譯者 | 朱先忠

簡介

本文旨在指導您創建一個簡單而強大的語音助手，以滿足您的喜好。我們將使用兩個強大的工具——Whisper和GPT來實現這一點。你可能已經知道GPT及其功能，但你知道Whisper是什么嗎？

其實，Whisper是AI target=_blank class=infotextkey>OpenAI公司開發的一種高級語音識別模型，可提供準確的音頻到文本轉錄。

我們將帶您完成示例工程構建的每一步，包括編碼說明。最后，您將擁有一款可啟動并正常運行的語音助手。

準備工作

打開AI API密鑰

如果你已經有了OpenAI API密鑰，你可以跳過這一節。

Whisper和GPT API都需要訪問OpenAI API密鑰。與ChatGPT的訂閱需要支持固定費用不同，API密鑰是根據您使用服務的數量進行支付的。

價格還算是比較合理的。在撰寫本文時，Whisper的價格為0.006美元/分鐘，GPT（模型為GPT-3.5-turbo）的價格為0.002/1K代幣（代幣約為0.75個單詞）。

OpenAI的網站（作者自己的圖片）

要獲取密鑰，請首先在OpenAI網站上創建一個帳戶。登錄后，單擊右上角的姓名并選擇查看API密鑰。單擊按鈕“創建新密鑰（Create new secret key）”后，將顯示您的密鑰。請確保保存此密鑰，因為您將無法再次看到它。

示例工程依賴的第三方庫

本小節介紹項目所需的開源代碼庫。本文示例項目包括使用OpenAI開發的Python/ target=_blank class=infotextkey>Python庫執行各種AI任務，以及使用pyttsx3生成語音，使用SoundDevice錄制和播放音頻，使用numpy和scipy進行數學運算等。和往常一樣，在啟動新項目時，您應該在安裝包之前創建一個新的虛擬環境。

示例工程代碼結構

我們的代碼將圍繞一個類構建，總共占用大約90行代碼。在此，假設您對Python類語法知識已經有了基本的理解。整個類結構如下：

其中，Listen方法負責捕獲用戶的語音輸入，并使用Whisper將其轉換為文本。Think方法負責將文本發送到GPT，然后由GPT生成自然語言響應。speak方法負責將響應文本轉換為可播放的音頻。

注意：上圖中最右邊代表系統中的GPT助理部分（負責給出自然語言響應）。

下面這個過程是可以重復執行的，即用戶可以通過發出另一個請求在對話中進行交互。

示例類對應的代碼結構（作者自己的圖片）

__init__函數

此函數負責初始化歷史記錄和設置API密鑰。

我們需要一個歷史記錄來跟蹤以前的消息。這基本上對應于我們助理的短期記憶，可以讓它記住你在談話中早些時候說的話。

listen函數

listen函數工作流程

這個方法相當于我們助理的耳朵功能。

listen函數允許接收來自用戶的輸入。此函數負責記錄麥克風中的音頻并將其轉錄為文本。

listen函數的具體作用如下：

錄制音頻時打印出“Listening…”信息。
使用聲音設備以44100 Hz的采樣率錄制3秒的音頻（或您想要的任何持續時間）。
將錄制的音頻保存為臨時WAV文件中的NumPy數組。
使用OpenAI API的轉錄方法將音頻發送給Whisper，由Whisper將其轉錄。
將轉錄后的文本打印到控制臺，以確認轉錄成功。
以字符串形式返回轉錄后的文本。

在本例中，助理的監聽時長為3秒鐘，但您可以根據需要更改時間。

think函數

think函數工作流程

其實，我們系統中助理的大腦是由GPT驅動的。think函數負責接收助理聽到的內容，并詳細闡述回應內容。

值得注意的是，響應內容不是在您的本地計算機上創建的。文本需要發送到OpenAI的服務器，以便通過API進行處理。然后，響應內容被保存在響應變量中，用戶消息和響應都被添加到歷史記錄中，即助手的短期記憶，負責為GPT模型提供上下文以生成響應。

speak函數

speak函數工作流程

speak函數負責將文本轉換為語音，并將其回放給用戶。此函數只接受一個參數：text。此參數應該是一個字符串，表示要轉換為語音的文本。

當用文本字符串作為參數調用函數時，它會用命令engine=pyttsx3.init()初始化pyttsx3語音引擎。這個對象是引擎用來將文本轉換為語音的主要接口。

然后，該函數指示語音引擎使用命令引擎將提供的文本轉換為語音。這會將提供的要speak（由引擎讀出）的文本排隊。命令engine.runAndWait則負責告訴引擎處理排隊的命令。

值得注意的是，Pyttsx3是在本地處理所有文本到語音的轉換，這在系統的延遲方面是一個顯著的優勢。

最后的潤色

到此，系統中助理部分已經準備好了。接下來，我們只需要創建一個輔助對象，然后開始對話。

對話是一個無限循環，當用戶說出包含“Goodbye（再見）”的句子時，對話就結束了。

個性化體驗技巧

總體來看，自定義GPT助手是輕而易舉的事情！我們構建的代碼是極具模塊化的，它允許您通過添加各種功能進行自定義。以下是一些幫助您進行定制的參考想法：

給助理一個角色：改變最初的提示，讓你的助理扮演你的英語老師、勵志演說家或你能想到的任何其他角色！這方面定制，請查看Awesome ChatGPT Prompts了解更多想法。
更改語言：想使用另一種語言嗎？沒問題！只需將代碼中的英語更改為您想要的語言即可。
構建應用程序：您可以輕松地將助手集成到任何應用程序中。
添加個性：通過添加自定義回復或使用不同的語調和語言風格，讓你的助手擁有獨特的個性。
與其他API集成：將您的助手與其他API進行集成，以提供更高級的功能，如天氣預報或新聞更新等。