KI-Intelligenzen für die Sprachinteraktion in Echtzeit können mit Hilfe des TEN-Frameworks schnell entwickelt werden, indem man die folgenden Schritte befolgt:
- Installieren Sie das TEN-Framework und seine Abhängigkeiten: Stellen Sie sicher, dass Ihre Systemumgebung die Anforderungen erfüllt (Python 3.8+ oder C/C++-Compiler), klonen Sie das Repository über Git und installieren Sie die Abhängigkeiten.
- Konfigurieren Sie die Sprachdienst-API: Integrieren Sie die Dienste Deepgram (Spracherkennung) und Elevenlabs (Text-to-Speech), holen Sie sich den API-Schlüssel und füllen Sie die Konfigurationsdatei aus.
- Verwendung des TEN-Agentenmoduls: Wählen Sie nach dem Start ein Sprachmodell wie Google Gemini, um einen Vollduplex-Sprachdialog über Mikrofoneingabe zu erreichen.
- Testinteraktionsfunktion: Bei Auslösung von Sprachbefehlen wie "erzähle eine Abenteuergeschichte" erzeugt das System in Echtzeit Sprachantworten und generiert über StoryTeller-Erweiterungen unterstützende Bilder.
Der gesamte Prozess nutzt die Vorteile des modularen Aufbaus des Frameworks, wodurch der Entwicklungszyklus erheblich verkürzt werden kann. Bei leichtgewichtigen Anwendungen kann die Funktionalität auch direkt mit den vorgefertigten Playground-Beispielen schnell überprüft werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTEN: Ein Open-Source-Tool zur Entwicklung multimodaler Sprach-KI-Intelligenzen in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Entwicklung von KI-Intelligenzen für die Sprachinteraktion in Echtzeit schnell umsetzen?
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