Ecoute： OpenAI GPT-3.5 を利用したリアルタイムコミュニケーション転写ツール
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- Omar C. Williams
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Ecouteの魔法を解き放つ
Ecouteはライブ転写ツール以上の存在です。ユーザーのマイク入力とスピーカーの出力の両方をリアルタイムで転写します。したがって、会話の両方のパートにすばやくアクセスできます。さらに、Ecouteは、会話のライブ転写に基づいて文脈に即した適切な応答を生成するためにOpenAIのGPT-3.5を使用します。これは、異なる点で地球をひっくり返す画期的な機能です。
例えば、あなたは同僚との複雑な技術的な議論をしていると想像してください。Ecouteはあなたの対話を転写し、会話を簡単にするための可能性のある応答を提供します。この機能は、適切な応答を作成するために余分な時間と労力が必要な複雑な議論で、効率を大幅に高めることができます。
Escote GitHubページは[こちら]（https://github.com/SevaSk/ecoute）をご覧ください。 (opens in a new tab)
Ecouteセットアップ：必要な前提条件
ローカルマシンでEcouteを設定する前に、以下の前提条件を確認する必要があります。
- Python >= 3.8.0
- ライブラリはOpenAI APIキーを使う
- WindowsOS（他の場合は未検証）
- FFmpeg
FFmpegがシステムにインストールされていない場合は、Windows用のパッケージマネージャーであるChocolateyを使用してインストールできます。
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://community.chocolatey.org/install.ps1'))
choco install ffmpegこれらのコマンドを管理者特権で実行する必要があることに注意してください。
Ecouteインストールプロセスのナビゲーション
前提条件が満たされたら、次の手順に従ってEcouteをインストールおよび実行できます。
git clone https://github.com/SevaSk/ecouteコマンドを使ってリポジトリをクローンします。cd ecouteでecouteフォルダに移動します。pip install -r requirements.txtを使用して必要なパッケージをインストールします。
次に、Ecouteディレクトリに keys.py ファイルを作成し、OpenAI APIキーを追加する必要があります。これを行う2つの方法を以下に示します。
方法1：コマンドプロンプトを利用する次のコマンドを実行し、「API KEY」を自分の実際の OpenAI API キーに置き換えてください:
python -c "with open('keys.py', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('OPENAI_API_KEY=\"API KEY\"')"方法 2：ファイルを手動で作成する
テキストエディタを開き、次のコンテンツを入力します:
OPENAI_API_KEY="API KEY"「API KEY」を実際の OpenAI API キーに置き換えてください。このファイルを Ecoute ディレクトリ内に keys.py という名前で保存します。
Ecoute を起動する
メインスクリプトを実行することで Ecoute を実行できます: python main.py。
多言語に対応し、より高速で高機能なバージョンを使用するには、次のコマンドを使用します: python main.py --api
このコマンドは、トランスクリプションに Whisper API を使用し、高速で正確な結果を提供します。トランスクリプションがリアルタイムになる前にシステムが少し温まるため、数秒間かかる場合があります。
キーの考慮事項：制限と今後の見通し
Ecoute はリアルタイムのトランスクリプションと応答提案を提供しますが、次の制限に注意する必要があります。
- デフォルトのマイクとスピーカー: Ecoute は、システムでデフォルトに設定されているマイクとスピーカーのみを使用します。別のマイクやスピーカーを使用する場合は、システム設定でデフォルトデバイスに設定してください。
- Whisper モデル: --api フラグがない場合、Whisper ASR モデルの「tiny」バージョンを使用しています。リソースの消費量が少なく応答時間が速いためですが、このモデルでは、特定の種類の音声をより正確にトランスクリプトすることができない場合があります。
- 言語: --api フラグがない場合、使用される Whisper モデルは英語に設定されています。ノンエングリッシュの言語や方言を正確にトランスクリプトすることができない場合があります。
これらの制限を解決し、将来のバージョンで多言語に対応するための積極的な取り組みが行われています。
結論
Ecoute は、コミュニケーションを革新する可能性を秘めた革新的なツールです。ライブトランスクリプション機能と応答提案機能を組み合わせることで、個人やプロフェッショナルのコミュニケーションで貴重な資産となります。制限があるにもかかわらず、Ecoute プロジェクトは、コミュニケーションの将来に AI が提供する無限の可能性を示唆する、興味深い一歩であることに間違いありません。