🗣 Голосовой AI-ассистент на Python (Streamlit, Whisper, ChatGPT, TTS)

Пишем готовий проект на Python.

Проект объединяет несколько компонентов:

- Распознавание речи: отправка аудио на OpenAI Whisper API (модель whisper-1) для транскрипции русской речиkdnuggets.com.

- Генерация ответа: отправка полученного текста в OpenAI ChatCompletion (модель gpt-3.5-turbo) для получения ответа в виде текстаgokhang1327.medium.com.

- Синтез речи (TTS): два варианта генерации звука из текста: платный сервис ElevenLabs (реалистичные голоса, поддержка русского) и открытая модель Silero TTS (бесплатная, поддерживает русский)github.comgithub.com.

- Интерфейс: веб-приложение на Streamlit с виджетом записи аудио (микрофон) и областью для отображения распознанного текста и ответа.

Ниже приведён подробный код приложения и инструкции по его запуску.

Читать: https://uproger.com/golosovoj-ai-assistent-na-python-streamlit-whisper-chatgpt-tts/

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение

Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://yangx.top/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

🐍 Лайфхак: Ленивая загрузка огромных JSON-файлов с помощью ijson
Ситуация:
У вас огромный JSON-файл (гигабайты данных), который не помещается в память.
Стандартный json.load() просто упадёт с OOM.

Решение:
Используйте библиотеку ijson — это парсер JSON "на лету", который читает данные потоково, как SAX для XML.

Пример:

import ijson

with open('huge.json', 'rb') as f:
    # Предположим, внутри файла — массив объектов
    for obj in ijson.items(f, 'item'):
        # obj — очередной элемент массива, не вся структура целиком!
        # Можно обрабатывать на лету и не держать в памяти гигабайты
        process(obj)  # Ваш код обработки

Плюсы:

Поддерживает вложенные структуры, сложные схемы JSON

Минимальное потребление памяти

Подходит для любых задач потоковой обработки

🔥 Если часто работаете с большими файлами — этот инструмент реально спасает время и ресурсы!