Sistem De Conversație Bazat Pe Inteligență Artificială

Intro: Sistem De Conversație Bazat Pe Inteligență Artificială

Autor: Stanut Nicolae-Radu

Grupa: 333AB

Nota:8

Step 1: Descriere Funcțională

În principiu sistemul va fi asemănător

asistenților inteligenți pentru casă de tipul Google Assistant și Amazon Alexa, utilizatorii pot da comenzi vocale aparatului, iar acesta va răspunde sau va face o anumită acțiune, în funcție de cerințele utilizatorului. Creierul acestui dispozitiv va fi un Raspberry pi 3, datorită faptului că dispune de Wi-Fi, acest lucru permițând conectarea la serviciul cloud Amazon, care va da „inteligență” sistemului.

Folosind serviciul de cloud și inteligență artificială de la Amazon, acest dispozitiv va avea o funcționalitate practic identică cu Amazon Alexa. De exemplu acest asistent virtual poate prezenta starea meteo, poate ține minte notițe, poate pune alarme, dar din păcate(sau fericire ?), aceste lucruri depind în totalitate de Amazon, iar comenzile dispozitivului se dau în limba engleză.

Ca și obiectiv secundar, voi încerca să integrez limba română astfel încât asistentul să poată înțelege și comenzi și de la persoane necunoscătoare de limba engleză. Alt obiectiv secundar ar fi ca asistentul să ajute la automatizarea unor procese, de exemplu aprinderea și stingerea unor lumini, oprirea unei prize. Desigur, doar dacă API-ul Amazon va permite aceste lucruri.

Sursa poză: https://consequenceofsound.net/2018/03/amazon-alexa-devices-are-creepily-laughing-at-their-owners-for-no-reason/

Step 2: Componente

Pentru realizarea proiectului am avut nevoie de următoarele componente:

  1. Raspberry PI 3 B+
    • Acest mini computer este creierul proiectului, rulează o verisune modificată de Linux Debian pe un procesor ARM. De asemenea, acest model dispune și de wi-fi, conexiunea la internet fiind absolut necesară pentru motoarele de text-în-vorbire și vorbire-în-text.
  2. PS Eye Camera
    • Pe post microfon ("urechea proiectului") am ales o cameră destinată consolei Play Station 3 deoarece dispune de un microfon puternic cu 4 canale, fiind mai ieftină decât o cameră web obișnuită
  3. Boxă portabilă
    • Pentru a transmite informația către utilizator a fost nevoie de un difuzor, am folosit o boxă cu fir primită de la un prieten
  4. 2 fire + LED
  5. Caserolă
    • Carcasa proiectului, o caserolă de sarmale :D

Step 3: Hardware

După ce am adunat componentele, am trecut la implementare, schema este una foarte simplă. Boxa portabilă se conectează la portul USB pentru alimentare și la portul jack pentru playback, camera/microfonul se conectează doar la portul USB prin care comunică cu computer-ul. Am mai adăugat în schemă și led-ul conectat la pin-ul 17 cu rezistorul, pentru comanda de lumină. Nimic complicat.

Step 4: Software

Arhitectura acestui proiect presupune un "creier" care să preia comenzi de la utilizator(voce), să transforme datele într-un format accesibil lui(text) și să le redea răspunsul sau confirmarea unei acțiuni înapoi(voce). Pentru acestea a fost nevoie de 3 servicii separate:

  1. Un motor Speech-to-Text (STT), pentru a prelua datele de intrare(informațiile transmise de utilizator prin vorbire)
  2. Un sistem de inteligență artificială, pentru a lua decizii și a rezolva probleme
  3. Un motor Text-to-Speech (TTS), pentru a transmite utilizatorului răspunsurile sau confirmările acțiunilor

Pentru STT am folosit API-ul de la Google, denumit Google Speech API, care este gratuit, oferă o calitate mare a conversiei și o rată mică de erori, dar oferă și un număr limitat de apeluri. Am ales acest API datorită faptului că această parte a sistemului este cea mai sensibilă la erori și cea mai supusă la perturbații. Datorită limitărilor hardware impuse de computer (putere de procesare, spațiu de stocare, memorie), folosirea unui serviciu offline este exclusă, așa că am optat pentru un serviciu Cloud, oferind și o precizie mai mare, dar și un timp de răspuns mai bun, Google având unul dintre cele mai bune motoare STT.

