。

通過遵循這種結構化的方法,您可以創建一個不僅能理解和回應使用者輸入,而且還能記住和參考正在進行的對話上下文的語音助手。

本視頻中展示的架構圖展示了一個利用外部 API 實現高效語音交互的解決方案。通過利用這些 API 的功能,該系統能為使用者提供從音訊捕捉到文字轉語音的無縫體驗。

該架構的關鍵組件包括:

1. 音訊捕捉: 系統從使用者的麥克風捕捉音訊輸入,並將其存儲在檔案中以供進一步處理。

2. 轉錄: 存儲的音訊檔案隨後被發送到 OpenAI Whisper API,該 API 將音訊轉錄為文字。這些文字被添加到聊天歷史中,代表使用者的輸入。

3. 回應生成: 文字轉錄被傳遞到 GPT-4 API,該 API 根據聊天歷史生成回應。這個回應也被添加到聊天歷史中。

4. 文字轉語音: 生成的回應被發送到 OpenAI 語音 API,該 API 將文字轉換為可以播放給使用者的音訊檔案。

5. 聊天歷史追蹤: 在整個過程中,系統保持聊天歷史,包括使用者的輸入和助手的回應。這個歷史被用來為 GPT-4 模型提供上下文,使其能夠生成更連貫和相關的回應。

代碼的模塊化設計允許輕鬆替換個別組件,如轉錄或文字轉語音模型。這種靈活性使系統能夠隨時間進行調整和改進,利用語言模型和語音技術的進步。

在後續的視頻中,演講者計劃探索替代方案,包括使用 Grok Whisper 進行轉錄和使用 Eleven Lab 進行文字轉語音,這可能會提供性能和質量的改進。此外,演講者提到了將系統與其開源項目 Local GPT 集成的可能性,以實現與個人文件和數據源的交互。

總的來說,這種架構展示了一種利用外部 API 功能構建語音助手的實用方法,同時也突出了進一步改進和定制的潛力,以滿足特定需求。

record_audio() 函數負責從麥克風捕捉音訊並將其存儲在檔案中。它利用 speech_recognition 套件初始化一個識別器,並積極監聽麥克風。每當函數檢測到音訊時,它就開始錄音並將音訊流寫入 test.wav 檔案。這個過程一直持續到使用者停止說話,此時音訊錄製就完成了。

record_audio() 函數的關鍵步驟包括:

1. 從 speech_recognition 套件初始化 Recognizer。
2. 使用 Recognizer.listen_in_background() 方法開始監聽麥克風。
3. 當檢測到音訊時,使用 Recognizer.write_to_file() 方法將音訊流寫入 test.wav 檔案。
4. 一直持續錄音,直到使用者停止說話。

這個函數提供了一種無縫的方式來捕捉使用者的音訊輸入,這些輸入將在對話助手工作流的後續步驟中使用。

轉錄階段是整個系統的關鍵組件,我們利用 OpenAI 強大的 Whisper 轉錄模型將錄製的音訊轉換為文字。這個文字表示然後被用作語言模型的輸入,以生成回應。

在 transcribe_audio() 函數中,我們首先讀取由 record_audio() 函數錄製的音訊檔案。然後我們創建一個 OpenAI 客戶端,並將 Whisper v2 大型模型指定為要使用的轉錄模型。音訊檔案隨後被發送到 OpenAI API 端點進行轉錄,並返回轉錄後的文字。

這個轉錄後的文字被添加到聊天歷史中,並被指定為使用者的角色。這確保了語言模型在生成回應時可以訪問整個對話的上下文。

使用 Whisper 模型提供了高質量和準確的轉錄,這對於對話助手的整體性能和用戶體驗至關重要。通過集成這種強大的轉錄功能,我們可以確保系統能夠有效地理解和回應使用者的輸入,即使在音質可能不太理想的情況下也是如此。

我們對話助手的核心在於 generate_response 函數,它利用強大的 GPT-4 語言模型生成連貫和上下文相關的回應。這個函數以當前的聊天歷史作為輸入,產生相關且簡潔的回應。

它的工作原理如下:

