As principais etapas do desenvolvimento de um agente de IA de áudio e vídeo em tempo real são as seguintes:
- Preparação do hardwareVerifique se os dispositivos de entrada de áudio (microfones) e de vídeo (câmeras) estão funcionando corretamente
- Inicialização do processador::
- Inicialização de entradas/saídas de áudio com o PyAudio
- Configuração do módulo de entrada de vídeo
- Criação do pipeline de processamento::
- Criar combinações de processadores de entrada (entradas de vídeo + áudio)
- Adição de uma conexão LiveProcessor à API Gemini Live
- Adição de um módulo de saída de áudio
- Executar o loop de processamentoProcessa fluxos de entrada e saídas por meio de iteração assíncrona
Exemplo de trecho de código:
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)Essa resposta foi extraída do artigoProcessadores GenAI: biblioteca Python leve oferece suporte ao processamento paralelo eficiente de conteúdo multimodalO
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