Cтруктуры данных Python Структуры данных в Python являются основой для эффективного управления и обработки данных. Они включают в себя несколько основных типов
Краткое содержание модуля: Babel Fish с LLM и STT TTS
жүктеу/скачать 65,47 Kb.
|
вопросы для подг
Краткое содержание модуля: Babel Fish с LLM и STT TTSСтатус: Автоматически переведено с языка: АнглийскийАвтоматически переведено с языка: АнглийскийПоздравляем! Вы завершили этот модуль. На данном этапе курса вы знаете: IBM watsonx - это платформа ИИ и данных с набором помощников ИИ, призванная помочь вам масштабировать и ускорить воздействие ИИ с помощью надежных данных в вашем бизнесе. IBM Watson® Speech Libraries for Embed - это набор контейнерных библиотек преобразования текста в речь и речи в текст, призванных обеспечить нашим партнерам IBM большую гибкость при внедрении лучших технологий IBM Research® в свои решения. Эти технологии позволяют ассистенту общаться с пользователями посредством голосового ввода и вывода. Виртуальный помощник - это программа, предназначенная для имитации общения с пользователями, особенно через Интернет, с помощью естественного человеческого голоса. Вы можете использовать Python и Flask для создания бэкенда вашего голосового помощника. Технологии HTML, CSS и JavaScript позволят вам создать визуально привлекательную и интерактивную переднюю часть вашего помощника. В этом модуле вы создали голосовой ИИ-переводчик и узнали: Как реализовать функцию преобразования речи в текст, чтобы ассистент мог понимать голосовой ввод пользователей Как интегрировать ассистента с моделью flan-ul2 компании watsonx, чтобы придать ему высокий уровень интеллекта и способность понимать и отвечать на запросы пользователей Как реализовать функцию преобразования текста в речь, чтобы ассистент мог общаться с пользователями с помощью голосовых сообщений Как объединить все компоненты, чтобы создать функционирующий помощник, который может принимать голосовой ввод и предоставлять голосовой ответ Как развернуть голосовой помощник на веб-сервере для использования широкой аудиторией Ответы: Вот пошаговые инструкции по каждому из пунктов: 1. **Преобразование речи в текст:** - Используйте библиотеку для распознавания речи, такую как Google Speech Recognition API или SpeechRecognition для Python. - Пример кода на Python с использованием библиотеки SpeechRecognition: ```python import speech_recognition as sr recognizer = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: print("Говорите что-нибудь:") audio = recognizer.listen(source) try:
print("Вы сказали:", text) except sr.UnknownValueError: print("Извините, не удалось распознать речь") ``` 2. **Интеграция с моделью flan-ul2 от watsonx:** - Используйте API или SDK, предоставленные компанией watsonx, для взаимодействия с моделью flan-ul2. - Пример использования Watson Assistant SDK для Python: ```python from ibm_watson import AssistantV2 from ibm_cloud_sdk_core.authenticators import IAMAuthenticator authenticator = IAMAuthenticator('your_api_key') assistant = AssistantV2(version='2019-02-28', authenticator=authenticator) assistant.set_service_url('https://api.eu-gb.assistant.watson.cloud.ibm.com') response = assistant.message('your_workspace_id', input={'text': 'Привет'}) print(response.result) ``` 3. **Преобразование текста в речь:** - Используйте библиотеку для синтеза речи, такую как pyttsx3 для Python. - Пример использования pyttsx3: ```python import pyttsx3 engine = pyttsx3.init() engine.say("Привет, как я могу вам помочь?") engine.runAndWait() ``` 4. **Объединение компонентов:** - Напишите код, который принимает голосовой ввод, преобразует его в текст, передает текст модели flan-ul2 для обработки, получает ответ от модели, преобразует его в речь и проигрывает пользователю. - Обработайте исключения и ошибки, которые могут возникнуть на каждом этапе взаимодействия с помощником. 5. **Развертывание на веб-сервере:** - Разверните ваш голосовой помощник на веб-сервере, используя фреймворк для веб-разработки, такой как Flask или Django. - Убедитесь, что ваш веб-сервер настроен на обработку голосовых запросов и ответов, например, путем использования WebSocket для передачи аудио данных. Следуя этим шагам, вы сможете создать функционирующий голосовой помощник и развернуть его на веб-сервере для использования широкой аудиторией. жүктеу/скачать 65,47 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|