Pentru feedback-ul oferit utilizatorului (TTS-ul) am ales un motor offline, deoarece acesta nu este foarte mare consumator de resurse și nici nu este la fel de sensibil precum STT-ul. Sintetizarea vocii este făcuta de Festival Speech Synthesis System, care este oferit gratuit sub o liceță de tipul MIT. Vocea este una ușor robotică, dar mult mai inteligibilă față de eSpeak, alt motor TTS offline. Avantajul său față de serviciile online este că nu are niciun fel de limitare la numărul de coversii.

Liantul dintre STT și TTS, precum și partea "iteligentă" este platforma denumită Jasper. O platformă Open Source, disponibilă pe GitHub la link-ul: https://github.com/jasperproject/jasper-client. Aceasta face legătura dintre toate serviciile descrise mai sus și ia decizii în funcție de input-ul utilizatorului. Este compatibilă cu Raspberry PI, fiind scrisă în Python. Am ales această soluție în detrimentul celor Cloud datorită modularității, platforma permite folosirea oricărui serviciu STT și TTS, dar și definirea oricărei acțiuni folosind limbajul de programare Python.

Sistemul de inteligență artificială este unul procedural, am optat pentru această variantă în detrimentul sistemelor de tip Machine Learning (chatbot) din cauză că cele din urmă au un caracter nedeterminist. Natura platformei Jasper, fiind bazată pe comenzi și acțiuni predefinite, limitează capacitatea de convorbire, dar oferă un cadru potrivit pentru un asistent digital, acesta fiind și scopul proiectului.

Step 5: Implementare

  1. Am instalat sistemul de operare Raspbian pe cardul microSD
  2. Am conectat camera și difuzorul la Raspberry
  3. Am configurat sistemul de operare, după care am instalat toate bibliotecile și serviciile necesare, urmând toți pașii din acest ghid: http://jasperproject.github.io/documentation/insta...
  4. Am creat și instalat module adiționale pentru a extinde funcționalitatea sistemului

Step 6: Utilizare

Din lipsa unui monitor am configurat dispozitivul să se conecteze la o rețea wireless predefinită, controlul dispozitivului realizându-se prin SSH. Jasper permite două tipuri de interacțiune:

  1. Prin terminal(text) - la rularea comenzii jasper_cli
  2. Prin voce - la rularea comenzii jasper

Din simplitate voi începe demonstrarea funcționalității prin intermediul terminalului. La rularea comenzii jasper_cli va fi afișat un mesaj de întâmpinare, iar Jasper este gata să primească comenzi. Printre comenzile cunoscute se numără:

  • DEFINE + cuvânt - întoarce definiția din dicționar a cuvântului respectiv
  • WHO, WHAT, HOW MUCH, HOW MANY, HOW OLD + cuvânt - folosește API-ul wolframalpha pentru a răspunde la întrebări generale
  • WIKI - folosește API-ul de la wikipedia pentru a oferi informații despre diferite noțiuni
  • JOKE - spune o glumă
  • LUMOS/NOX - aprinde/stinge LED-ul atașat
  • TRIVIA
  • MOVIES - informații despre filme (imdb)
  • NEWS - citește știri

În modul voce, deschis la introducere comenzii "jasper" în linia de comandă, dispozitivul se pune în modul de așteptare, acesta fiind trezit la auzirea unui cuvânt-cheie. În cazul de față cuvâtul cheie este "Jasper". După ce dispozitivul a auzit cuvântul cheie, acesta intră în modul de ascultare, putând să primească comenzi exact ca și în modul text. După executarea comenzii, dispozitivul intră din nou în așteptare până la o nouă trezire a sa.

Share

    Recommendations

    • Metalworking Contest

      Metalworking Contest
    • Tiny Home Contest

      Tiny Home Contest
    • Furniture Contest 2018

      Furniture Contest 2018

    Discussions