独自の AI を構築する方法告白: LLM に声を加える方法

要約

オープンAIはChatGPTのVoice Modesのリリースを遅らせている中、LLM音声アプリケーションを構築し、インタラクティブブースに統合した方法を共有した。
友人と共にAI告解室を構築するアイデアを思いつき、ユーザーが人工知能と話すことができるようにした。
ユーザーがブース内に入ったり退出したりすることを検出するために、距離センサーと赤いボタンを使用し、ユーザーがAIをいつでも中断できるようにした。
Arduinoが距離センサーと赤いボタンの状態を監視し、バックエンドに変更を送信し、ウェブUIがユーザーに現在の状態を表示する。
音声認識（STT）、LLM、テキスト音声変換（TTS）の主要なコンポーネントを使用し、クラウドベースのモデルを採用した。
ユーザーが話すときにリアルタイムで音声認識を行い、Whisperモデルを使用した。
LLMモデルにはGPT-4を使用し、適切なプロンプトと温度設定を行い、ユーモアのある応答を実現した。
LLMから受け取った応答をTTSモデルを使用してユーザーに再生し、レスポンス遅延を最適化した。
4日間稼働したAI告解室は、$50のOpenAI APIを使い、多くの参加者を引き付け、好意的なフィードバックを受けた。

この記事は、限られたリソースと厳しい外部条件下でも、直感的で効率的な音声インタフェースをLLMに追加することが可能であることを示しています。クラウドベースのモデルを使用し、適切なプロンプトと設定を行うことで、ユーザーとの対話を楽しみながら実現できる点が興味深いと感じました。