Jak zbudować asystenta głosowego AI w Pythonie, używając interfejsu API OpenAI ChatGPT

Czy jesteś zainteresowany/a budowaniem własnego inteligentnego asystenta głosowego? W tym samouczku pokażemy Ci, jak zbudować inteligentnego asystenta głosowego w języku Python, korzystając z interfejsu API OpenAI ChatGPT. Przejdziemy przez każdą linię kodu, więc nawet jeśli nie jesteś jeszcze zaznajomiony/a z OpenAI, będziesz w stanie śledzić.

Ustawienie środowiska

Przed przejściem do kodu, musimy skonfigurować nasze środowisko pracy i zainstalować niezbędne narzędzia. Na początek zainstalujemy kilka bibliotek, w tym Chargpt APA, OpenAI Whisper i CoQE TTS text-to-speech. Dodatkowo, wszystko zbudujemy w narzędziu Gradio, łatwym w użyciu interfejsie użytkownika, który pomoże nam stworzyć interfejs naszej aplikacji.

Następnie, skonfigurujemy model konwersji tekstu na mowę, model konwersji mowy na tekst oraz nasz klucz OpenAI. Do transkrypcji głosowej będziemy używać biblioteki OpenAI Whisper, a do uzupełniania GPT-3 będziemy korzystać z OpenAI API.

Instalowanie bibliotek

Aby rozpocząć, będziemy musieli zainstalować wymagane biblioteki. Korzystamy z TTS, biblioteki do konwersji tekstu na mowę, oraz Numpy, OpenAI Whisper, Gradio i OpenAI.

diff

!pip zainstaluj TTS
!pip zainstaluj numpy==1.21
!pip zainstaluj openai==0.10.2
!pip zainstaluj gradio
!pip zainstaluj openai_whisper

Importowanie bibliotek

Po zainstalowaniu bibliotek, zaimportujemy wszystkie wymagane modele. Zaimportujemy Whisperous, Whisper, Gradio, OpenAI i TTS. Te biblioteki pomogą nam zbudować różne komponenty naszego asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji.

python

import whisperous.whisper as szepczeć
import gradio as gr
import openai.api as api
import TTS

Konfiguracja modelu przekształcania tekstu na mowę

Następnie skonfigurujemy model tekst-do-mowy. Do zbudowania modelu użyjemy biblioteki TTS. Dzięki temu nasz asystent głosowy AI będzie mógł przekształcać tekst na mowę.

makefile

# Konfiguracja modelu TTS
tts = TTS.TTS()
tts.load_model(engine="tts", lang="pl")

Konfiguracja modelu Mowa-na-tekst

Będziemy również musieli skonfigurować model mowy na tekst. Do tego celu będziemy używać biblioteki OpenAI Whisper. Dzięki temu nasz głosowy asystent AI będzie mógł zamieniać mowę na tekst.

csharp

# Konfiguracja słuchawek
wh = whisper.Whisper()
wh.init(whisper.DeviceType.GPU, "pl-PL")

Tworzenie klucza API OpenAI

Wreszcie, ustawimy nasz klucz API OpenAI. Dzięki temu będziemy mogli korzystać z GPT-3 do uzupełniania języka.

makefile

# Ustawienie klucza API OpenAI
klucz_api = "TWÓJ_KLUCZ_API"
api.api_key = klucz_api

Budowanie asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji

Teraz, gdy mamy skonfigurowane środowisko, jesteśmy gotowi, aby rozpocząć budowanie naszego asystenta głosowego AI. Skorzystamy z Gradio, aby zbudować interfejs użytkownika dla naszej aplikacji. To umożliwi użytkownikom zadawanie pytań i otrzymywanie odpowiedzi od naszego asystenta głosowego AI.

python

def generate_response(text):
    # Przetwarzaj tekst na mowę
    audio = tts.get_tts(text, "female")

    # Przetwarzaj mowę na tekst
    text = wh.transcribe(audio, "en-US")

    # Generuj odpowiedź przy użyciu GPT-3
    prompt = "Odpowiedz na następujące pytanie: " + text
    response = api.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1000)

    # Przetwarzaj odpowiedź na tekst
    answer = response.choices[0].text

    # Przetwarzaj tekst na mowę

Podsumowanie

Podsumowując, budowa asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji przy użyciu interfejsu API OpenAI ChatGPT i języka Python to doskonały sposób na eksplorację potencjału technologii AI. Dzięki dostępnym bibliotekom i narzędziom łatwo można stworzyć środowisko i stworzyć asystenta głosowego, który będzie odpowiadał na pytania użytkowników i wykonywał różne zadania.

