ವಿಸ್ಪರ್ ಜೊತೆಗೆ PC ಮತ್ತು RaspberryPi ನಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಯೋಜನೆಯ ಕಲ್ಪನೆ ವಾಯ್ಸ್-ಟು-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಸ್ಪರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಮ್ಮ PC ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ರಾಸ್ಪ್ಬೆರಿ ಪೈ ಮೂಲಕ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಧ್ವನಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ.

ನಾವು ಪಿಸುಮಾತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಲಿಪ್ಯಂತರ, ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಆದೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ರಾಸ್ಪ್ಬೆರಿಪಿ ಪಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ನೀಡುವವರೆಗೆ ಇರಬಹುದು.

ನಾನು ಹಳೆಯ Raspberry Pi 2 ಅನ್ನು ಬಳಸಲಿದ್ದೇನೆ, ಮೈಕ್ರೋ USB ಮತ್ತು ನಾನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ OpenAI ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ ವಾಯ್ಸ್-ಟು-ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ, ವಿಸ್ಪರ್. ಲೇಖನದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ನೋಡಬಹುದು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಪಿಸುಮಾತು.

ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಪೈಥಾನ್.

ಧ್ವನಿಯ ಮೂಲಕ PC ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ನಾನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ.

ಅಸೆಂಬ್ಲಿ

PC ಯೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು, ನಮಗೆ ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಮಾತ್ರ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಅದನ್ನು RaspberryPi ನಲ್ಲಿ ಆರೋಹಿಸಲು ಹೋದರೆ, ನಿಮಗೆ USB ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದರಲ್ಲಿರುವ ಜ್ಯಾಕ್ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಾಗಿ ಮಾತ್ರ.

ಅಗತ್ಯ:

ಉಪಕರಣದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ಇತರ ಸಾಧನಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ನನಗೆ ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

• ಮೈಕ್ರೋ ಯುಎಸ್ಬಿ
• ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂನೊಂದಿಗೆ ರಾಸ್ಪ್ಬೆರಿ ಪಿಐ (ರಾಸ್ಪಿಯನ್ ಪ್ರೊ ಉದಾಹರಣೆ)
• ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ (LED, ತಂತಿಗಳು, 480 ಓಮ್ ರೆಸಿಸ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಬ್ರೆಡ್ಬೋರ್ಡ್)

ನಾವು ಎಲ್ಇಡಿಯನ್ನು ಪಿನ್ 17 ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತೇವೆ, ಈ ಅನುಭವಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಅದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಕೋಡ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ

ಇದನ್ನು ಮೂರು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮೊದಲನೆಯದು, ನಾನು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಆಡಿಯೋ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಗೀಕ್ಸ್ಫೋರ್ಗೀಕ್ಸ್, ಏಕೆಂದರೆ ನನಗೆ ಆ ಪುಸ್ತಕದಂಗಡಿಗಳು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ. ಎರಡನೆಯದು, ವಿಸ್ಪರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೂರನೆಯದು, ಆ ಪಠ್ಯದ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು RaspberryPi ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ

ಪರೀಕ್ಷಾ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ ನಾನು ಲೆಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲಿದ್ದೇನೆ, ಅದು ಬೆಳಗುವಂತೆ ಅಥವಾ ಮಿಟುಕಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ನಾವು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು.

ಇದು ರಾಸ್ಪ್ಬೆರಿ ಪೈ 2 ಎಂದು ನನಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ರಾಸ್ಪ್ಬೆರಿ ಪೈ 4 ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಧಾನವಾಗಿರಲಿದೆ, ಆದರೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಅದನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ

#Instalar whisper
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

#para que funcione la grabación de audio
python3 -m pip install sounddevice --user
pip install git+https://github.com/WarrenWeckesser/wavio.git

#si vas a instalarlo en la raspberry
#dar permisos para usar la GPIO
sudo apt install python3-gpiozero
sudo usermode -aG gpio <username>

