São Paulo — InkDesign News — Desenvolvedores estão cada vez mais explorando o uso de redes neurais e aprendizado profundo para criar assistentes de voz personalizados, replicando funcionalidades de assistentes conhecidos como Alexa, mas focando na execução local sem custos.
Arquitetura de modelo
A arquitetura apresentada combina várias tecnologias, empregando um servidor MCP (Mestre de Conexão de Dispositivos) para gerenciar dispositivos inteligentes e um agente LLM (Modelo de Linguagem de Grande Escala) para compreensão de linguagem natural. A estrutura baseia-se no uso do LangGraph para gerenciar fluxos baseados em grafo, permitindo que o agente compreenda e responda a comandos de voz.
“Vamos dar pequenos passos — primeiro quero replicar a funcionalidade que já tenho com Alexa.”
(“Let’s take baby steps — first I simply want to replicate the functionality I already have with Alexa.”)— Benjamin Lee, Desenvolvedor
Utilizando o modelo RealtimeSTT para transcrição de voz e ferramentas de texto para fala como Kokoro, a proposta evolui em direção a uma assistente mais abrangente, capaz de realizar tarefas complexas.
Treinamento e otimização
O sistema foi projetado para executar integralmente no hardware local, visando minimizar custos com assinaturas de serviços externos de processamento em nuvem. A utilização de tecnologias como DuckDB para armazenamento de banco de dados facilita a gestão de dispositivos e suas interações.
A otimização dos tempos de resposta é uma prioridade, buscando reduzir a latência durante a execução de comandos. Técnicas de stream permitem que as respostas sejam geradas e transmitidas em tempo real, mantendo a fluência da interação.
“Se as respostas não forem rápidas o suficiente, o assistente de voz é como se estivesse silencioso.”
(“If the responses aren’t fast enough, the voice assistant is as good as being silent.”)— Benjamin Lee, Desenvolvedor
Resultados e métricas
Após a implementação inicial, foram observados aumentos significativos na funcionalidade prática, com o assistente sendo capaz de fornecer informações sobre o clima, tempo, e controlar dispositivos de casa inteligente de maneira eficaz. A agilidade das respostas está alinhada com os parâmetros estabelecidos durante o desenvolvimento.
Estatísticas preliminares indicam uma taxa de acerto acima de 90% nas funções básicas, com redução do tempo de execução para menos de 500 milissegundos para respostas simples.
“Quero poder perguntar e receber uma resposta em um tempo razoável.”
(“I want to be able to ask a question and get a response in a reasonable amount of time.”)— Benjamin Lee, Desenvolvedor
A pesquisa continua com foco em ampliar a capacidade de compreensão e resposta, integrando novas ferramentas e ajustando o modelo à medida que mais dispositivos são conectados.
Este projeto não apenas representa uma evolução tecnológica nas interações homem-máquina, mas também abre caminho para futuras aplicações em assistentes pessoais e automação residencial.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
