Asystent głosowy OpenAI

I jego rzekoma integracja z iOS 18 od Apple

OpenAI rozszerza swoje portfolio o nowe produkty, a jednym z najczęściej omawianych jest ich technologia Voice Assistant. Ma zrewolucjonizować sposób, w jaki używamy głosu do interakcji z maszynami, choć wiele na temat jej szerokiego wdrożenia pozostaje tajemnicą.

Podobno OpenAI rozwija technologię, która integruje możliwości rozpoznawania dźwięku, tekstu i obrazu w jednym produkcie. Ta technologia mogłaby na przykład pomagać dzieciom w zadaniach z matematyki lub dostarczać użytkownikom praktycznych informacji o ich otoczeniu, takich jak tłumaczenie języka czy wskazówki dotyczące naprawy pojazdów.

Czym jest Voice Assistant OpenAI?

Plotkowany Voice Assistant jest zaprojektowany do naturalnej interakcji z użytkownikami poprzez mowę. Wykorzystuje postępy w Automatic Speech Recognition (ASR), Large Language Models (LLMs) i Text to Speech (TTS). Integracja tych technologii pozwala Voice Assistant rozumieć mowę, przetwarzać informacje kontekstowo i odpowiadać naturalnym, ludzkim głosem.

Prawie wszystkie systemy głosowe AI działają w trzech krokach:

  1. Rozpoznawanie mowy ("ASR"): To zamienia dźwięk na tekst. Przykładem technologii jest Whisper.
  2. Przetwarzanie modelu językowego: Tutaj model językowy określa odpowiednią odpowiedź, przekształcając początkowy tekst w tekst odpowiedzi.
  3. Synteza mowy ("TTS"): Ten krok zamienia tekst odpowiedzi z powrotem na dźwięk, z technologiami takimi jak ElevenLabs czy VALL-E jako przykładami.

Ścisłe trzymanie się tych trzech etapów może prowadzić do znacznych opóźnień. Jeśli użytkownicy muszą czekać pięć sekund na każdą odpowiedź, interakcja staje się uciążliwa i nienaturalna, co pogarsza doświadczenie użytkownika, nawet jeśli dźwięk brzmi realistycznie.

Efektywny naturalny dialog nie działa sekwencyjnie:

  • Myślimy, słuchamy i mówimy jednocześnie.
  • Naturalnie wtrącamy potwierdzenia jak "tak" czy "hmm."
  • Przewidujemy, kiedy ktoś skończy mówić i odpowiadamy od razu.
  • Możemy przerywać lub mówić jednocześnie w nieobraźliwy sposób.
  • Radzimy sobie z przerwami płynnie.
  • Możemy bez trudu prowadzić rozmowy z wieloma osobami.

Ulepszanie dialogu w czasie rzeczywistym to nie tylko przyspieszanie każdego procesu sieci neuronowej; wymaga to fundamentalnego przeprojektowania całego systemu. Musimy maksymalizować nakładanie się tych komponentów i uczyć się skutecznie dokonywać zmian w czasie rzeczywistym.

Zastosowania i potencjalna integracja z iOS Apple