Como criar um agente de IA de voz

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Autoria: Asimov Academy · Assistir no YouTube

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Idioma original: português

Vídeo original: Como Criar um Agente de IA de Voz · Canal: Asimov Academy · 01:02 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Aplicações empresariais de IA, Modelos multimodais

Resumo

O vídeo apresenta uma arquitetura comum para criar uma IA que conversa por voz, combinando uma LLM com modelos de speech to text e text to speech. Embora funcione, essa abordagem pode gerar latência porque cada etapa precisa terminar antes da próxima começar. Como alternativa, o modelo real-time da OpenAI reúne o processo em um único modelo de speech-to-speech. Ele também pode raciocinar e chamar funções, o que permite aplicações como controlar dispositivos por voz e fazer tradução em tempo real.

Pontos-chave

• Uma arquitetura comum de IA de voz usa uma LLM, um modelo de speech to text e um modelo de text to speech.
• O Whisper pode converter a fala do usuário em texto para a LLM.
• Modelos como Eleven Labs ou Cocoro podem converter a resposta em texto da LLM de volta em voz.
• As etapas separadas introduzem latência, pois cada modelo precisa concluir seu trabalho antes de passar o resultado adiante.
• A linha real-time da OpenAI condensa o processo em um modelo de speech-to-speech.
• O modelo real-time pode ter raciocínio configurável e chamar funções.
• A chamada de funções pode permitir que o agente controle dispositivos, como uma webcam.
• Possíveis aplicações incluem agentes pessoais, controle de dispositivos domésticos por voz e tradução em tempo real.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Arquitetura comum para IA de voz	O vídeo explica como uma LLM pode ser combinada com modelos de speech to text e text to speech.
00:31	Latência e speech-to-speech	As etapas separadas podem deixar o sistema lento, enquanto a linha real-time da OpenAI reúne o processo em um modelo.
01:02	Raciocínio, funções e aplicações	O modelo pode chamar funções e servir de base para agentes pessoais, controle de dispositivos por voz e tradução em tempo real.

Citações

Uma arquitetura comum para esse tipo de projeto usa três tipos de modelos. — 00:00

Cada uma dessas etapas aqui introduz latência no nosso projeto. — 00:31

Ele condensa todo esse processo aqui em um só modelo. — 00:31

O mais legal é que ele consegue chamar funções. — 01:02

Conceitos e entidades

• LLM (conceito): Modelo que atua como o cérebro da aplicação e recebe texto para produzir texto.
• speech to text (conceito): Processo de converter fala em texto para que uma LLM possa receber a entrada.
• text to speech (conceito): Processo de converter texto em voz.
• speech-to-speech (conceito): Abordagem que transforma fala em fala usando um único modelo.
• Whisper (modelo): Modelo citado como exemplo para converter fala em texto.
• ElevenLabs (empresa): Empresa citada como opção para gerar voz a partir do texto.
• Cocoro (modelo): Opção citada para converter texto em voz.
• OpenAI (empresa): Empresa cuja linha de modelos real-time é apresentada como alternativa de speech-to-speech.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Se você quiser criar uma IA que converse com você, como esse meu Jarvis aqui. >> Oi, tu tá aí? >> Oi. Tô aqui, sim. Pode falar. >> Essa é a estratégia que eu recomendo. Mas, antes, preciso te explicar o que o pessoal normalmente faz. Uma arquitetura comum para esse tipo de projeto usa três tipos de modelos. No centro, uma LLM, que é o cérebro da aplicação. Pode ser algum modelo da Claude ou do GPT. E, normalmente, uma LLM recebe texto e devolve texto. Para contornar isso, a gente precisa colocar dois modelos nas pontas. Um modelo de fala para texto, como Whisper, que vai receber o que eu falo e transformar em

00:31 texto para a LLM. E um modelo de texto para fala, que vai pegar o texto [música] da LLM e transformá-lo em voz de novo para a gente. E aqui a gente pode usar um modelo da Eleven Labs ou do Cocoro. Funciona, mas tem um problema. Cada uma dessas etapas introduz latência no nosso projeto, deixando tudo muito lento. Cada etapa precisa fazer todo o seu trabalho antes de passar para a próxima. E é por isso que esse modelo da OpenAI, da linha de tempo real deles, chamou bastante atenção. Porque é um modelo que, por algum motivo, não chama muita atenção na internet, mas condensa todo esse processo em um só modelo, fazendo o que a gente chama de fala para fala. [música] E o mais

01:02 interessante é que esse modelo não é só um gerador de voz. Ele tem raciocínio configurável, consegue pensar. E o mais legal é que consegue chamar funções. Foi assim que eu coloquei ele para controlar a minha webcam. Então, esse tipo de projeto é útil se tu quer montar um agente pessoal, controlar dispositivos da tua casa por voz, por exemplo, ou criar algum app de tradução em tempo real. O limite é a tua criatividade.

Transcrição original

[00:00] Se você quiser criar uma IA que conversa com você, como esse meu Jarvis aqui. >> Oi, tu tá aí? >> Oi. Tô aqui sim. Pode falar. >> Essa aqui estratégia que eu recomendo. Mas antes, eu preciso te explicar o que que normalmente o pessoal faz. Uma arquitetura comum para esse tipo de projeto usa três tipos de modelos. No centro, uma LLM, que é o cérebro da aplicação, pode ser algum modelo do Cloud, do GPT. E normalmente uma LLM recebe texto e devolve texto. Para contornar isso, a gente precisa colocar dois modelos na ponta. Um modelo de speech to text, como Whisper, que vai receber o que eu falo e traduzir em

[00:31] texto para a LLM. E um modelo de text to speech, que vai pegar o texto [música] da LLM e transformar em voz de novo para a gente. E aqui a gente pode usar um modelo do Eleven Labs ou do Cocoro. Funciona, mas tem um problema. Cada uma dessas etapas aqui introduz latência no nosso projeto, ele deixa tudo muito lento. Cada etapa precisa fazer todo o seu trabalho antes de passar para a próxima. E é por isso que esse modelo aqui da OpenAI, a linha real time deles, chamaram bastante atenção. Porque é um modelo que não chama muita atenção na internet por algum motivo, mas ele condensa todo esse processo aqui em um só modelo, fazendo o que a gente chama de speech to speech. [música] E o mais

[01:02] interessante é que esse modelo aqui não é só um gerador de voz. Porque ele tem raciocínio configurável, ele consegue pensar. E o mais legal é que ele consegue chamar funções. Foi assim que eu coloquei ele para controlar a minha webcam. Então esse tipo de projeto aqui é útil se tu quer montar um agente pessoal, controlar dispositivos da tua casa por voz, por exemplo, ou criar algum app de tradução em tempo real. O limite é a tua criatividade.