В этом руководстве мы рассмотрим, как создать голосового помощника с агентским ИИ, способного понимать, рассуждать и отвечать с помощью естественной речи в режиме реального времени.
Мы начнём с настройки автономного голосового интеллектуального конвейера, который объединяет распознавание речи, обнаружение намерений, многошаговое рассуждение и синтез текста в речь.
Этапы создания
1. Настройка среды и библиотек:
* Устанавливаем все необходимые библиотеки, включая `Transformers`, `Torch` и `SoundFile`, чтобы обеспечить распознавание и синтез речи.
* Настраиваем среду для подавления предупреждений и обеспечения плавного выполнения всех этапов настройки голосового ИИ.
2. Реализация слоя восприятия:
* Разрабатываем методы для извлечения намерений, сущностей и настроений из произнесённого текста, что позволяет системе понимать ввод пользователя в контексте.
3. Рассуждение и планирование:
* Учим агента идентифицировать цели, проверять предварительные условия и генерировать структурированные многошаговые планы для выполнения команд пользователя логически.
4. Выполнение действий:
* Реализуем вспомогательные функции, которые рассчитывают уровни уверенности, выполняют каждый запланированный шаг и генерируют осмысленные ответы на естественном языке для пользователя.
Класс `VoiceAgent`
«`python
class VoiceAgent:
def init(self):
self.memory = []
self.context = {}
self.tools = {}
self.goals = []
def perceive(self, audio_input: str) -> Dict[str, Any]:
intent = self.extractintent(audio_input)
entities = self.extractentities(audio_input)
sentiment = self.analyzesentiment(audio_input)
perception = {
‘text’: audio_input,
‘intent’: intent,
‘entities’: entities,
‘sentiment’: sentiment,
‘timestamp’: datetime.now().isoformat()
}
self.memory.append(perception)
return perception
«`
Класс `VoiceIO`
«`python
class VoiceIO:
def init(self):
print(«Loading voice models…»)
device = «cuda:0» if torch.cuda.is_available() else «cpu»
self.stt_pipe = pipeline(«automatic-speech-recognition», model=»openai/whisper-base», device=device)
self.ttsprocessor = SpeechT5Processor.frompretrained(«microsoft/speecht5_tts»)
self.ttsmodel = SpeechT5ForTextToSpeech.frompretrained(«microsoft/speecht5_tts»)
self.vocoder = SpeechT5HifiGan.frompretrained(«microsoft/speecht5hifigan»)
self.speaker_embeddings = torch.randn(1, 512) * 0.1
print(«✓ Voice I/O ready»)
«`
Класс `AgenticVoiceAssistant`
«`python
class AgenticVoiceAssistant:
def init(self):
self.agent = VoiceAgent()
self.voice_io = VoiceIO()
self.interaction_count = 0
def processvoiceinput(self, audio_path: str) -> Dict:
textinput = self.voiceio.listen(audio_path)
perception = self.agent.perceive(text_input)
reasoning = self.agent.reason(perception)
response_text = self.agent.act(reasoning)
audiopath, audioarray = self.voiceio.speak(responsetext)
self.interaction_count += 1
return {
‘inputtext’: textinput,
‘perception’: perception,
‘reasoning’: reasoning,
‘responsetext’: responsetext,
‘audiopath’: audiopath,
‘audioarray’: audioarray
}
«`
Демонстрация работы
«`python
def runagenticdemo():
print(«\n» + «=»*70)
print(» AGENTIC VOICE AI ASSISTANT»)
print(«=»*70 + «\n»)
assistant = AgenticVoiceAssistant()
scenarios = [
«Create a summary of machine learning concepts»,
«Calculate the sum of twenty five and thirty seven»,
«Analyze the benefits of renewable energy»
]
for i, scenario_text in enumerate(scenarios, 1):
print(f»\n— Scenario {i} —«)
print(f»Simulated Input: ‘{scenario_text}'»)
audiopath, = assistant.voiceio.speak(scenariotext, f»input_{i}.wav»)
result = assistant.processvoiceinput(audio_path)
assistant.display_reasoning(result)
print(«\n Playing agent’s voice response…»)
display(Audio(result[‘audio_array’], rate=16000))
print(«\n» + «-«*70)
print(f»\n Completed {assistant.interaction_count} agentic interactions»)
«`
В заключение мы создали интеллектуального голосового помощника, который понимает, что мы говорим, а также рассуждает, планирует и говорит, как настоящий агент. Мы увидели, как восприятие, рассуждение и действия работают в гармонии, создавая естественный и адаптивный голосовой интерфейс.
1. Какие этапы включает в себя процесс создания голосового помощника с агентским ИИ?
Ответ:
Процесс создания голосового помощника с агентским ИИ включает в себя настройку среды и библиотек, реализацию слоя восприятия, рассуждение и планирование, а также выполнение действий.
2. Какие библиотеки и инструменты используются для обеспечения распознавания и синтеза речи в голосовом ИИ?
Ответ:
Для обеспечения распознавания и синтеза речи в голосовом ИИ используются библиотеки `Transformers`, `Torch` и `SoundFile`. Также применяются модели `openai/whisper-base` для распознавания речи и `microsoft/speecht5_tts` для синтеза текста в речь.
3. Какие методы используются для извлечения намерений, сущностей и настроений из произнесённого текста?
Ответ:
В тексте не указаны конкретные методы, но упоминается, что для извлечения намерений, сущностей и настроений используются методы, разработанные в рамках реализации слоя восприятия.
4. Какие классы и их методы используются для обработки голосовых команд в представленном коде?
Ответ:
Для обработки голосовых команд используются классы `VoiceAgent`, `VoiceIO` и `AgenticVoiceAssistant`. Методы `perceive`, `reason` и `act` в классе `VoiceAgent` используются для восприятия, рассуждения и выполнения действий соответственно. Класс `VoiceIO` отвечает за взаимодействие с голосовыми моделями, а `AgenticVoiceAssistant` объединяет все компоненты для обработки голосовых команд.
5. Какие вспомогательные функции реализуются для выполнения запланированных шагов и генерации ответов на естественном языке?
Ответ:
Вспомогательные функции реализуются для расчёта уровней уверенности, выполнения каждого запланированного шага и генерации осмысленных ответов на естественном языке. Эти функции используются для обеспечения логичности и адаптивности голосового помощника.