Hoe maak je een AI voice-assistent in Python met behulp van de OpenAI ChatGPT API

Bent u geïnteresseerd in het bouwen van uw eigen AI-stemassistent? In deze tutorial laten we u zien hoe u een AI-stemassistent kunt bouwen in Python met behulp van de OpenAI ChatGPT API. We zullen elke regel code doorlopen, dus zelfs als u niet bekend bent met OpenAI, kunt u het volgen.

Het opzetten van de omgeving

Voordat we ons in de code storten, moeten we onze omgeving opzetten met de benodigde tools. Eerst zullen we verschillende bibliotheken installeren, waaronder Chargpt APA, OpenAI Whisper en CoQE TTS tekst-naar-spraak. We zullen ook alles bouwen in Gradio, een gebruiksvriendelijke UI-tool die ons zal helpen bij het bouwen van de interface voor onze applicatie.

Hierna zullen we het tekst-naar-spraak model, spraak-naar-tekst model, en onze OpenAI-sleutel instellen. We zullen de OpenAI Whisper-bibliotheek gebruiken voor spraaktranscriptie en de OpenAI API voor GPT-3 voltooiing.

Bibliotheken installeren

Om te beginnen moeten we de vereiste bibliotheken installeren. We gebruiken TTS, een bibliotheek voor tekst-naar-spraak, evenals Numpy, OpenAI Whisper, Gradio en OpenAI.

verschil

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

Bibliotheken importeren

Als we de bibliotheken eenmaal hebben geïnstalleerd, importeren we alle vereiste modellen. We zullen Whisperous, Whisper, Gradio, OpenAI en TTS importeren. Deze bibliotheken zullen ons helpen bij het bouwen van de verschillende componenten van onze AI-stemassistent.

python

import fluisterend.whisper als fluister
import gradio als gr
import openai.api als api
import TTS

De tekst-naar-spraakmodel instellen

Volgende stap is het instellen van het tekst-naar-spraak model. We zullen de TTS-bibliotheek gebruiken om het model te bouwen. Dit stelt onze AI voice assistant in staat om tekst om te zetten naar spraak.

makefile

# TTS-model instellen
tts = TTS.TTS()
tts.load_model(engine="tts", lang="nl")

Het instellen van het spraak-naar-tekst model

We moeten ook het spraak-naar-tekst model instellen. We zullen de OpenAI Whisper-bibliotheek gebruiken om dit model te bouwen. Hiermee kan onze AI-voice assistant spraak omzetten in tekst.

csharp

# Whisper instellen
wh = whisper.Whisper()
wh.init(whisper.DeviceType.GPU, "nl-NL")

Het instellen van de OpenAI API-sleutel

Tenslotte zullen we onze OpenAI API-sleutel instellen. Hiermee kunnen we GPT-3 gebruiken voor taal-aanvulling.

makefile

# Stel OpenAI API-sleutel in
api_key = "JE_API_SLEUTEL"
api.api_key = api_key

Het bouwen van de AI-stemassistent

Nu we onze omgeving hebben opgezet, zijn we klaar om onze AI-stemassistent te gaan bouwen. We zullen Gradio gebruiken om de gebruikersinterface voor onze applicatie te bouwen. Dit stelt gebruikers in staat om vragen te stellen en antwoorden te ontvangen van onze AI-stemassistent.

python

def genereer_antwoord(tekst):
    # Vertaal tekst naar spraak
    audio = tts.get_tts(tekst, "vrouwelijk")

    # Vertaal spraak naar tekst
    tekst = wh.transcribe(audio, "nl-NL")

    # Genereer antwoord met behulp van GPT-3
    invoer = "Beantwoord de volgende vraag: " + tekst
    antwoord = api.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=invoer, max_tokens=1000)

    # Vertaal antwoord naar tekst
    antwoordtekst = antwoord.choices[0].text

    # Vertaal tekst naar spraak
   

Conclusie

In conclusie, het bouwen van een AI spraakassistent met behulp van OpenAI ChatGPT API en Python is een geweldige manier om de potentie van AI-technologie te verkennen. Met de beschikbare bibliotheken en tools is het eenvoudig om een omgeving op te zetten en een AI-spraakassistent te creëren die kan reageren op gebruikersvragen en verschillende taken kan uitvoeren.

