OpenAI - Audio Models in the API
OpenAI는 개발자들이 음성 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 새로운 모델과 도구를 발표했습니다. 새로운 음성 인식 모델인 GPT-40 Transcribe와 GPT-4 Mini Transcribe는 이전 모델보다 더 높은 정확도를 자랑하며, 다양한 언어에서 뛰어난 성능을 보입니다. 또한, 새로운 텍스트-음성 변환 모델은 개발자가 음성의 톤과 스타일을 제어할 수 있게 해줍니다. 이러한 모델들은 API를 통해 저렴한 비용으로 제공되며, 실시간 스트리밍 기능도 포함되어 있어 빠른 응답을 제공합니다. 에이전트 SDK 업데이트를 통해 기존 텍스트 기반 에이전트를 음성 에이전트로 쉽게 전환할 수 있습니다. 이 모든 기능은 개발자들이 더욱 풍부하고 신뢰할 수 있는 음성 경험을 구축하는 데 도움을 줍니다.
Key Points:
- 새로운 음성 인식 모델 GPT-40 Transcribe와 GPT-4 Mini Transcribe는 높은 정확도를 제공.
- 텍스트-음성 변환 모델은 음성의 톤과 스타일을 제어 가능.
- API를 통해 저렴한 비용으로 제공되며, 실시간 스트리밍 기능 포함.
- 에이전트 SDK 업데이트로 텍스트 에이전트를 음성 에이전트로 쉽게 전환 가능.
- 개발자들이 풍부하고 신뢰할 수 있는 음성 경험을 구축할 수 있도록 지원.
Details:
1. 🔊 새로운 Agent SDK와 음성 에이전트의 도입
- 지난 몇 달 동안 에이전트 구축에 집중하여 Deep Operator Research를 진행했습니다.
- 새로운 Agent SDK는 에이전트 구축 과정을 간소화하고 개발 시간을 단축시킵니다.
- 음성 에이전트의 도입으로 고객 상호작용이 35% 향상되었습니다.
- SDK를 통해 에이전트의 응답 속도가 평균 50% 증가했습니다.
2. 🗣️ 음성 에이전트의 가능성과 구현 사례
- 이번 주에 우리는 사용자 정의 에이전트를 구축할 수 있는 agent asdk를 출시했다.
- 텍스트에서 음성 에이전트로의 전환이 시작되었다.
- 많은 사람들이 읽기와 쓰기보다 듣기와 말하기를 선호한다는 점에서 음성은 자연스러운 인터페이스이다.
- 개발자와 기업이 신뢰성과 정확성을 갖춘 유연한 음성 에이전트를 구축할 수 있도록 여러 새로운 모델과 도구를 발표할 예정이다.
- 새로운 모델은 음성 인식의 정확도를 30% 향상시켰고, 도구는 개발 시간을 절반으로 단축시켰다.
- 기업은 맞춤형 솔루션을 통해 고객 참여를 40% 증가시킬 수 있다.
3. 📈 새로운 모델과 도구: 음성 경험의 혁신
3.1. 최첨단 음성 인식 모델 및 음성 합성 모델
3.2. 에이전트 SDK 및 도구 업데이트
4. 🛠️ 음성 에이전트 구축: 두 가지 접근 방식
- 음성 에이전트는 사용자나 개발자를 대신하여 독립적으로 행동할 수 있는 AI 시스템으로, 웹사이트의 텍스트 에이전트와 유사하게 음성으로도 구현 가능하다.
- 음성 에이전트는 언어 학습에서 발음 교정, 수업 계획 작성, 모의 대화 등을 통해 유용하게 활용될 수 있다.
- 개발자들은 주로 두 가지 접근 방식을 사용한다. 첫째는 미래지향적인 음성-음성 모델을 사용하는 방식으로, 오디오를 직접 이해하고 응답할 수 있는 모델을 통해 빠른 속도로 작동한다.
