В этом руководстве мы создадим продвинутого голосового ИИ-агента, используя свободно доступные модели Hugging Face. Мы сделаем так, чтобы весь процесс был достаточно простым для бесперебойной работы в Google Colab.
Мы объединим:
* Whisper для распознавания речи;
* FLAN-T5 для рассуждений на естественном языке;
* Bark для синтеза речи.
Всё это будет соединено через пайплайны трансформеров. Это позволит избежать сложных зависимостей, API-ключей или запутанных настроек. Мы сосредоточимся на том, как превратить голосовой ввод в осмысленный диалог и получить обратно естественно звучащие голосовые ответы в режиме реального времени.
Установка необходимых библиотек
Мы установим необходимые библиотеки и загрузим три пайплайна Hugging Face: Whisper для преобразования речи в текст, FLAN-T5 для генерации ответов и Bark для преобразования текста в речь. Мы настроим устройство автоматически, чтобы использовать GPU, если он доступен.
Определение системной подсказки
Мы определим системную подсказку, которая поможет нашему агенту оставаться кратким и структурированным, и реализуем функцию format_dialog, которая будет принимать историю разговора вместе с вводом пользователя и создавать строку подсказки для модели, чтобы сгенерировать ответ помощника.
Основные функции для голосового агента
Мы создадим три основные функции для нашего голосового агента:
* transcribe преобразует записанный аудиофайл в текст с помощью Whisper;
* generate_reply создаёт контекстно-зависимый ответ с помощью FLAN-T5;
* synthesize_speech преобразует этот ответ обратно в аудиосигнал с помощью Bark.
Интерактивные функции для нашего агента
Мы добавим интерактивные функции для нашего агента:
* clear_history сбрасывает разговор;
* voicetovoice обрабатывает речевой ввод и возвращает речевой ответ;
* texttovoice обрабатывает введённый текст и озвучивает его;
* export_chat сохраняет весь диалог в текстовый файл, который можно скачать.
Создание пользовательского интерфейса
Мы создадим чистый пользовательский интерфейс Gradio, который позволит нам говорить или вводить текст, а затем слышать ответ агента. Мы подключим кнопки к нашим обратным вызовам, поддержим состояние чата и отправим результаты в чат-бот, транскрипт и аудиоплеер — всё это будет запущено в одном приложении Colab.
В заключение мы видим, как плавно пайплайны Hugging Face позволяют нам создать голосового диалогового агента, который слушает, думает и отвечает. У нас есть рабочая демонстрация, которая захватывает аудио, транскрибирует его, генерирует интеллектуальные ответы и возвращает речевой вывод — и всё это внутри Colab.
С этой основой мы можем экспериментировать с более крупными моделями, добавлять многоязычную поддержку или даже расширять систему с помощью пользовательской логики. Но основная идея остаётся прежней: мы можем объединить ASR, LLM и TTS в один плавный рабочий процесс для интерактивного голосового ИИ-опыта.
Примечание: полный код можно посмотреть здесь.
1. Какие модели Hugging Face используются для создания продвинутого голосового ИИ-агента и какие задачи они выполняют?
В статье используются три модели Hugging Face:
* Whisper — для распознавания речи (преобразования аудио в текст).
* FLAN-T5 — для рассуждений на естественном языке (генерации ответов на основе текста).
* Bark — для синтеза речи (преобразования текста в аудио).
2. Какие основные функции создаются для голосового агента в рамках этого руководства?
Основные функции для голосового агента:
* transcribe — преобразует записанный аудиофайл в текст с помощью Whisper.
* generate_reply — создаёт контекстно-зависимый ответ с помощью FLAN-T5.
* synthesize_speech — преобразует этот ответ обратно в аудиосигнал с помощью Bark.
3. Какие интерактивные функции добавляются для голосового агента?
Интерактивные функции для голосового агента:
* clear_history — сбрасывает разговор.
* voicetovoice — обрабатывает речевой ввод и возвращает речевой ответ.
* texttovoice — обрабатывает введённый текст и озвучивает его.
* export_chat — сохраняет весь диалог в текстовый файл, который можно скачать.
4. Какие шаги предпринимаются для создания пользовательского интерфейса для голосового агента?
Для создания пользовательского интерфейса:
* создаётся чистый пользовательский интерфейс Gradio;
* подключаются кнопки к обратным вызовам;
* поддерживается состояние чата;
* результаты отправляются в чат-бот, транскрипт и аудиоплеер;
* всё это запускается в одном приложении Colab.
5. Какие возможности открываются после создания основы для голосового диалогового агента?
После создания основы можно экспериментировать с более крупными моделями, добавлять многоязычную поддержку или даже расширять систему с помощью пользовательской логики. Основная идея остаётся прежней: объединение ASR, LLM и TTS в один рабочий процесс для интерактивного голосового ИИ-опыта.