1. 該函數接收 OpenAI 客戶端、當前的聊天歷史和使用者的輸入。
2. 它將使用者的輸入附加到聊天歷史中,並將角色設置為「使用者」。
3. 函數然後使用 OpenAI chat.create() 方法從 GPT-4 模型生成回應。
4. 該模型被指示使用提供的聊天歷史作為上下文,並生成相關且簡潔的回應。
5. 生成的回應被添加到聊天歷史中,並將角色設置為「助手」。
6. 最後,函數返回生成的回應文字。

通過不斷更新聊天歷史並將其反饋到模型中,助手能夠保持上下文並提供連貫的回應,即使對話在進行中。這允許更自然和引人入勝的互動,因為助手可以理解使用者的意圖並提供有用和有信息量的答案。

使用強大的 GPT-4 模型確保生成的回應質量很高,對語言、上下文和推理都有很強的掌握。這使助手能夠進行智能和有意義的對話,使其成為各種應用的有價值工具。

我們對話 AI 助手的最後一步是將生成的文字回應轉換為流暢自然的語音。這是通過使用文字轉語音 (TTS) 模型實現的,該模型將文本輸出轉換為可以播放給使用者的音訊檔案。

在我們的實現中,我們利用 OpenAI API 提供的文字轉語音功能。具體來說,我們使用 audio_to_text 端點從模型的文字回應生成音訊檔案。這個端點允許我們指定所需的語音模型,該模型決定生成語音的特性,如音調、音高和說話速度。

通過集成這個 TTS 功能,我們可以提供更沉浸式和引人入勝的用戶體驗,因為助手的回應以自然、人性化的方式傳遞。這有助於創造一個更流暢和直觀的互動,因為使用者可以簡單地聽助手的回應,而不是必須閱讀文字。

為了確保流暢的播放體驗,我們還在開始音訊播放之前加入了短暫的延遲。這有助於防止助手打斷使用者或過早切斷音訊,因為使用者可能仍在處理前一個回應。

總的來說,文字轉語音集成是一個關鍵組件,它使我們的對話 AI 助手生動起來,將文字輸出轉換為更自然和引人入勝的音訊體驗。

目前實現的基於語音的 AI 助手提供了一個良好的基礎,但仍有幾個機會來增強體驗並擴展系統的功能。演講者強調了一些主要的改進領域:

1. 利用 Grok Whisper: 演講者最近獲得了 Grok Whisper 模型的訪問權限,預計這將大幅提高轉錄過程的速度,從而提高系統的整體響應能力。

2. 集成 Grok 以實現更快的模型生成: 通過用 Grok 取代當前基於 API 的模型生成,演講者旨在實現模型回應生成的更大速度和效率。

3. 探索替代的文字轉語音方案: 演講者正在考慮用 Eleven Labs 的解決方案取代當前的文字轉語音模型,這可能會提供更自然的聲音,可能是 Jaris 的聲音。

4. 實現與本地文件的交互: 演講者的開源項目 Local GPT 提供了將語音助手與能夠與本地文件聊天和檢索信息的功能集成的機會,從而擴展了系統的知識和功能。

5. 納入函數調用: 演講者設想可以讓模型不僅能夠從文件中檢索信息,還能執行各種操作,進一步增強助手的功能。

演講者鼓勵社區參與和貢獻這個項目,以及 Local GPT 項目,以推動這些改進並探索新的可能性。活躍的 Discord 社區也被強調為有興趣合作或尋求支持的人提供的資源。

總的來說,演講者致力於不斷增強基於語音的 AI 助手,利用最新的語言模型進步,並探索創新的方式來擴展其功能和用戶體驗。

使用 OpenAI API 實現基於語音的 AI 助手展示了一種模塊化和可擴展的方法。包括音訊錄製、轉錄、回應生成和文字轉語音在內的關鍵組件都被設計為可以輕鬆替換為替代方案,如 Whisper 和 Grok 模型,以及 Eleven Labs 的文字轉語音模型。

對模塊性和靈活性的關注允許對系統進行未來的改進和定制,實現與基於文件的對話和函數調用功能等附加功能的集成。項目的開源性質和活躍的 Discord 社區為社區貢獻和協作提供了機會,進一步增強了 AI 助手的功能。

總的來說,這種實現為構建一個強大和多功能的基於語音的 AI 助手提供了一個良好的基礎,並有潛力擴展到各種應用,包括個人助手、基於文件的互動和任務自動化。