ಎಲ್ಲಾ ಕೋಡ್

#!/usr/bin/env python3
import whisper
import time
from gpiozero import LED
import sounddevice as sd
from scipy.io.wavfile import write
import wavio as wv

        
def main ():
    inicio = time.time()
    record_audio ()

    model = whisper.load_model("tiny")
    result = model.transcribe("audio1.wav")
    words = result["text"].split()

    for word in words:
        word = word.replace(',', '').replace('.', '').lower()
        if word == 'enciende' or 'encender':
            encender()
            break
        if word == 'parpadea' or 'parpadear':
            parpadear()
            break      
    fin = time.time()
    print(fin-inicio)

def encender ():
    LED(17).on()

def parpadear ():
    light = LED(17)
    while True:
        light.on()
        sleep(1)
        light.off()
        sleep(1)

def record_audio ():
    # Sampling frequency
    freq = 44100
    # Recording duration
    duration = 5
    # Start recorder with the given values
    # of duration and sample frequency
    recording = sd.rec(int(duration * freq),
                    samplerate=freq, channels=2)
    # Record audio for the given number of seconds
    sd.wait()
    # This will convert the NumPy array to an audio
    # file with the given sampling frequency
    write("audio0.wav", freq, recording)
    # Convert the NumPy array to audio file
    wv.write("audio1.wav", recording, freq, sampwidth=2)
        
main ()


#dar permisos para usar la GPIO
#sudo apt install python3-gpiozero
#sudo usermode -aG gpio <username>

#Instalar whisper
#pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
#sudo apt update &amp;&amp; sudo apt install ffmpeg

ನಾನು RaspberryPi ಗೆ ಮೈಕ್ರೋ SD ಹೊಂದಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು USB ಸ್ಪೀಕರ್ ಇಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಾನು ಅದನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ ತಕ್ಷಣ ನಾನು ಕೆಲವು ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತೇನೆ ಅದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸ್ಲಿಪ್ ಆಗಬಹುದು.

ಕೋಡ್‌ನ ಹಂತ ಹಂತದ ವಿವರಣೆ

#!/usr/bin/env python3

ನಾವು ಯಾವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಧನಕ್ಕೆ ತಿಳಿಸಲು ಶೆಬಾಂಗ್. ಇದು ಕ್ಷುಲ್ಲಕವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅದನ್ನು ಹಾಕದಿರುವುದು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆಮದು ಮಾಡಿದ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು

import whisper
import time
from gpiozero import LED
import sounddevice as sd
from scipy.io.wavfile import write
import wavio as wv

ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪಿಸುಮಾತು

ಸಮಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ನಾನು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ, ರಾಸ್ಪ್ಬೆರಿ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಸಾಧನದ GPIO ಪಿನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು gpiozero, ಆಡಿಯೊವನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲು scipy ಮತ್ತು wavio

ಕಾರ್ಯಗಳು

ನಾನು 4 ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇನೆ:

• ಮುಖ್ಯ ()
• ಬೆಳಕು ()
• ಮಿಟುಕಿಸಲು ()
• ರೆಕಾರ್ಡ್_ಆಡಿಯೋ()

ಆನ್ ಮಾಡಿ () ಸರಳವಾಗಿ ನಾವು ರಾಸ್ಪ್ಬೆರಿ ಪಿನ್ 17 ಗೆ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ನೀಡುತ್ತದೆ ಅಲ್ಲಿ ನಾವು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಇಡಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದ್ದೇವೆ

def encender ():
    LED(17).on()

ಬ್ಲಿಂಕ್() ಆನ್() ನಂತೆ ಆದರೆ ಲೂಪ್‌ನೊಳಗೆ ಅದನ್ನು ಆನ್ ಮತ್ತು ಆಫ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಲೀಡ್ ಮಿನುಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

def parpadear ():
    light = LED(17)
    while True:
        light.on()
        sleep(1)
        light.off()
        sleep(1)

ರೆಕಾರ್ಡ್_ಆಡಿಯೊ () ನೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಆಡಿಯೊ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ

def record_audio ():
    # Sampling frequency
    freq = 44100
    # Recording duration
    duration = 5
    # Start recorder with the given values
    # of duration and sample frequency
    recording = sd.rec(int(duration * freq),
                    samplerate=freq, channels=2)
    # Record audio for the given number of seconds
    sd.wait()
    # This will convert the NumPy array to an audio
    # file with the given sampling frequency
    write("audio0.wav", freq, recording)
    # Convert the NumPy array to audio file
    wv.write("audio1.wav", recording, freq, sampwidth=2)

