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目录

  1. 介绍
  2. 使用的Python库和API
  3. 步骤1: 安装所需的Python库
  4. 步骤2: 创建配置文件
  5. 步骤3: 设置Streamlit应用程序界面
  6. 步骤4: 连接到Assembly AI API
  7. 步骤5: 连接到OpenAI GPT-3 API
  8. 步骤6: 发送语音到Assembly AI进行实时转录
  9. 步骤7: 处理Assembly AI的实时文本响应
  10. 步骤8: 将文本传递给GPT-3进行自然语言回复
  11. 步骤9: 显示GPT-3的响应文本到Streamlit应用程序界面
  12. 总结

🎯目标:使用Python和API创建一个人类-人工智能对话应用程序

介绍

您好!在本教程中,我们将使用Python和几个API创建一个允许您与人工智能进行对话的应用程序。我们将使用Assembly AI API进行实时语音转录,并使用OpenAI GPT-3 API生成人工智能回应。这是一个有趣且实用的项目,您可以将它应用于语音助手、聊天机器人等领域。

使用的Python库和API

在本教程中,我们将使用以下Python库和API:

  • Streamlit:用于创建Web应用程序界面的库。
  • Pyaudio:用于处理音频输入的库。
  • Websockets:用于与API进行WebSocket通信的库。
  • Base64:用于编码音频数据的库。
  • Json:用于处理JSON数据的库。
  • Assembly AI API:用于实时语音转录的API。
  • OpenAI GPT-3 API:用于生成人工智能回应的API。

接下来,我们将逐步讲解如何使用这些库和API来构建我们的人类-人工智能对话应用程序。

步骤1: 安装所需的Python库

在开始之前,我们需要安装所需的Python库。请确保已安装pip,并在终端窗口中运行以下命令来安装所需的库:

pip install streamlit pyaudio websockets

步骤2: 创建配置文件

首先,我们需要创建一个配置文件,以保存我们的API密钥。请按照以下步骤进行操作:

  1. 创建一个名为config.py的Python文件。
  2. config.py中定义两个变量,分别存储您的Assembly AI和OpenAI GPT-3的API密钥。
  3. 例如,您的config.py文件应如下所示:
assembly_api_key = "YOUR_ASSEMBLY_API_KEY_HERE"
gpt3_api_key = "YOUR_GPT3_API_KEY_HERE"

请将"YOUR_ASSEMBLY_API_KEY_HERE"和"YOUR_GPT3_API_KEY_HERE"替换为您自己的API密钥。

步骤3: 设置Streamlit应用程序界面

接下来,我们将使用Streamlit库来创建我们的应用程序界面。请按照以下步骤进行操作:

  1. 在项目文件夹中创建一个名为main.py的Python文件。
  2. 导入所需的Python库:
import streamlit as st
import pyaudio
import websockets
import base64
import json
import config
  1. 使用Streamlit的title函数来设置应用程序的标题:
st.title("人类-人工智能对话应用程序")
  1. 使用Streamlit的columns函数创建两个列,用于放置录制和停止录制按钮:
start_button, stop_button = st.columns(2)
  1. 使用Streamlit的button函数分别创建录制和停止录制按钮:
start_recording = start_button.button("开始录制")
stop_recording = stop_button.button("停止录制")
  1. 创建一个Streamlit的text组件,用于显示来自语音助手的回应:
response_text = st.text("")
  1. 将以下代码放在一个名为if start_recording:的条件语句中,以响应录制按钮的点击事件:
if start_recording:
    # 在此处添加录制音频的代码
  1. 将以下代码放在一个名为if stop_recording:的条件语句中,以响应停止录制按钮的点击事件:
if stop_recording:
    # 在此处添加停止录制音频的代码
  1. 在项目文件夹中打开终端窗口,并运行以下命令来启动Streamlit应用程序:
streamlit run main.py
  1. 打开浏览器,并访问http://localhost:8501以查看Streamlit应用程序界面。

