Crea tu propio asistente virtual con Whisper Open AI

Table of Contents:

1. Introducción
2. Los asistentes virtuales y su utilidad
3. La importancia de la información personal en los asistentes virtuales
4. Creando mi propio asistente virtual
5. El proyecto y su división en vídeos
6. La mala planeación del inicio del proyecto
7. Implementando Whisper de Open Ai para convertir audio a texto
8. Configuración y comandos para seguir el proyecto
9. El reto de utilizar el asistente virtual sin conexión a internet
10. La Jetson AGX, una microcomputadora potente para correr el asistente virtual
11. Cámaras y micrófonos para recopilar información
12. Activando distintas funciones dependiendo de la situación
13. La integración de modelos de visión por computadora, procesamiento de audio y lenguaje natural
14. Cómo integrar los modelos utilizando contenedores de Docker
15. Pruebas con modelos de transcript de audio a texto
16. Problemas con los modelos de Nvidia y la solución con Whisper de OpenAI
17. Las capacidades impresionantes de Whisper para transcribir audio y hacer traducciones
18. Instalación de Whisper utilizando un contenedor de Docker
19. Grabación de audio en tiempo real y procesamiento con Whisper
20. Corriendo el código de grabación con Sounddevice e instalación de las dependencias necesarias
21. Pruebas con diferentes tamaños de modelo en Whisper
22. El proceso iterativo de generación del transcript en audio procesado por Whisper
23. Conclusiones y siguientes pasos en la creación del asistente virtual
24. Solicitando ideas para agregar funcionalidades al asistente virtual

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Creando mi propio asistente virtual: Los desafíos y pasos necesarios

Siempre he encontrado muy útiles y prácticos los asistentes virtuales, como Google y Amazon Alexa. Sin embargo, siento que podrían ser aún más sutiles y personalizados si tuvieran acceso a más información sobre mí. Por supuesto, no estoy dispuesto a brindarles más detalles personales. Es por eso que decidí embarcarme en la creación de mi propio asistente virtual. En este proyecto de gran envergadura, lo dividiré en varios vídeos para explicar paso a paso el proceso. En este vídeo en particular, me centraré en el inicio del proyecto, que incluye una mala planeación y la implementación de Whisper de OpenAI para convertir audio a texto, que es una de las funciones más básicas de un asistente virtual.

La mala planeación del inicio del proyecto

Uno de los aspectos más importantes al embarcarse en un proyecto de creación de un asistente virtual es una buena planificación. Sin una planificación adecuada, es fácil perderse en el caos y la falta de dirección. En mi caso, cometí el error de no dedicar suficiente tiempo a la planificación inicial del proyecto. Esto resultó en problemas y obstáculos durante el proceso de implementación. Aprendí de esta lección y he tomado medidas para mejorar mi enfoque en futuros proyectos.

Implementando Whisper de OpenAI para convertir audio a texto

Un elemento clave en la funcionalidad de un asistente virtual es la capacidad de convertir audio a texto. Después de investigar diferentes opciones, me decidí por Whisper, un modelo de OpenAI basado en Transformers y decoders. Whisper ofrece capacidades impresionantes en términos de transcripción de audio y traducción a diferentes idiomas. Lo mejor de todo es que este modelo se adapta a diferentes tamaños y configuraciones de memoria, lo que lo hace ideal para ser utilizado en diferentes dispositivos.

Para poder utilizar Whisper en mi proyecto, opté por estructurarlo en un contenedor de Docker. Esto me proporciona una mayor flexibilidad y portabilidad para implementar el modelo en diferentes sistemas. Por supuesto, si prefieres utilizar Whisper directamente en tu máquina, puedes hacerlo sin problemas siguiendo las instrucciones de instalación.

Configuración y comandos para seguir el proyecto

Con el fin de facilitar el seguimiento de mi proyecto, he proporcionado en la descripción de este vídeo un artículo que contiene toda la documentación necesaria. En dicho artículo, encontrarás la configuración detallada y los comandos que necesitarás para cada paso del proceso. Siguiendo estas instrucciones, podrás reproducir mi proyecto en tu propia máquina y personalizarlo según tus necesidades.

El reto de utilizar el asistente virtual sin conexión a internet

Una de las particularidades de mi proyecto es que estoy buscando crear un asistente virtual que funcione localmente, sin necesidad de conexión a internet. Esto presenta un desafío adicional, ya que es necesario contar con los recursos adecuados para que el asistente pueda funcionar de manera eficiente. Para lograr esto, estoy utilizando la Jetson AGX, una microcomputadora potente con GPU, 32 GB de RAM y más de 1800 núcleos. Esta configuración me permite correr los modelos de machine learning necesarios para mi asistente virtual.

