Comment construire un assistant vocal d'intelligence artificielle en Python en utilisant l'API OpenAI ChatGPT

Vous êtes intéressé par la création de votre propre assistant vocal IA ? Dans ce tutoriel, nous vous montrerons comment créer un assistant vocal IA en Python en utilisant l'API OpenAI ChatGPT. Nous passerons en revue chaque ligne de code, donc même si vous n'êtes pas familier avec OpenAI, vous pourrez suivre.

Mise en place de l'environnement

Avant de plonger dans le code, nous devons configurer notre environnement avec les outils nécessaires. Tout d'abord, nous allons installer plusieurs bibliothèques, notamment Chargpt APA, OpenAI Whisper et CoQE TTS text-to-speech. Nous allons également tout construire avec Gradio, un outil d'interface utilisateur facile à utiliser qui nous aidera à construire l'interface de notre application.

Ensuite, nous allons configurer le modèle de synthèse vocale, le modèle de transcription vocale et notre clé OpenAI. Nous utiliserons la bibliothèque Whisper d'OpenAI pour la transcription vocale et l'API OpenAI pour la complétion GPT-3.

Installation des bibliothèques

Pour commencer, nous devrons installer les bibliothèques requises. Nous utilisons TTS, une bibliothèque de synthèse vocale, ainsi que Numpy, OpenAI Whisper, Gradio et OpenAI.

diff

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

Importation de bibliothèques

Une fois que nous avons installé les bibliothèques, nous importerons tous les modèles requis. Nous importerons Whisperous, Whisper, Gradio, OpenAI et TTS. Ces bibliothèques nous aideront à construire les différents composants de notre assistant vocal d'IA.

python

import murmurer.whisper as chuchoter
import gradio as gr
import openai.api as api
import TTS

Mise en place du modèle de synthèse vocale

Ensuite, nous allons configurer le modèle de synthèse vocale. Nous utiliserons la bibliothèque TTS pour construire le modèle. Cela permettra à notre assistant vocal d'IA de convertir du texte en parole.

makefile

# Configurer le modèle TTS
tts = TTS.TTS()
tts.load_model(engine="tts", lang="fr")

Mise en place du modèle de reconnaissance vocale

Nous devrons également configurer le modèle de reconnaissance vocale. Nous utiliserons la bibliothèque OpenAI Whisper pour construire ce modèle. Cela permettra à notre assistant vocal AI de convertir la parole en texte.

csharp

# Configurer Whisper
wh = whisper.Whisper()
wh.init(whisper.DeviceType.GPU, "fr-FR")

Mise en place de la clé API d'OpenAI

Enfin, nous allons configurer notre clé d'API OpenAI. Cela nous permettra d'utiliser GPT-3 pour la complétion de langage.

makefile

# Définir la clé de l'API OpenAI
api_key = "VOTRE_CLÉ_API"
api.api_key = api_key

Construction de l'assistant vocal IA

Maintenant que nous avons configuré notre environnement, nous sommes prêts à commencer à construire notre assistant vocal intelligent. Nous utiliserons Gradio pour construire l'interface utilisateur de notre application. Cela permettra aux utilisateurs de poser des questions et de recevoir des réponses de notre assistant vocal intelligent.

python

def générer_réponse(texte):
    # Convertir le texte en parole
    audio = tts.get_tts(texte, "femme")

    # Convertir la parole en texte
    texte = wh.transcrire(audio, "en-US")

    # Générer une réponse en utilisant GPT-3
    question = "Répondez à la question suivante : " + texte
    réponse = api.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=question, max_tokens=1000)

    # Convertir la réponse en texte
    réponse = réponse.choices[0].texte

    # Convertir le texte en parole
   

Conclusion

En conclusion, construire un assistant vocal d'IA utilisant l'API OpenAI ChatGPT et Python est un excellent moyen d'explorer le potentiel de la technologie IA. Avec les bibliothèques et les outils disponibles, il est facile de mettre en place un environnement et de créer un assistant vocal d'IA capable de répondre aux requêtes des utilisateurs et d'effectuer diverses tâches.

Dans ce tutoriel, nous avons parcouru le processus de configuration de l'environnement en installant les bibliothèques et les modèles nécessaires. Ensuite, nous avons construit les modèles de texte-à-voix et de voix-à-texte et configuré la clé de l'API OpenAI. Enfin, nous avons utilisé Gradio pour créer l'interface utilisateur de notre assistant vocal IA.

Alors que ce tutoriel constitue un excellent point de départ, il existe de nombreuses autres façons d'améliorer et de personnaliser votre assistant vocal IA. Par exemple, vous pouvez ajouter plus de fonctionnalités telles que la possibilité d'envoyer des e-mails, de jouer de la musique ou de contrôler des appareils domestiques intelligents. De plus, vous pouvez entraîner votre modèle IA sur des domaines spécifiques ou améliorer sa précision grâce à l'ajustement fin.

Dans l'ensemble, construire un assistant vocal AI est un projet amusant et gratifiant qui peut apporter beaucoup de valeur aux utilisateurs. Avec la puissance de l'API OpenAI ChatGPT et Python, les possibilités sont infinies.

Questions fréquemment posées

Bien sûr, voici quelques FAQ utiles pour construire un assistant vocal AI en Python en utilisant OpenAI ChatGPT API :

Q1 : Qu'est-ce qu'un assistant vocal IA ?

A1 : Un assistant vocal IA est un programme logiciel qui utilise l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel pour interagir avec les utilisateurs par le langage parlé.

Q2: Quelles bibliothèques sont nécessaires pour construire un assistant vocal IA en Python en utilisant l'API ChatGPT d'OpenAI ?

A2: Vous devrez installer et importer des bibliothèques telles que Chargpt APA, OpenAI Whisper, CoQE TTS text-to-speech, Gradio et Numpy.

Q3 : Qu'est-ce que Gradio et comment est-il utilisé pour construire un assistant vocal IA ?

A3: Gradio est un outil d'interface utilisateur facile à utiliser qui peut être utilisé pour construire l'interface utilisateur de votre assistant vocal d'IA. Il permet aux utilisateurs de poser des questions et de recevoir des réponses de l'assistant vocal d'IA.

Q4: Comment configurer le modèle de synthèse vocale pour un assistant vocal IA ?

A4: Vous pouvez utiliser la bibliothèque TTS en Python pour configurer le modèle de synthèse vocale pour votre assistant vocal AI.

Q5: Comment configurer le modèle de reconnaissance vocale pour un assistant vocal IA ?

A5: Vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenAI Whisper en Python pour configurer le modèle de conversion de texte en parole de votre assistant vocal IA.

Q6 : Comment configurer la clé API OpenAI pour un assistant vocal IA ?

A6: Vous devrez vous inscrire pour obtenir une clé d'API OpenAI et la configurer dans votre environnement Python afin d'utiliser GPT-3 pour la complétion linguistique.

Q7 : Pouvez-vous personnaliser l'assistant vocal AI pour effectuer des tâches spécifiques ?

A7: Oui, vous pouvez ajouter des fonctionnalités à l'assistant vocal IA pour effectuer des tâches telles que l'envoi d'e-mails, la lecture de musique ou le contrôle des appareils domestiques connectés.

Q8: Pouvez-vous améliorer la précision de l'assistant vocal AI ?

A8 : Oui, vous pouvez affiner le modèle d'IA sur des domaines spécifiques ou utiliser d'autres techniques pour améliorer sa précision.