到目前为止,我们已经设置了Streamlit应用程序界面,但它还没有与任何API进行通信。在接下来的步骤中,我们将向应用程序添加与Assembly AI和OpenAI GPT-3 API的集成。

步骤4: 连接到Assembly AI API

现在,我们将使用Assembly AI API来进行实时语音转录。请按照以下步骤进行操作:

  1. 使用websockets.connect函数连接到Assembly AI的WebSocket端点:
async with websockets.connect("wss://api.AssemblyAI.com/v2/real-time/ws") as websocket:
    # 在此处添加与Assembly AI的通信代码
  1. 在Python的while循环中,读取音频数据并将其发送到Assembly AI API进行实时转录:
while start_recording:
    # 在此处添加读取音频数据并发送到Assembly AI的代码
  1. 在循环的每次迭代中,读取音频数据并使用base64.b64encode函数对其进行编码:
data = stream.Read(frames_per_buffer)
encoded_data = base64.b64encode(data).decode("utf-8")
  1. 将编码后的音频数据封装在一个JSON对象中,并将其作为字符串发送到Assembly AI的WebSocket端点:
message = json.dumps({
    "audio": encoded_data
})
await websocket.send(message)
  1. 收到Assembly AI的实时转录响应后,在循环外部使用st.text函数显示转录的文本:
response = await websocket.recv()
transcript = json.loads(response)["text"]
response_text.text(transcript)

完成上述步骤后,我们的应用程序将能够将语音数据发送到Assembly AI进行实时转录,并将转录的文本显示在应用程序界面上。

步骤5: 连接到OpenAI GPT-3 API

现在,我们将使用OpenAI GPT-3 API来生成人工智能回应。请按照以下步骤进行操作:

  1. 使用OpenAI的openai.Completion.Create函数连接到GPT-3 API:
response = openai.Completion.create(
    engine="davinci",
    prompt=transcript,
    max_tokens=50
)
  1. 使用API返回的JSON响应获取GPT-3生成的回应文本:
gpt_response = response.choices[0].text
  1. 使用st.write函数将GPT-3的回应文本显示在应用程序界面上:
st.write(gpt_response)

完成上述步骤后,我们的应用程序将能够将转录的文本发送到GPT-3进行处理,并将生成的回应文本显示在应用程序界面上。

步骤6: 发送语音到Assembly AI进行实时转录

现在,我们将集成所有部分,以便我们的应用程序能够实时将语音数据发送到Assembly AI进行转录,并将Assembly AI的转录结果发送到GPT-3进行回答。请按照以下步骤进行操作:

  1. 将之前编写的连接到Assembly AI和GPT-3的代码放入if start_recording:if stop_recording:条件语句中:
if start_recording:
    async with websockets.connect("wss://api.assemblyai.com/v2/real-time/ws") as websocket:
        while start_recording:
            # 读取音频数据并发送到Assembly AI
elif stop_recording:
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci",
        prompt=transcript,
        max_tokens=50
    )
    gpt_response = response.choices[0].text
    st.write(gpt_response)
  1. 在每次迭代中,使用Assembly AI的await websocket.recv()来接收实时转录的文本,并将其存储在transcript变量中:
response = await websocket.recv()
transcript = json.loads(response)["text"]
response_text.text(transcript)
  1. 将转录的文本作为GPT-3的输入,并将生成的回应文本显示在应用程序界面上。

完成上述步骤后,我们的应用程序将能够实时将语音数据发送到Assembly AI进行转录,并将转录结果发送到GPT-3进行回答,并将回应文本显示在应用程序界面上。

总结

在本教程中,我们使用Python和几个API创建了一个人类-人工智能对话应用程序。我们使用Assembly AI API进行实时语音转录,并使用OpenAI GPT-3 API生成人工智能回应。我们通过Streamlit创建了一个简单的应用程序界面,并连接了各个部分以实现完整的功能。现在,您可以享受与人工智能的交互,通过语音向它提问并获得智能回答。希望本教程能够为您提供帮助,感谢您的阅读!

请注意:本教程中使用的API密钥是示例密钥,请使用您自己的密钥来访问相应的API。

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