ಮುಖ್ಯವು ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಕಾರ್ಯಗಳ ಹೊರಗೆ ನಾವು ಹೊಂದಿರುವ ಏಕೈಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ() ಗೆ ಕರೆ ಮಾಡುವುದು. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ, ಇದು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

def main ():
    inicio = time.time()
    record_audio ()

    model = whisper.load_model("tiny")
    result = model.transcribe("audio1.wav")
    words = result["text"].split()

    for word in words:
        word = word.replace(',', '').replace('.', '').lower()
        if word == 'enciende' or 'encender':
            encender()
            break
        if word == 'parpadea' or 'parpadear':
            parpadear()
            break      
    fin = time.time()
    print(fin-inicio)

ನಾವು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ನಾವು ಉಳಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ನಾವು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಆಡಿಯೊ ಫಂಕ್ಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ ಅದು ನಮ್ಮ ಸೂಚನೆಯನ್ನು .wav, .mp3, ಇತ್ಯಾದಿ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ನಾವು ನಂತರ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ.

    inicio = time.time()
    record_audio ()

  

ಒಮ್ಮೆ ನಾವು ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪಿಸುಮಾತು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವುದು ಮತ್ತು ನಾವು ಬಳಸಲು ಬಯಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಾವು ಹೇಳುತ್ತೇವೆ, 5 ಲಭ್ಯವಿದೆ, ಮತ್ತು ನಾವು ಚಿಕ್ಕದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಆದರೂ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಸರಳವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಕೇವಲ 3 ಅಥವಾ 4 ಪದಗಳು.

     model = whisper.load_model("tiny")
    result = model.transcribe("audio1.wav")

  

ಇದರೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ವೇರಿಯಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಅದನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಾರ್ಪಡಿಸೋಣ.

ನಾವು ಆಡಿಯೊದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ

     words = result["text"].split()

  

ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಎಲ್ಲವೂ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಈಗ ನಾವು ನಮಗೆ ಬೇಕಾದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.

ಆಡಿಯೊವು X ಪದವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, Y ಮಾಡಿ. ನಾವು ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಪದಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ, ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ

         for word in words:
        word = word.replace(',', '').replace('.', '').lower()
        if word == 'enciende' or 'encender':
            encender()
            break
        if word == 'parpadea' or 'parpadear':
            parpadear()
            break   

  

ಗೆರೆ

         
        word = word.replace(',', '').replace('.', '').lower()


  

ಆಡಿಯೊದಲ್ಲಿನ ಪದಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಅಕ್ಷರಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಲ್ಪವಿರಾಮ ಮತ್ತು ಅವಧಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ನಾನು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇನೆ. ಮತ್ತು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ

ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ನಾವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಯಾವುದೇ ಪದಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸಿದರೆ, ಅದು ನಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ,

ಎಲ್ಇಡಿ ಅನ್ನು ಬೆಳಗಿಸುವ ಅಥವಾ ಮಿಟುಕಿಸುವ ಪಿನ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಹೇಳುತ್ತೇವೆ. ಒಂದೋ ಕೆಲವು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ, ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಿ.

ಇದೆಲ್ಲವೂ ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆ. ಇಲ್ಲಿಂದ ನೀವು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದಂತೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು.

ಈ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೆಲಸಗಳು

ಇವು ಈ ಮಾಂಟೇಜ್‌ನ ಲಾಭ ಪಡೆಯಲು ನನಗೆ ಬಂದ ಆಲೋಚನೆಗಳು. ಅಸ್ಥಿಪಂಜರವು ಶಸ್ತ್ರಸಜ್ಜಿತವಾದ ನಂತರ, ಧ್ವನಿಯ ಮೂಲಕ ಮನಸ್ಸಿಗೆ ಬರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಅದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ನಾವು ಮೋಟಾರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ರಿಲೇ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ಇಮೇಲ್ ಅಥವಾ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಾವು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.

ಪಿಸುಮಾತು ಎಂದರೇನು

ವಿಸ್ಪರ್ ಒಂದು ಸಂಪುಟ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹುಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ಗೆ ಅನುವಾದವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಡಾಲ್-ಇ ರಚನೆಕಾರರಾದ OpenAI ತಂಡದಿಂದ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾದ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಧ್ವನಿ ಸಾಧನವಾಗಿ ಇದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.