Hvordan bygge en AI-lydassistent i Python ved hjelp av OpenAI ChatGPT API

Er du interessert i å bygge din egen AI-lydassistent? I denne opplæringen vil vi vise deg hvordan du bygger en AI-lydassistent i Python ved hjelp av OpenAI ChatGPT API. Vi vil gå gjennom hver linje med kode, slik at selv om du ikke er kjent med OpenAI, vil du kunne følge med.

Oppsett av miljøet

Før vi dykker inn i koden, må vi sette opp miljøet vårt med nødvendige verktøy. Først installerer vi flere biblioteker, inkludert Chargpt APA, OpenAI Whisper og CoQE TTS tekst-til-tale. Vi vil også bygge alt sammen i Gradio, et enkelt å bruke UI-verktøy som hjelper oss med å bygge grensesnittet for applikasjonen vår.

Neste skal vi sette opp teksten-til-tale-modellen, tale-til-tekst-modellen og vår OpenAI-nøkkel. Vi vil bruke OpenAI Whisper-biblioteket for talegjenkjenning og OpenAI API for GPT-3 fullføring.

Installasjon av biblioteker

For å komme i gang må vi installere de nødvendige bibliotekene. Vi bruker TTS, et bibliotek for tekst-til-tale, samt Numpy, OpenAI Whisper, Gradio og OpenAI.

diff

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

Importerer biblioteker

Etter at vi har installert bibliotekene, importerer vi alle nødvendige modeller. Vi importerer Whisperous, Whisper, Gradio, OpenAI og TTS. Disse bibliotekene vil hjelpe oss med å bygge de ulike komponentene til vår AI-stemmeassistent.

python

importer sjulte.visking som visking
importer gradio som gr
importporter openai.api som api
importer TTS

Oppsett av tekst-til-tale-modellen

Videre vil vi sette opp tekst-til-tale-modellen. Vi vil bruke TTS-biblioteket til å bygge modellen. Dette vil la vår AI-stemmeassistent konvertere tekst til tale.

makefile

# Oppsett av TTS-modell
tts = TTS.TTS()
tts.load_model(engine="tts", lang="no")

Konfigurasjon av Tale-til-tekst-modellen

Vi må også sette opp tale-til-tekst-modellen. Vi vil bruke OpenAI Whisper-biblioteket for å bygge denne modellen. Dette vil tillate vår AI-voice-assistent å konvertere tale til tekst.

csharp

# Sett opp Whisper
wh = whisper.Whisper()
wh.init(whisper.DeviceType.GPU, "no-NO")

Oppsett av OpenAI API-nøkkel

Til slutt skal vi sette opp vår OpenAI API-nøkkel. Dette vil tillate oss å bruke GPT-3 for språkutfylling.

makefile

# Sett opp OpenAI API-nøkkel
api_key = "DIN_API_NØKKEL"
api.api_key = api_key

Byggingen av AI-talerassistenten

Nå som vi har satt opp miljøet vårt, er vi klare til å begynne å bygge vår AI-stemmestyrte assistent. Vi vil bruke Gradio til å bygge brukergrensesnittet for vår applikasjon. Dette vil tillate brukerne å stille spørsmål og motta svar fra vår AI-stemmestyrte assistent.

python

def generer_svar(tekst):
    # Konverter tekst til tale
    lyd = tts.get_tts(tekst, "female")

    # Konverter tale til tekst
    tekst = wh.transcribe(lyd, "en-US")

    # Generer svar ved hjelp av GPT-3
    utgangspunkt = "Besvar følgende spørsmål: " + tekst
    respons = api.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=utgangspunkt, max_tokens=1000)

    # Konverter responsen til tekst
    svar = respons.choices[0].text

    # Konverter tekst til tale
   

Konklusjon

Avslutningsvis er det å bygge en AI-stemmeassistent ved å bruke OpenAI ChatGPT API og Python en flott måte å utforske potensialet til AI-teknologi. Med tilgjengelige biblioteker og verktøy er det enkelt å sette opp et miljø og opprette en AI-stemmeassistent som kan svare på brukerspørsmål og utføre ulike oppgaver.

I denne opplæringen gikk vi gjennom prosessen med å sette opp miljøet ved å installere nødvendige biblioteker og modeller. Deretter bygde vi tekst-til-tale og tale-til-tekst-modellene og satte opp OpenAI API-nøkkelen. Til slutt brukte vi Gradio til å opprette brukergrensesnittet for vår AI-stemmeassistent.

Mens denne opplæringen er et flott utgangspunkt, er det mange andre måter å forbedre og tilpasse din AI-stemmeassistent på. For eksempel kan du legge til flere funksjoner som evnen til å sende e-post, spille musikk eller kontrollere smarte hjem-enheter. I tillegg kan du trene AI-modellen din på spesifikke områder eller forbedre nøyaktigheten ved finjustering.

Generelt sett er det å bygge en AI-taleassistent et morsomt og givende prosjekt som kan gi mye verdi til brukerne. Med kraften til OpenAI ChatGPT API og Python er mulighetene uendelige.

Ofte stilte spørsmål

Selvfølgelig, her er noen nyttige spørsmål og svar om hvordan du bygger en AI-stemmestyring i Python ved hjelp av OpenAI ChatGPT API:

Spørsmål 1: Hva er en AI taleassistent?

A1: En AI-stemmestyrt assistent er et programvareprogram som bruker kunstig intelligens og naturlig språkbehandling for å samhandle med brukere gjennom talespråk.

Q2: Hvilke biblioteker kreves for å bygge en AI taleassistent i Python ved bruk av OpenAI ChatGPT API?

A2: Du må installere og importere biblioteker som Chargpt APA, OpenAI Whisper, CoQE TTS tekst-til-tale, Gradio og Numpy.

Q3: Hva er Gradio og hvordan brukes det når man bygger en AI-stemmestyring?

A3: Gradio er et brukervennlig UI-verktøy som kan brukes til å bygge brukergrensesnittet for din AI taleassistent. Det lar brukerne stille spørsmål og få svar fra AI taleassistenten.

Q4: Hvordan setter du opp tekstsamtalemodellen for en AI-lydassistent?

A4: Du kan bruke TTS-biblioteket i Python for å sette opp tekst-til-tale-modellen for din AI-voiceassistent.

Q5: Hvordan setter du opp tale-til-tekst-modellen for en AI taleassistent?

A5: Du kan bruke OpenAI Whisper-biblioteket i Python for å sette opp tale-til-tekst-modellen for din AI-lydassistent.

Q6: Hvordan setter du opp OpenAI API nøkkelen for en AI-stemmeassistent?

A6: Du må registrere deg for en OpenAI API-nøkkel og sette den opp i Python-miljøet ditt for å bruke GPT-3 til språkutfylling.

Q7: Kan du tilpasse AI-taleassistenten til å utføre spesifikke oppgaver?

A7: Ja, du kan legge til funksjonalitet i AI-lydassistenten for å utføre oppgaver som å sende e-post, spille musikk eller kontrollere smarte hjemmeenheter.

Spørsmål 8: Kan du forbedre nøyaktigheten til AI taleassistenten?

A8: Ja, du kan finjustere AI-modellen for spesifikke domener eller bruke andre teknikker for å forbedre nøyaktigheten.