Sådan bygger du en AI-lydassistent i Python ved hjælp af OpenAI ChatGPT API

Er du interesseret i at bygge din egen AI-lydassistent? I denne vejledning viser vi dig, hvordan du bygger en AI-lydassistent i Python ved hjælp af OpenAI ChatGPT API. Vi vil gå igennem hver linje kode, så selvom du ikke er bekendt med OpenAI, vil du stadig være i stand til at følge med.

Opsætning af miljøet

Før vi dykker ned i koden, skal vi sætte vores miljø op med de nødvendige værktøjer. Først installerer vi flere biblioteker, herunder Chargpt APA, OpenAI Whisper og CoQE TTS text-to-speech. Vi vil også bygge alt i Gradio, et brugervenligt UI-værktøj, der vil hjælpe os med at bygge interfacedelen til vores applikation.

Næste trin er at opsætte tekst-til-tale-modellen, tale-til-tekst-modellen og vores OpenAI-nøgle. Vi vil bruge OpenAI Whisper-biblioteket til stemmeafskrift og OpenAI API'en til GPT-3-udfyldelse.

Installerer biblioteker

For at komme i gang skal vi installere de nødvendige biblioteker. Vi bruger TTS, et bibliotek til 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

Når vi har installeret bibliotekerne, importerer vi alle de nødvendige modeller. Vi importerer Whisperous, Whisper, Gradio, OpenAI og TTS. Disse biblioteker vil hjælpe os med at opbygge de forskellige komponenter i vores AI-lydassistent.

python

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

Oprettelse af tekst-til-tale-model

Næste trin er at oprette tekst-til-tale-model. Vi vil bruge TTS-biblioteket til at bygge modellen. Dette vil tillade vores AI-lydassistent at konvertere tekst til tale.

makefile

# Opret TTS-model
tts = TTS.TTS()
tts.load_model(engine="tts", lang="da")

Oprettelse af tale-til-tekst-modellen

Vi skal også sætte tale-til-tekst modellen op. Vi vil bruge OpenAI Whisper biblioteket til at opbygge denne model. Dette vil tillade vores kunstige intelligens-voiceassistent at konvertere tale til tekst.

csharp

# Opsæt Whisper
wh = whisper.Whisper()
wh.init(whisper.DeviceType.GPU, "da-DK")

Opsætning af OpenAI API-nøgle

Til sidst vil vi sætte vores OpenAI API-nøgle op. Dette vil gøre det muligt for os at bruge GPT-3 til sprogudfyldelse.

Makefile

# Opsæt OpenAI API nøgle
api_key = "DIN_API_NØGLE"
api.api_key = api_key

Bygger AI Stemmeassistenten

Nu hvor vi har sat vores miljø op, er vi klar til at begynde at bygge vores AI-stemmehjælper. Vi vil bruge Gradio til at opbygge brugergrænsefladen til vores applikation. Dette vil give brugerne mulighed for at stille spørgsmål og modtage svar fra vores AI-stemmehjælper.

Python

def generer_svar(text):
    # Konverter teksten til tale
    audio = tts.get_tts(text, "female")

    # Konverter tale til tekst
    text = wh.transcribe(audio, "da-DK")

    # Generer svar ved hjælp af GPT-3
    prompt = "Besvar følgende spørgsmål: " + text
    response = api.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1000)

    # Konverter svar til tekst
    answer = response.choices[0].text

    # Konverter tekst til tale
    

Konklusion

Alt i alt er det en god måde at udforske potentialet i AI-teknologi ved at bygge en AI talesupport ved hjælp af OpenAI ChatGPT API og Python. Med de tilgængelige biblioteker og værktøjer er det nemt at oprette en omgivelse og skabe en AI talesupport, der kan besvare brugerforespørgsler og udføre forskellige opgaver.

I denne vejledning gik vi igennem processen med at opsætte miljøet ved at installere de nødvendige biblioteker og modeller. Vi byggede derefter tekst-til-tale- og tale-til-tekst-modellerne og indstillede OpenAI API-nøglen. Til sidst brugte vi Gradio til at oprette brugergrænsefladen til vores AI-lydassistent.

Mens denne vejledning er et godt udgangspunkt, er der mange andre måder at forbedre og tilpasse din AI stemmeassistent på. For eksempel kan du tilføje mere funktionalitet såsom evnen til at sende e-mails, afspille musik eller kontrollere intelligente hjemmeenheder. Derudover kan du træne din AI-model inden for specifikke områder eller forbedre dens nøjagtighed ved finjustering.

Generelt set er det at opbygge en AI-stemmeassistent et sjovt og givende projekt, der kan give stor værdi for brugerne. Med styrken fra OpenAI ChatGPT API og Python er mulighederne uendelige.

Ofte stillede spørgsmål

Selvfølgelig, her er nogle nyttige FAQ'er til at opbygge en AI-lydassistent i Python ved hjælp af OpenAI ChatGPT API:

Q1: Hvad er en AI-stemmeassistent?

A1: En AI-lydassistent er et softwareprogram, der bruger kunstig intelligens og naturlig sprogbehandling til at interagere med brugere gennem talesprog.

Q2: Hvilke biblioteker er nødvendige for at opbygge en AI-lydassistent i Python ved hjælp af OpenAI ChatGPT API?

A2: Du skal installere og importere biblioteker som Chargpt APA, OpenAI Whisper, CoQE TTS-text-to-speech, Gradio og Numpy.

Q3: Hvad er Gradio og hvordan bruges det til at opbygge en AI-lydassistent?

A3: Gradio er et nemt at bruge UI-værktøj, der kan bruges til at opbygge brugerfladen til din AI taleassistent. Det giver brugerne mulighed for at stille spørgsmål og modtage svar fra AI taleassistenten.

Q4: Hvordan sætter du tekst-til-tale-modellen op for en AI-lysassistent?

A4: Du kan bruge TTS-biblioteket i Python til at opsætte tekst-til-tale-modellen til din AI-taleassistent.

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

A5: Du kan bruge OpenAI Whisper-biblioteket i Python til at opsætte tale-til-tekst-modellen til din AI-lydassistent.

Q6: Hvordan opsætter du OpenAI API-nøglen til en AI-lydassistent?

A6: Du skal registrere dig for en OpenAI API-nøgle og opsætte det i din Python-udviklingsmiljø for at kunne bruge GPT-3 til sprogudfyldning.

Q7: Kan du tilpasse AI-lydassistenten til at udføre specifikke opgaver?

A7: Ja, du kan tilføje funktionalitet til den AI-baserede stemmeassistent til at udføre opgaver som at sende e-mails, afspille musik eller styre smarte hjemmeenheder.

Q8: Kan du forbedre nøjagtigheden af ​​AI-taleassistenten?

A8: Ja, du kan finjustere AI-modellen inden for specifikke domæner eller bruge andre teknikker til at forbedre dens præcision.