कैसे बनाएं एक वॉयस असिस्टेंट जिसका उपयोग ChatGPT के साथ हो

संपादित 2 सप्ताह पहले द्वारा ExtremeHow संपादकीय टीम

वॉइस असिस्टेंटएआईस्पीच रिकग्निशनओपनएआईएनएलपीबॉटविकासएकीकरणआवाज़इंटरैक्शन

वॉयस असिस्टेंट बनाना एक रोमांचक परियोजना है जो आपको प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) के विभिन्न क्षेत्रों की खोज करने की अनुमति देता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हालिया प्रगति के साथ, विशेष रूप से ChatGPT जैसे मॉडल, मजबूत वॉयस-ड्रिवन एप्लिकेशन बनाना आसान होता जा रहा है। इस गाइड में, हम आपको OpenAI द्वारा विकसित एक शक्तिशाली भाषा मॉडल ChatGPT का उपयोग करके एक वॉयस असिस्टेंट डिज़ाइन और कार्यान्वित करने की प्रक्रिया के माध्यम से चलेंगे। चलिए कदम-दर-कदम प्रक्रिया में डुबकी लगाते हैं और वॉयस असिस्टेंट बनाने के लिए आवश्यक घटकों का पता लगाते हैं।

वॉयस असिस्टेंट के घटकों को समझना

वॉयस असिस्टेंट में आम तौर पर निम्नलिखित मुख्य घटक होते हैं:

1. स्पीच रिकग्निशन: बोले गए शब्दों को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है। इस गाइड में, हम Python में स्पीच रिकग्निशन लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे।
2. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP): टेक्स्ट इनपुट को प्रोसेस और समझता है, जिससे यह उपयुक्त प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है। ChatGPT हमारा NLP इंजन होगा।
3. टेक्स्ट-टू-स्पीच: टेक्स्ट प्रतिक्रियाओं को वापस स्पीच में परिवर्तित करता है। हम इस हेतु pyttsx3 लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे।
4. यूज़र इंटरफेस: हालांकि वैकल्पिक, एक UI इंटरैक्शन को सुधार सकता है। सादगी के लिए हम इसे कंसोल-आधारित रखने की संक्षेप में चर्चा करेंगे।

पूर्वापेक्षाएं

शुरू करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित हैं:

• Python प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ।
• Python आपके सिस्टम पर इंस्टॉल है।
• आवश्यक लाइब्रेरी स्थापना के लिए इंटरनेट एक्सेस।
• ChatGPT मॉडल तक पहुँचने के लिए एक OpenAI API कुंजी।

विकास परिवेश स्थापित करना

सबसे पहले, आपको अपना विकास परिवेश स्थापित करने की आवश्यकता है। अपने सिस्टम को तैयार करने के लिए इन चरणों का पालन करें:

1. अपना कमांड प्रॉम्प्ट या टर्मिनल खोलें।
2. अपने प्रोजेक्ट के लिए एक नया डाइरेक्टरी बनाएं:

   mkdir voice_assistant

3. डाइरेक्टरी में जाएं:

   cd voice_assistant

4. एक वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाएं:

   python -m venv venv

5. वर्चुअल एनवायरनमेंट सक्रिय करें:
   • विंडोज़ पर:

     venv\Scripts\activate

   • MacOS और Linux पर:

     source venv/bin/activate

6. आवश्यक लाइब्रेरी इंस्टॉल करें:

   pip install openai speechrecognition pyttsx3

चरण 1: स्पीच रिकग्निशन

हम एक स्पीच रिकग्निशन लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे उपयोगकर्ता की वॉयस इनपुट को कैप्चर और पहचानने के लिए। यहाँ इसे लागू करने का एक मूल तरीका है:

import speech_recognition as sr
def listen():
    recognizer = sr.Recognizer()
    with sr.Microphone() as source:
        print("Say something...")
        audio = recognizer.listen(source)
    try:
        text = recognizer.recognize_google(audio)
        print(f"You said: {text}")
    except sr.UnknownValueError:
        print("Sorry, could not understand your speech.")
    except sr.RequestError as e:
        print(f"Could not request results; {e}")
    return text
if __name__ == "__main__":
    listen()

यह कोड माइक्रोफोन सेट करता है और वॉयस को सुनता है, जिसे फिर गूगल के स्पीच रिकग्निशन सेवा का उपयोग करके टेक्स्ट में परिवर्तित किया जाता है।

चरण 2: ChatGPT का एकीकरण

एक बार जब हमें टेक्स्ट इनपुट मिल जाता है, तो ChatGPT का उपयोग करके प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने का समय होता है। पहले, सुरक्षा कारणों से सुनिश्चित करें कि आपकी OpenAI API कुंजी को एक पर्यावरण चर के रूप में सहेजा गया है। अब, चलिए ChatGPT को एकीकृत करते हैं:

import openai
import os

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def generate_response(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].text.strip()

if __name__ == "__main__":
    user_input = "What is the weather today?"
    response = generate_response(user_input)
    print(f"ChatGPT: {response}")

generate_response फ़ंक्शन ChatGPT को एक प्रॉम्प्ट भेजता है और एक पूर्ण प्रतिक्रिया लौटती है। आप मॉडल के आउटपुट पर बेहतर नियंत्रण के लिए इंजन और पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं।

