Como Criar um Agente de IA de Voz

Author: Asimov Academy · Watch on YouTube

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Original language: Portuguese

Original video: Como Criar um Agente de IA de Voz · Channel: Asimov Academy · 01:02 · Watch on YouTube

Topics: AI agents, Enterprise AI applications, Multimodal models

Summary

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.

Key points

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.

Chapters

Start	Chapter	Summary
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.

Quotes

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

Concepts and entities

LLM, speech to text, text to speech, speech-to-speech, Whisper, ElevenLabs, Cocoro, OpenAI

Full transcript (original language)

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.