voice-ai-development
Créer des applications AI vocales en temps réel
Les applications AI vocales nécessitent une orchestration minutieuse de la reconnaissance vocale, des modèles de langage et de la synthèse vocale. Cette compétence fournit des conseils d'experts pour créer des agents vocaux réactifs utilisant OpenAI Realtime API, Vapi, Deepgram et ElevenLabs.
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Utilisation de "voice-ai-development". Comment configurer un agent vocal avec Vapi ?
Résultat attendu:
Voici comment créer un agent vocal de base avec Vapi :
1. Installez le SDK Vapi : `pip install vapi`
2. Créez un client Vapi avec votre clé API
3. Définissez votre assistant avec les paramètres de modèle, de voix et de transcrivain
4. Configurez un webhook pour gérer les événements de conversation
La configuration de l'assistant inclut la sélection du fournisseur (OpenAI, Anthropic), le choix de la voix (voix ElevenLabs) et les paramètres de transcription (modèles Deepgram).
Utilisation de "voice-ai-development". Quelle est la meilleure approche pour l'AI vocale à faible latence ?
Résultat attendu:
Pour une latence optimale :
1. Diffusez tout en continu - utilisez les résultats STT intermédiaires, diffusez les tokens LLM, morcelez la sortie TTS
2. Démarrez la TTS avant la fin du LLM - commencez à parler pendant la génération
3. Utilisez la proximité - déployez les services dans des régions proches de vos utilisateurs
4. Choisissez des modèles rapides - eleven_turbo_v2_5 pour la TTS, nova-2 pour la STT
5. Implémentez un bon morcellement audio - envoyez de petits tampons fréquemment
L'objectif est de garder la latence perçue sous 700ms pour une conversation naturelle.
Audit de sécurité
SûrSecurity analysis confirms this is a legitimate voice AI development skill. Static findings for external_commands, env_access, and weak_crypto are all false positives - the scanner misidentified markdown code fences as shell commands and placeholder API key patterns as actual secrets. No malicious code detected.
Problèmes à risque élevé (2)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Agent vocal pour le support client
Créer un agent vocal interactif qui gère les demandes des clients, achemine les appels et fournit un support 24/7 en utilisant Vapi et Deepgram.
Assistant vocal en temps réel
Créer un assistant vocal à faible latence utilisant OpenAI Realtime API pour des expériences conversationnelles naturelles dans les applications web ou mobiles.
Interface vocale d'accessibilité
Ajouter une entrée et sortie vocale aux applications existantes pour améliorer l'accessibilité pour les utilisateurs qui préfèrent l'interaction vocale.
Essayez ces prompts
Aidez-moi à configurer un agent AI vocal de base utilisant Vapi. Je veux créer un agent simple capable de répondre aux questions sur mon produit en utilisant le modèle OpenAI et la voix ElevenLabs.
Montrez-moi comment implémenter l'API OpenAI Realtime pour une application vocale. Je dois gérer l'audio entrant d'un microphone, l'envoyer à GPT-4o, et diffuser la réponse audio en retour.
Mon agent vocal semble lent. L'utilisateur parle, puis il y a une longue pause avant la réponse. Comment puis-je optimiser mon pipeline pour réduire la latence perçue ? J'utilise Deepgram pour la STT et ElevenLabs pour la TTS.
Comment implémenter la détection de barge-in pour que les utilisateurs puissent interrompre l'agent vocal pendant qu'il parle ? Je veux que l'agent s'arrête immédiatement lorsque l'utilisateur commence à parler.
Bonnes pratiques
- Diffusez toujours l'audio à chaque étape du pipeline - résultats STT intermédiaires, diffusion de tokens LLM et sortie par morceaux TTS
- Démarrez la génération TTS avant que le LLM ne finisse de répondre pour minimiser la latence perçue
- Implémentez une gestion appropriée des interruptions avec VAD pour détecter quand les utilisateurs veulent parler
Éviter
- Attendre la transcription STT complète avant d'envoyer au LLM - cela ajoute des secondes de latence
- Ignorer les interruptions des utilisateurs - ne pas arrêter la TTS quand l'utilisateur commence à parler crée des conversations frustrantes
- Utiliser un seul fournisseur pour tout - mélanger des fournisseurs spécialisés (Deepgram pour la STT, ElevenLabs pour la TTS) donne de meilleurs résultats