Construire un assistant vocal IA : de la reconnaissance vocale à la réponse
from gtts import gTTS
import pygame
def speak(text, lang='fr'):
tts = gTTS(text=text, lang=lang)
tts.save('reponse.mp3')
pygame.mixer.init()
pygame.mixer.music.load('reponse.mp3')
pygame.mixer.music.play()
while pygame.mixer.music.get_busy():
continue
Support multilingue
Pour les assistants vocaux en arabe ou en français :
- STT : Whisper supporte 100+ langues
- NLU : GPT-4 fonctionne en arabe et en français
- TTS : Google TTS supporte l'arabe et le français
Cas d'usage concret : Assistant médical
Une startup health tech à Casablanca a construit un assistant vocal parlant darija pour :
- La prise de rendez-vous
- Les rappels de médicaments
- Le triage des symptômes
- Les informations santé
L'assistant traite plus de 1 000 appels par jour en arabe marocain.
Déploiement
- Utilisez WebSocket pour la communication en temps réel
- Déployez le STT sur des instances GPU pour une faible latence
- Mettez en cache les réponses courantes pour la rapidité
- Surveillez la précision et la satisfaction des utilisateurs
Prochaines étapes
- Ajoutez la détection de mot d'activation (« Hey Assistant »)
- Implémentez les conversations multi-tours
- Ajoutez des actions personnalisées (envoyer un email, contrôler la maison connectée)
- Supportez l'alternance codique entre les langues