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。