如何使用 OpenAI ChatGPT API 在 Python 中构建 AI 语音助手
您有兴趣打造自己的人工智能语音助手吗?在本教程中,我们将向您展示如何使用 OpenAI ChatGPT API 在 Python 中构建 AI 语音助手。我们将逐步介绍每一行代码,因此即使您不熟悉 OpenAI,您也能够跟着操作。
设置环境
在深入研究代码之前,我们需要使用必要的工具设置环境。首先,我们将安装几个库,包括 Chargpt APA、OpenAI Whisper 和 CoQE TTS 文本转语音。我们还将在 Gradio 中构建所有内容,这是一个易于使用的 UI 工具,可以帮助我们为应用程序构建界面。
接下来,我们将设置文本到语音模型、语音到文本模型和 OpenAI 密钥。我们将使用 OpenAI Whisper 库进行语音转录,并使用 OpenAI API完成GPT-3。
安装库
首先,我们需要安装所需的库。我们使用 TTS(一个文本转语音库)以及 Numpy、OpenAI Whisper、Gradio 和 OpenAI。
差异
!pip install TTS
!pip install numpy==1.21
!pip install openai==0.10.2
!pip install gradio
!pip install openai_whisper
导入库
安装库后,我们将导入所有必需的模型。我们将导入 Whisperous、Whisper、Gradio、OpenAI 和 TTS。这些库将帮助我们构建人工智能语音助手的不同组件。
Python
import whisperous.whisper as whisper
import gradio as gr
import openai.api as api
import TTS
设置文本转语音模型
接下来,我们将设置文本转语音模型。我们将使用 TTS 库来构建模型。这将使我们的人工智能语音助手能够将文本转换为语音。
生成文件
# Set up TTS model
tts = TTS.TTS()
tts.load_model(engine="tts", lang="en")
设置语音转文本模型
我们还需要设置语音到文本模型。我们将使用 OpenAI Whisper 库来构建此模型。这将使我们的人工智能语音助手能够将语音转换为文本。
夏普
# Set up Whisper
wh = whisper.Whisper()
wh.init(whisper.DeviceType.GPU, "en-US")
设置 OpenAI API 密钥
最后,我们将设置 OpenAI API 密钥。这将使我们能够使用 GPT-3 来完成语言补全。
生成文件
# Set up OpenAI API key
api_key = "YOUR_API_KEY"
api.api_key = api_key
构建 AI 语音助手
现在我们已经设置了环境,我们准备开始构建 AI 语音助手。我们将使用 Gradio 为我们的应用程序构建用户界面。这将允许用户提出问题并接收我们的人工智能语音助手的答复。
Python
ef generate_response(text):
# Convert text to speech
audio = tts.get_tts(text, "female")
# Convert speech to text
text = wh.transcribe(audio, "en-US")
# Generate response using GPT-3
prompt = "Answer the following question: " + text
response = api.Completion.create(engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1000)
# Convert response to text
answer = response.choices[0].text
# Convert text to speech
结论
总之,使用 OpenAI ChatGPT API 和 Python 构建 AI 语音助手是探索 AI 技术潜力的好方法。借助可用的库和工具,可以轻松设置环境并创建可以响应用户查询并执行各种任务的 AI 语音助手。
在本教程中,我们通过安装必要的库和模型完成了设置环境的过程。然后,我们构建了文本转语音和语音转文本模型并设置了 OpenAI API 密钥。最后,我们使用 Gradio 为 AI 语音助手创建用户界面。