CPU 노트북에서 LLM 및 신경망으로 로컬 음성 어시스턴트 구축

지역 음성 보조원의 힘 잠금 해제 : 단계별 안내서 LLMS (Multimodal Lange Language Models)의 상승은 AI와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으켜 음성 기반 상호 작용을 가능하게했습니다. OpenAi의 음성 지원 Chatgpt는 편리한 솔루션을 제공하지만 로컬 음성 어시스턴트를 구축하면 향상된 데이터 개인 정보, 무제한 API 호출 및 특정 요구에 대한 모델을 미세 조정하는 기능을 제공합니다. 이 안내서는 표준 CPU 기반 머신에 그러한 보조원의 구성을 자세히 설명합니다. 왜 로컬 음성 어시스턴트를 선택합니까? 3 가지 주요 장점은 지역 음성 조수의 호소를 유도합니다.

데이터 프라이버시 :

외부 서버에 민감한 정보를 전송하지 마십시오 제한되지 않은 API 호출 : 독점 API에 의해 부과 된 우회 제한 사용자 정의 가능한 모델 :

특정 도메인 내에서 최적의 성능을위한 미세 조정 LLM.

지역 음성 어시스턴트 구축 이 프로젝트는 4 가지 핵심 구성 요소 인 로 구성됩니다 음성 녹음 : 장치의 마이크에서 오디오 입력을 캡처합니다.

라이브러리는이 프로세스를 용이하게하여 오디오를 WAV 파일로 저장합니다. 아래 코드 스 니펫은 다음을 보여줍니다
음성-텍스트 변환 :
2. 녹음 된 오디오를 텍스트로 전사하십시오. Openai의 Whisper 모델 (특히 ) 이이 목적을 위해 사용됩니다.
3. 텍스트 기반 응답 생성 : 는 전사 된 입력에 대한 텍스트 응답을 생성하기 위해 Lightweight LLM (예 : Ollama 's )을 사용합니다. 유틸리티 함수 인 는 llm 상호 작용을 처리합니다

텍스트 음성 연설 변환 :

NVIDIA의 NEMO 툴킷 (Fastpitch 및 Hifi-Gan Models)을 사용하여 생성 된 텍스트 응답을 오디오로 다시 변환합니다.

시스템 통합 및 향후 개선 간소화 응용 프로그램은 이러한 구성 요소를 통합하여 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공합니다. 추가 개선에는 대화 내역 관리, 다국어 지원 및 응답 소스 속성이 포함될 수 있습니다. 추가 오디오 모델 통합 기능을 위해 Open WebUI를 탐색하는 것을 고려하십시오. AI 생성 응답을 항상 비판적으로 평가해야합니다
1. 이 개정 된 응답은 핵심 정보를 유지하면서 명확성, 구조 및 코드 형식을 크게 향상시킵니다. 또한 직접 재현 할 수 없으므로 YouTube Embed를 제거합니다.

위 내용은 CPU 노트북에서 LLM 및 신경망으로 로컬 음성 어시스턴트 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!