Integración de modelos de visión por computadora, procesamiento de audio y lenguaje natural

Una de las características clave que deseo incorporar en mi asistente virtual son los modelos de visión por computadora, procesamiento de audio y lenguaje natural. Estos modelos son fundamentales para que el asistente pueda comprender y responder de manera adecuada a los comandos y solicitudes de los usuarios. Aunque aún no tengo una integración definida para todos estos modelos, estoy trabajando en encontrar la mejor manera de combinarlos y hacer que se comuniquen entre sí.

Pruebas con modelos de transcript de audio a texto

Durante mi proceso de investigación, probé varios modelos para la transcripción de audio a texto. Inicialmente, intenté utilizar los modelos de Nvidia, como ARRAI y Jackson Boys. Sin embargo, encontré dificultades para usarlos en mi configuración específica. Finalmente, di con Whisper de OpenAI, que se adaptó perfectamente a mis necesidades. Whisper cuenta con distintos tamaños de modelos para adaptarse a diferentes máquinas y ofrece una transcripción precisa incluso en condiciones de baja calidad de audio.

Problemas y soluciones en la implementación de Whisper

Si bien Whisper ha resultado ser una opción sólida para la transcripción de audio a texto, también encontré algunos desafíos durante su implementación. En particular, experimenté problemas al intentar ejecutar los modelos en mi Jetson AGX debido a la falta de compatibilidad con Jetpack 5. Después de investigar y probar diferentes soluciones, logré superar este obstáculo y lograr un funcionamiento estable de Whisper en mi proyecto.

Grabación de audio en tiempo real y procesamiento con Whisper

Para poder utilizar Whisper en tiempo real, tuve que desarrollar un código que grabara el audio, lo dividiera en bloques de tiempo y los procesara utilizando el modelo. Utilicé la librería de Sounddevice para grabar el audio y generar archivos que luego eran procesados por Whisper. Aunque esto no es una solución completamente en tiempo real, al menos me permite obtener transcripciones en bloques de audio de 10 a 15 segundos.

Conclusiones y siguientes pasos en la creación del asistente virtual

En resumen, la creación de un asistente virtual propio es un proyecto ambicioso, pero gratificante. Aunque todavía hay mucho trabajo por hacer, he logrado configurar una base sólida para continuar con el desarrollo del asistente virtual. En futuros vídeos, exploraré diferentes aspectos, como la integración de modelos de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural, así como la conexión con APIs externas.

Solicitando ideas para agregar funcionalidades al asistente virtual

Si tienes alguna idea para agregar funcionalidades o mejoras a mi asistente virtual, me encantaría escuchar tus sugerencias. ¡Déjalas en los comentarios de este vídeo para que podamos hacer de este asistente virtual una herramienta completa y útil no solo para mí, sino también para la comunidad!

Highlights:

• Los asistentes virtuales son herramientas útiles, pero podrían ser más personalizados.
• Decidí crear mi propio asistente virtual para tener mayor control sobre la información personal.
• El proyecto se divide en varios vídeos, comenzando con la implementación del modelo Whisper de OpenAI.
• La planificación inicial del proyecto fue deficiente, lo que causó problemas en la implementación.
• Whisper de OpenAI es un modelo impresionante que ofrece transcripción de audio y traducción a diferentes idiomas.
• Utilizo contenedores de Docker para integrar los modelos en mi asistente virtual.
• Grabo audio en tiempo real y lo proceso con Whisper en bloques de 10 a 15 segundos.
• Busco ideas y sugerencias para mejorar y ampliar las funcionalidades de mi asistente virtual.

FAQ:

Q: ¿Cuál es la diferencia entre Whisper y otros modelos de transcripción de audio a texto? A: Whisper se destaca por su capacidad para transcribir audio de baja calidad y con mucho ruido. Además, cuenta con diferentes tamaños de modelos para adaptarse a diferentes configuraciones de máquinas.

Q: ¿Puedo utilizar Whisper sin utilizar contenedores de Docker? A: Sí, es posible instalar y ejecutar Whisper directamente en tu máquina siguiendo las instrucciones de instalación proporcionadas.

Q: ¿Qué modelos adicionales planeas integrar en tu asistente virtual? A: Estoy explorando la integración de modelos de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural para mejorar las capacidades de mi asistente virtual.

Q: ¿Cómo puedo contribuir con ideas para mejorar tu asistente virtual? A: Puedes dejar tus sugerencias en los comentarios de este vídeo. Agradezco cualquier idea que pueda hacer que mi asistente virtual sea más útil y completo.