Die wichtigsten Schritte bei der Entwicklung eines Echtzeit-Audio- und Video-KI-Agenten sind wie folgt:
- Vorbereitung der HardwareSicherstellen, dass Audio-Eingabegeräte (Mikrofone) und Video-Eingabegeräte (Kameras) ordnungsgemäß funktionieren
- Initialisierung des Prozessors::
- Initialisierung von Audioeingängen/-ausgängen mit PyAudio
- Konfigurieren des Videoeingangsmoduls
- Aufbau der Verarbeitungspipeline::
- Erstellen von Eingangsprozessorkombinationen (Video- und Audioeingänge)
- Hinzufügen einer LiveProzessor-Verbindung zur Gemini Live API
- Hinzufügen eines Audioausgangsmoduls
- Ausführen der VerarbeitungsschleifeVerarbeitung von Eingabeströmen und Ausgaben durch asynchrone Iteration
Beispielhafter Codeschnipsel:
input_processor = video.VideoIn() + audio_io.PyAudioIn(pya)
live_processor = LiveProcessor(api_key="API_KEY")
live_agent = input_processor + live_processor + audio_io.PyAudioOut(pya)
async for part in live_agent(text.terminal_input()):
print(part)Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGenAI Processors: Leichtgewichtige Python-Bibliothek unterstützt effiziente parallele Verarbeitung multimodaler InhalteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie entwickelt man einen Echtzeit-Audio/Video-KI-Agenten mit GenAI-Prozessoren?
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