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智能低延迟语音助手

Aura是一款高效的智能语音助手,专为低延迟响应优化。结合Vercel Edge Functions、Whisper语音识别、GPT-4o和Eleven Labs TTS流媒体技术,提供流畅的用户体验。用户可以在浏览器中享受类似Siri的功能,并克服了网页语音助手的延迟问题。适合需要构建个人语音助手的用户,支持完整的安装和使用指南,同时提供减少延迟和提升用户体验的方法。

项目介绍:Aura 声音助手

介绍

Aura 是一款智能语音助手,专注于为用户提供低延迟的响应体验。该项目采用市面上先进的技术,包括 Vercel Edge Functions、Whisper 语音识别、GPT-4o 和 Eleven Labs 语音合成流媒体。Aura 的设计灵感来源于我们日常生活中对语音助手的广泛需求,不仅限于手机或家用设备,而是将这种体验延伸到网络世界中。

主要功能

  • 提供类似 Siri 的浏览器内语音助手
  • 针对低延迟响应进行了优化
  • 结合 OpenAI、Whisper 语音识别和 Eleven Labs 的强大功能

项目动机

语音助手已经成为我们日常生活的重要组成部分,出现在各种设备中。然而,以前网络上使用语音助手的主要问题是延迟太长。一方面,这种延迟是因为音频上传服务器、生成语言模型结果、再到语音返回的过程太耗时。另一方面,最近的技术进展,如 OpenAI、Eleven Labs 和 Vercel 的发展,使得构建一个快速、高效的网络语音助手成为可能。

关于低延迟与用户体验的思考

在语音助手的用户体验中,延迟是最为关键的因素。延迟主要来自三个方面:

  • 音频转录时间(通过 Whisper 语音识别)
  • 响应生成时间(通过 GPT-4o Mini)
  • 语音流媒体响应时间(通过 Eleven Labs TTS)

在项目的实验中,语音生成所花费的时间最长并且不太可预测。为改善这一问题,计划通过将响应拆分为多个部分并依次流式传输,让用户在等待完整响应生成时,可以提前开始聆听部分内容。同时,缩短感知等待时间也有助于提升用户体验,比如在处理响应时,给出像“思考中”的提示。

安装步骤

  1. 克隆项目代码库:

    git clone https://github.com/ntegrals/aura-voice
    
  2. 获得 OpenAI 和 Eleven Labs 的 API Key,并编辑环境变量文件:

    .env.example 复制为 .env.local 并填入 API keys:

    OPENAI_API_KEY="YOUR OPENAI API KEY"
    NEXT_PUBLIC_ELEVENLABS_API_KEY="YOUR ELEVENLABS API KEY"
    
  3. 安装依赖:

    npm install
    
  4. 启动应用:

    npm run dev
    
  5. 部署到 Vercel

联系方式

如有项目讨论、指导需求或招聘意愿,欢迎通过邮件 j.schoen@mail.com 或 Twitter [@julianschoen] 联系。若您想支持项目开发,也可以通过 Buy Me A Coffee 平台表达支持。

免责声明

请注意,Aura 语音助手是一个实验性应用,没有任何明示或默示的保证。用户需自行承担使用软件的相关风险,包括但不限于数据丢失、系统故障等问题。此外,使用 GPT-4 模型可能会涉及较高的费用,建议定期监控 OpenAI 的 API 使用情况以避免意外的费用支出。

该项目遵循 MIT 许可证,详细信息请参阅项目中的 LICENSE 文件。

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