Как использовать ChatGPT-4 для создания голосового помощника на Python: примеры и советы

С каждым годом голосовые помощники становятся всё популярнее и функциональнее, и технологии генеративного ИИ, такие как ChatGPT-4, оказываются на передовой этих изменений.

В данной статье мы рассмотрим, как можно использовать ChatGPT-4 для создания своего собственного голосового помощника на Python. Мы подробно рассмотрим основные функции ChatGPT-4, новые возможности, а также конкретные библиотеки и инструменты, необходимые для реализации этого проекта.

Что нового в ChatGPT-4

ChatGPT-4 представляет собой значительный шаг вперёд по сравнению с его предшественниками. В частности, улучшена обработка речи и текстов, что делает его более полезным для создания голосовых помощников. Новые API OpenAI позволяют легче интегрировать ChatGPT-4 с приложениями, написанными на Python, а также предлагают улучшенные возможности для настройки поведения модели.

Необходимые библиотеки и инструменты

Для создания голосового помощника с использованием ChatGPT-4 нам понадобятся следующие библиотеки:

• speech_recognition — для распознавания речи.
• gTTS — для синтеза речи.
• openai — для взаимодействия с API ChatGPT-4.

pip install speechrecognition gtts openai

Настройка проекта

Прежде чем начать кодирование, необходимо настроить окружение и установить необходимые библиотеки. В вашем виртуальном окружении выполните команду выше, чтобы установить все требуемые зависимости.

Основная структура голосового помощника

Голосовой помощник можно разделить на несколько ключевых модулей:

1. Распознавание речи — преобразование речи в текст.
2. Обработка текста — передача текста в ChatGPT-4 для генерации соответствующего ответа.
3. Синтез речи — преобразование текста ответа обратно в речь для воспроизведения пользователю.

Распознавание речи

Для распознавания речи мы будем использовать библиотеку speech_recognition.

import speech_recognition as sr

def recognize_speech() -> str:
    recognizer = sr.Recognizer()
    with sr.Microphone() as source:
        print('Скажите что-нибудь...')
        audio = recognizer.listen(source)

    try:
        text = recognizer.recognize_google(audio, language='ru-RU')
        print(f'Вы сказали: {text}')
        return text
    except sr.UnknownValueError:
        print('Не поняли вашу речь')
        return ''
    except sr.RequestError as e:
        print(f'Ошибка при запросе результатов: {e}')
        return ''

Этот код инициализирует объект распознавания речи и использует микрофон для захвата аудио.

Обработка текста с ChatGPT-4

Используя библиотеку openai, мы можем отправить текст, полученный от распознавания речи, к ChatGPT-4 для генерации ответа.

import openai

openai.api_key = 'Ваш_ключ_API'

def get_response_from_gpt4(text: str) -> str:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model='gpt-4',
        messages=[{'role': 'user', 'content': text}]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

В этом коде мы отправляем полученный текст в ChatGPT-4 и выводим ответ.

Синтез речи

Для преобразования текста в речь мы будем использовать gTTS.

from gtts import gTTS
import os

def text_to_speech(response_text: str) -> None:
    tts = gTTS(text=response_text, lang='ru')
    tts.save('response.mp3')
    os.system('start response.mp3')

Здесь мы создаём аудиофайл с ответом и воспроизводим его.

Интеграция всех компонентов

Теперь, когда мы разобрали все основные части, объединим их в одну функциональную программу.

def main() -> None:
    # Распознавание речи
    text = recognize_speech()
    if not text:
        return

    # Обработка с ChatGPT-4
    response_text = get_response_from_gpt4(text)
    print(f'Ответ: {response_text}')

    # Синтез речи
    text_to_speech(response_text)

if __name__ == '__main__':
    main()

Это основная функция, которая объединяет все части голосового помощника.

Тестирование голосового помощника

Тестирование и отладка являются важными этапами процесса разработки. Рекомендуется использовать логирование для отслеживания выполнения программы и выявления ошибок.

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def main() -> None:
    logging.info('Запуск голосового помощника')
    text = recognize_speech()
    if not text:
        return

    logging.info(f'Распознанный текст: {text}')
    response_text = get_response_from_gpt4(text)
    logging.info(f'Ответ от ChatGPT-4: {response_text}')
    text_to_speech(response_text)

if __name__ == '__main__':
    main()

Этот код добавляет базовое логирование в проект для отслеживания событий.

Заключение

Создание голосового помощника с использованием ChatGPT-4 — увлекательная задача, которая открывает множество возможностей. В будущем вы можете рассмотреть улучшение модели обработки языка, добавление новых фич и использование дополнительных библиотек для расширения функционала.