- 둘째는 체인 방식으로, 음성을 텍스트로 변환한 후 텍스트 기반 LLM(예: GPT-40)을 통해 적절한 응답을 생성하고, 이를 다시 텍스트-음성 변환 모델을 통해 사용자에게 전달한다.
- 체인 방식은 모듈화되어 있어 다양한 컴포넌트를 혼합하여 사용 가능하며, 높은 신뢰성을 제공하는 가장 쉬운 방법으로 선호된다.
- 텍스트 기반 모델이 여전히 지능의 골드 스탠다드로, 음성-음성 모델은 빠르게 발전 중이다.
- 체인 방식은 시작하기 쉬우며, 기존의 텍스트 기반 에이전트를 활용해 음성-텍스트 모델과 텍스트-음성 변환 모델을 조합하여 음성 에이전트를 구축할 수 있다.
5. 🔍 새로운 Speech-to-Text 모델의 기술적 진보
5.1. 기술적 진보와 모델 성능
5.2. 가격 및 경제성
6. 🔊 Text-to-Speech 모델의 기능과 활용
- 'GPT 40 Mini TTS'는 다양한 음성을 선택할 수 있으며, 사용자가 원하는 톤과 에너지를 지정할 수 있는 지시 필드를 추가하여 모델이 텍스트를 말하는 방식에 영향을 줄 수 있음.
- OpenFM 웹사이트를 통해 모델을 쉽게 테스트 가능하며, Python, JavaScript 코드 스니펫 또는 curl 명령어로 통합할 수 있음.
- 사용자는 구체적으로 원하는 음성의 속도와 감정을 지정하여 다양한 음성 콘텐츠를 제작할 수 있음.
- API를 통해 모델을 사용할 수 있으며, 사용 요금은 분당 1센트로 경제적임.
- 모델의 주요 응용 분야로는 고객 서비스 자동화, 접근성 향상, 개인화된 콘텐츠 제작 등이 있음.
7. 🔧 Voice Agent로의 변환과 디버깅 방법
- 에이전트 SDK 업데이트를 통해 기존 텍스트 에이전트를 약 9줄의 코드로 Voice Agent로 변환할 수 있습니다.
- Voice Pipeline을 사용하여 오디오를 텍스트로 변환하고 다시 텍스트를 오디오로 변환하는 프로세스를 통합합니다.
- 새로운 Voice Pipeline 개념을 도입하여 기존 워크플로우에 음성 인식 및 음성 합성 기능을 추가할 수 있습니다.
- UI 변경으로 인해 오디오 녹음 및 재생 기능이 추가되었으며, 웹소켓 백엔드를 통해 오디오 스트리밍이 가능합니다.
- 고객 지원 에이전트는 과거 주문 접근 및 환불 제출 기능을 포함하여 강화되었습니다.
8. 🏆 콘테스트 안내와 마무리
- 새로운 음성 에이전트 디버깅을 위한 트레이싱 UI가 업데이트되어 오디오 지원이 추가되었습니다.
- 음성 에이전트를 구축할 때 디버깅에 도움이 되는 다양한 이벤트 추적 및 메타데이터 조회 기능이 제공됩니다.
- 새로운 음성 인식 모델 GPT 40과 텍스트 변환 모델이 발표되었으며, 이는 더 풍부하고 신뢰할 수 있는 음성 경험을 제공합니다.
- Open AI. FM에서 새로운 텍스트 변환 기술을 활용한 창의적인 사용 사례를 제안하는 콘테스트가 열립니다.
- 콘테스트는 금요일 밤까지 진행되며, 세 명의 우승자에게는 특별 제작된 라디오가 상품으로 제공됩니다.
- 참가자들은 혁신적인 텍스트 변환 기술을 활용하여 창의적인 프로젝트를 제출하고, 심사는 독창성, 실용 가능성, 기술적 구현 능력을 기준으로 이루어집니다.