Githubs dagliga bästa #1: Utveckla realtids röst-AI-agenter, en universell verktygslåda

Har ni någonsin känt så här? Man vill göra en enkel röst-AI-agent, men fastnar på olika problem. Till exempel, någon i teamet är bra på Python, någon annan är expert på C++. När de olika delarna sätts ihop uppstår problem, miljökonfigurationen kan ta en halv dag, och utökade funktioner blir bara mer och mer röriga ju mer man ändrar dem, tills entusiasmen till slut försvinner.

Idag presenterar jag en superanvändbar universell utvecklingsverktygslåda: TEN-Framework.

Öppen källkodsadress: https://github.com/TEN-framework/ten-framework

TEN Framework är som att packa ihop alla dessa komplexa saker åt dig. Det är faktiskt ett ramverk speciellt utformat för att bygga realtids multimodala konversations-AI. Du kan tänka på det som en färdig produktionslinje för AI-röstassistenter. Moduler för röstigenkänning, stora språkmodeller och röstsyntes är alla förberedda för dig. Det du behöver göra är att sätta ihop dem enligt dina egna behov. Det är mycket enklare än att bygga allt från grunden.

När det gäller vad det specifikt kan göra, låt mig först välja några som jag tycker är mer praktiska. Den första är en mångsidig röstassistent som stöder både RTC- och WebSocket-anslutningar, med låg latens och bra ljudkvalitet. Oavsett om du vill skapa en intelligent kundtjänst eller en personlig röstassistent, kan den här funktionen i princip uppfylla dina behov. Intressant nog har den också en doodle-generator. Den ritar vad du säger och genererar en doodle i handritad stil. Den här funktionen borde vara ganska populär i demonstrations- eller underhållningsscenarier.

Det finns också motsvarande lösningar för scenarier med flera personers konversationer. Den har en realtidsfunktion för talarigenkänning som automatiskt kan skilja vem som talar, så du behöver inte oroa dig för förvirring vid mötesprotokoll eller transkribering av intervjuer. När det gäller virtuella avatarer kan karaktärens munrörelser synkroniseras perfekt med rösten när AI-assistenten talar. Oavsett om det är en animekaraktär i andra dimensionen eller en realistisk 3D-virtuell person, kan munrörelserna matchas. Detta är mycket praktiskt för utvecklare som skapar virtuella streamers eller personliga assistenter.

Om du vill att den ska svara i telefon stöder den också SIP-protokollet, och AI-assistenten kan svara direkt i telefonen. Den här funktionen är mycket praktisk för företagsanvändare. Genom att koppla ihop intelligent kundtjänst med telefonsystemet kan man spara en hel del arbetskostnader. Naturligtvis har den också den grundläggande funktionen för röst-till-text, som omvandlar röst till text i realtid. Mötesprotokoll, generering av undertexter och andra scenarier kan användas.

Förutom standardiserade processer har den också många färdiga projektmallar inbyggda, oavsett om det är AI Agent-mallar eller olika tilläggs- och applikationsmallar. Till exempel LLM-, TTS-tilläggsmallar och flera vanliga språks standardapplikationsmallar kan användas direkt. Från att skapa ett nytt projekt till att köra den första demon tar det bara några minuter, vilket sparar mycket tid.

Om du är en erfaren utvecklare finns det också avancerade sätt att spela, till exempel att skapa en högpresterande realtids röstassistent, använda C++ för realtids ljud- och videobearbetning för att säkerställa låg latens, använda Python för LLM-inferens för att låta assistenten förstå och tänka. Använd sedan Node.js för frontend-interaktion för att låta användarna enkelt använda den. Hela utvecklingshastigheten är mer än 3 gånger snabbare än traditionell utveckling med ett enda språk.

Eller kombinera TENs VAD (Voice Activity Detection) tillägg, TTS (Text-To-Speech) tillägg och LLM-tillägg för att bygga en helautomatisk intelligent dialogrobot. Tilläggen kan anslutas sömlöst utan att du behöver skriva tråkig integrationskod själv.

För närvarande är detta ramverk på väg att bryta 10 000 stjärnor, om du är intresserad kan du prova det.