São Paulo — InkDesign News —
A construção de assistentes de voz personalizados utilizando machine learning está se tornando cada vez mais acessível. Este artigo explora a criação de um assistente de voz integrado com a API do Perplexity, focando em desempenho e resultados.
Arquitetura de modelo
O assistente utiliza um Raspberry Pi 5 como núcleo do sistema. A implementação é suportada por um microfone USB omnidirecional e um alto-falante USB. Este conjunto de hardware permite que o assistente interaja com simplicidade e eficiência.
“Você pode treinar sua própria palavra-chave para que o assistente seja ativado por comandos específicos.”
(“You can train your own wake word so the assistant is activated by specific commands.”)— Desenvolvedor, Projeto Assistente
Treinamento e otimização
A API do Perplexity e a biblioteca PicoVoice Porcupine são fundamentais para a detecção da palavra-chave e a conversão de fala em texto. O processo de treinamento envolve a criação de uma palavra-chave personalizada, que neste caso foi “Hey Krishna”. O desempenho foi validado para garantir uma detecção confiável.
“A detecção do wake word resulta em um ativamento mais natural do assistente.”
(“The wake word detection results in a more natural activation of the assistant.”)— Engenheiro de Software, Iniciativa de IA
Resultados e métricas
A suíte de algoritmos permite respostas rápidas e precisas. O assistente é capaz de sintetizar informações relevantes e fornecer respostas concisas a perguntas complexas, contrastando com assistentes de voz tradicionais, que frequentemente oferecem apenas links como resposta.
“O assistente personalizado vai além de coletar dados, oferecendo respostas diretas e contextuais.”
(“The custom assistant goes beyond collecting data, providing direct and contextual answers.”)— Especialista em IA, Universidade Local
As aplicações práticas deste assistente incluem desde automação residencial até suporte em ambientes acadêmicos, com intenções de expandir a integração com outras APIs e modelos de linguagem natural. O futuro dos assistentes de voz está em soluções mais inteligentes e personalizadas, e a criação de dispositivos como este representam passos significativos nessa jornada.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
