リアルタイムの音声対話AIインテリジェンスは、TENフレームワークを使って、以下の手順で迅速に開発することができます：
- TENフレームワークとその依存関係をインストールする：システム環境が要件（Python 3.8+またはC/C++コンパイラー）を満たしていることを確認し、Git経由でリポジトリをクローンし、依存関係をインストールする。
- 音声サービスAPIの設定：Deepgram（音声認識）とElevenlabs（音声合成）のサービスを統合し、APIキーを取得し、設定ファイルに入力します。
- TENエージェントモジュールの使用：起動後、Google Geminiなどの言語モデルを選択し、マイク入力による全二重音声対話を実現する。
- テストインタラクション機能：「冒険の物語を話してください」などの音声コマンドをトリガーに、システムはリアルタイムで音声応答を生成し、StoryTellerエクステンションを通じてサポート画像を生成します。
このプロセス全体は、フレームワークのモジュール設計を利用しており、開発サイクルを大幅に短縮することができます。軽量なアプリケーションの場合、事前にビルドされたPlaygroundのサンプルを使って、機能を直接素早く検証することもできます。
この答えは記事から得たものである。TEN: リアルタイムのマルチモーダル音声AIインテリジェンスを構築するオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " リアルタイムの音声対話AI知能の開発を迅速に実施するには？
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