In deze tutorial hebben we het proces doorlopen van het opzetten van de omgeving door de benodigde bibliotheken en modellen te installeren. Vervolgens hebben we de tekst-naar-spraak en spraak-naar-tekst modellen gebouwd en de OpenAI API-sleutel geconfigureerd. Tot slot hebben we Gradio gebruikt om de gebruikersinterface voor onze AI-stemassistent te maken.

Hoewel deze tutorial een geweldig startpunt is, zijn er vele andere manieren om je AI-spraakassistent te verbeteren en aan te passen. Zo kun je bijvoorbeeld meer functionaliteit toevoegen, zoals de mogelijkheid om e-mails te verzenden, muziek af te spelen of slimme apparaten in huis te besturen. Daarnaast kun je je AI-model trainen op specifieke domeinen of de nauwkeurigheid verbeteren door fijnafstemming.

Over het algemeen is het bouwen van een AI-voice-assistent een leuk en lonend project dat veel waarde kan bieden aan gebruikers. Met de kracht van OpenAI ChatGPT API en Python zijn de mogelijkheden eindeloos.

Veelgestelde vragen

Natuurlijk, hier zijn enkele handige veelgestelde vragen voor het ontwikkelen van een AI-spraakassistent in Python met behulp van de OpenAI ChatGPT-API:

V1: Wat is een AI spraakassistent?

A1: Een AI-spraakassistent is een softwareprogramma dat gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking om te communiceren met gebruikers via gesproken taal.

V2: Welke bibliotheken zijn nodig om een AI-stemassistent in Python te bouwen met behulp van de OpenAI ChatGPT API?

A2: Je moet bibliotheken installeren en importeren zoals Chargpt APA, OpenAI Whisper, CoQE TTS tekst-naar-spraak, Gradio en Numpy.

V3: Wat is Gradio en hoe wordt het gebruikt bij het bouwen van een AI-stemassistent?

A3: Gradio is een eenvoudige tool voor gebruikersinterfaces die kan worden gebruikt om de gebruikersinterface voor je AI-voice-assistent te bouwen. Het stelt gebruikers in staat om vragen te stellen en antwoorden te ontvangen van de AI-voice-assistent.

V4: Hoe stel je het tekst-naar-spraakmodel in voor een AI-voice-assistent?

A4: Je kunt de TTS-bibliotheek in Python gebruiken om het tekst-naar-spraakmodel in te stellen voor je AI-voice-assistent.

V5: Hoe stelt u het spraak-naar-tekst model in voor een AI spraakassistent?

A5: Je kunt de OpenAI Whisper-bibliotheek in Python gebruiken om het spraak-naar-tekst model in te stellen voor je AI-stemassistent.

V6: Hoe stel je de OpenAI API-sleutel in voor een AI spraakassistent?

A6: Je moet je aanmelden voor een OpenAI API-sleutel en deze instellen in je Python-omgeving om GPT-3 te gebruiken voor het voltooien van taal.

V7: Kun je de AI-spraakassistent aanpassen om specifieke taken uit te voeren?

A7: Ja, je kunt functionaliteit toevoegen aan de AI-voice-assistent om taken uit te voeren zoals het verzenden van e-mails, het afspelen van muziek of het bedienen van slimme apparaten in huis.

V8: Kun je de nauwkeurigheid van de AI-stemassistent verbeteren?

A8: Ja, u kunt het AI-model verder verbeteren voor specifieke domeinen of andere technieken gebruiken om de nauwkeurigheid te verbeteren.