चरण 3: टेक्स्ट-टू-स्पीच रूपांतरण

एक बार जब प्रतिक्रिया उत्पन्न हो जाती है, तो हम इस टेक्स्ट को वापस स्पीच में परिवर्तित करने के लिए pyttsx3 लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे:

import pyttsx3

def speak(text):
    engine = pyttsx3.init()
    engine.say(text)
    engine.runAndWait()

if __name__ == "__main__":
    response_text = "The weather is sunny today with a high of 75 degrees."
    speak(response_text)

यह फ़ंक्शन टेक्स्ट-टू-स्पीच इंजन शुरू करता है, इनपुट टेक्स्ट को बोलता है, और बोलने का कार्य पूरा होने का इंतजार करता है। प्रतिक्रिया निर्माण के साथ इसे जोड़कर एक बातचीत चक्र बनाएं।

चरण 4: वॉयस असिस्टेंट को असेंबल करना

अब, चलिए सब कुछ एक ही एप्लिकेशन में संयोजित करते हैं। हम स्पीच रिकग्निशन, ChatGPT एकीकरण, और टेक्स्ट-टू-स्पीच को एक सतत सुनने वाले चक्र में संयोजित करेंगे:

def main():
    recognizer = sr.Recognizer()
    with sr.Microphone() as source:
        while True:
            print("Listening...")
            audio = recognizer.listen(source)
            try:
                user_input = recognizer.recognize_google(audio)
                print(f"User: {user_input}")
                if user_input.lower() in ["exit", "quit", "bye"]:
                    speak("Goodbye!")
                    break
                response = generate_response(user_input)
                print(f"ChatGPT: {response}")
                speak(response)
            except sr.UnknownValueError:
                print("Sorry, could not understand your speech.")
            except sr.RequestError as e:
                print(f"Could not request results; {e}")
            except Exception as e:
                print(f"An error occurred: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()

इस पूर्ण समाधान में, वॉयस असिस्टेंट तब तक कमांड सुनता रहता है जब तक आप "exit", "leave" या "bye" नहीं कहते। यह प्रत्येक कमांड को ChatGPT का उपयोग करके प्रोसेस करता है और आपको उत्तर पढ़कर सुनाता है।

अपने वॉयस असिस्टेंट को सुधारना

अब जबकि आपके पास एक बुनियादी वॉयस असिस्टेंट है, उसके कार्यक्षमता को बढ़ाने के लिए यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं:

• उन्नत स्पीच रिकग्निशन: बेहतर सटीकता के लिए विभिन्न स्पीच रिकग्निशन मॉडल या API के साथ प्रयोग करें।
• संदर्भ-स्पष्ट प्रतिक्रियाएं: प्रतिभागियों की कई इंटरैक्शन के आधार पर संगठित रह सकें ऐसी संदर्भ जागरूकता को लागू करें।
• यूज़र इंटरफेस: बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव के लिए एक ग्राफिकल यूज़र इंटरफेस (GUI) डिज़ाइन करें या स्मार्ट होम डिवाइस के साथ अपने सहायक को संयोजित करें।
• कई भाषाओं के लिए समर्थन: अपने वॉयस असिस्टेंट को विभिन्न भाषाओं में समझने और प्रतिक्रिया करने की अनुमति दें।
• अतिरिक्त विशेषताएं: कार्य प्रबंधन, अनुस्मारक, या मौसम पूर्वानुमान या समाचार हेडलाइन जैसी तृतीय-पक्ष सेवाओं के साथ एकीकरण जैसे विशेषताएं जोड़ें।

निष्कर्ष

ChatGPT का उपयोग करके वॉयस असिस्टेंट बनाना कई घटकों का एकीकरण करना शामिल है, जिनमें से प्रत्येक समग्र कार्यक्षमता में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। जबकि यह मार्गदर्शिका बुनियादी समझ प्रदान करती है, अपने वॉयस असिस्टेंट को विस्तारित और वैयक्तिकृत करने की उच्चतम संभावना है। चाहे आप इसे व्यक्तिगत उपयोग के लिए ज्यादा विकसित करना चाहें या एक बड़े प्रोजेक्ट के हिस्से के रूप में, इस प्रक्रिया के माध्यम से अर्जित कौशल और ज्ञान अमूल्य होंगे। AI, NLP, और वॉयस रिकग्निशन तकनीक का पता लगाना जारी रखें जब आप अपना डिज़ाइन सुधारें और नवाचार करें।

  इस लेख को साझा करें

यदि आपको लेख की सामग्री में कुछ गलत लगता है, आप कर सकते हैं अपडेट का अनुरोध करें