哪个更快：OpenAI Whisper、Google TTS 还是 Piper TTS？?

我必须承认我错了。

切换 ChatGPT 版本并不是解决我的 DIY Jarvis 延迟问题的方法。在之前的邮件中，我展示了如何将 GPT-3 和 GPT-4 进行对比测试。尽管 GPT-3 更快，但它并没有解决问题，因为它只快了一秒钟。

问题是我在说话时结束句子与贾维斯开始回应之间需要缩短延迟，目前这个延迟大约是6秒。

想象一下你问我一个问题，然后是一段尴尬的沉默，接着是一个延迟的回答。这种情况真的会破坏对话体验。这就是所谓的响应延迟。

OpenAI Whisper 是一个开源的自动语音识别系统，设计用于准确地转录多种语言的语音。

在 Jarvis 的上下文中，它充当系统的耳朵。它让 Jarvis 能够理解语音命令和查询。

我又做了一些测试！这次我比较了 OpenAI Whisper、Google TTS 和 Piper TTS。

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在运行测试之前，我预计本地运行的Piper TTS会是最快的。结果很快证明我是对的，但Piper TTS的低质量仍然影响了Jarvis的性能。我知道必须有一种更好的方法来解决这个问题。

我了解到使用OpenAI Whisper是最好的选择，因为它提供了最佳的结果。而且，我通过一种称为Sequential Sentence Chunking（序列句子分块）的技术解决了延迟问题！

Sequential Sentence Chunking 是一个将文本分解成更小、更易管理的片段以便更轻松地分析的过程。这一技术使我们成功地将响应延迟从6秒降低到了1秒！

在我们的《钢铁侠ChatGPT Jarvis课程》中，我们将向您展示Sequential Sentence Chunking是如何工作的，并教您如何在代码中实现它，以将您的响应延迟提高6倍！

该课程详细地展示了创建你自己的Jarvis所需的每一个步骤。课程包括以下模块：

• 模块 1：介绍和项目概览 — 解释项目的目標、所需组件和潜在应用。
• 模块 2：硬件设置 — 介绍如何组装和连接贾维斯头盔的硬件组件。
• 模块 3：软件配置 — 如何设置树莓派，安装必要的软件，并编写语音识别、聊天机器人功能、头盔控制和系统集成的脚本。
• 模块 4：未来潜力和结论 — 探讨未来的改进，并提供继续学习和分享项目的资源。

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