W tym samouczku przeszliśmy przez proces konfiguracji środowiska poprzez instalację niezbędnych bibliotek i modeli. Następnie zbudowaliśmy modele przekształcające tekst na mowę i mowę na tekst oraz skonfigurowaliśmy klucz API OpenAI. Na koniec, użyliśmy Gradio do stworzenia interfejsu użytkownika dla naszego asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji.

Podczas gdy ten samouczek jest doskonałym punktem wyjścia, istnieje wiele innych sposobów, aby ulepszyć i dostosować swojego asystenta głosowego AI. Na przykład, można dodać więcej funkcjonalności, takich jak możliwość wysyłania wiadomości e-mail, odtwarzania muzyki lub kontrolowania urządzeń w inteligentnym domu. Ponadto, można przeszkolić model AI w określonych dziedzinach lub poprawić jego dokładność przez strojenie.

Ogólnie rzecz biorąc, budowanie asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji jest zabawnym i satysfakcjonującym projektem, który może przynieść dużo korzyści użytkownikom. Dzięki mocy interfejsu API OpenAI ChatGPT i języka Python możliwości są nieograniczone.

FAQs

Oczywiście, oto kilka przydatnych odpowiedzi na pytania dotyczące tworzenia asystenta głosowego AI w Pythonie za pomocą interfejsu API OpenAI ChatGPT:

P1: Co to jest AI asystent głosowy?

A1: Asystent głosowy AI to program komputerowy, który wykorzystuje sztuczną inteligencję oraz przetwarzanie języka naturalnego do interakcji z użytkownikami poprzez mowę.

Q2: Jakie biblioteki są potrzebne do stworzenia asystenta głosowego AI w Pythonie przy użyciu OpenAI ChatGPT API?

A2: Będziesz musiał zainstalować i zaimportować biblioteki, takie jak Chargpt APA, OpenAI Whisper, CoQE TTS (tekst na mowę), Gradio i Numpy.

Q3: Co to jest Gradio i jak jest używane w budowie asystenta głosowego AI?

A3: Gradio to proste w obsłudze narzędzie interfejsu użytkownika, które można użyć do budowy interfejsu użytkownika dla twojego asystenta głosowego AI. Umożliwia użytkownikom zadawanie pytań i otrzymywanie odpowiedzi od asystenta głosowego AI.

P4: Jak skonfigurować model przekształcania tekstu na mowę dla asystenta głosowego AI?

A4: Możesz użyć biblioteki TTS w Pythonie, aby skonfigurować model przekształcania tekstu na mowę dla swojego asystenta głosowego AI.

P5: Jak skonfigurować model mowy na tekst dla asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji?

A5: Możesz użyć biblioteki OpenAI Whisper w Pythonie, aby skonfigurować model przekształcania mowy na tekst dla Twojego asystenta głosowego AI.

Q6: Jak skonfigurować klucz API OpenAI dla asystenta głosowego?

A6: Aby korzystać z GPT-3 do uzupełniania języka, musisz zarejestrować się i skonfigurować klucz API OpenAI w swoim środowisku Python.

Q7: Czy można dostosować AI asystenta głosowego do wykonywania określonych zadań?

A7: Tak, możesz dodać funkcjonalność do asystenta głosowego AI, aby wykonywał zadania takie jak wysyłanie e-maili, odtwarzanie muzyki lub kontrolowanie urządzeń w inteligentnym domu.

Q8: Czy można poprawić dokładność asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji?

A8: Tak, można dostosować model sztucznej inteligencji do konkretnych dziedzin lub stosować inne techniki w celu poprawy jego dokładności.

Jak zbudować asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji w Pythonie, korzystając z OpenAI ChatGPT API