GPT ve Whisper Kullanarak Sesle Etkileşimli Bir Telegram Botu Oluşturun

Ses özellikli botlar, mesajlaşmaya etkileşimli bir katman ekleyerek kullanıcı etkileşiminde devrim yaratıyor. Bu kılavuz, sesli mesajları dinleyen, bunları metne dönüştüren, GPT ile akıllı yanıtlar üreten ve sesli yanıtlar gönderen bir Telegram botu oluşturmanızda size yol gösterecektir. OpenAI’nin Whisper ve GPT modelleri tarafından desteklenen bu bot, sesli etkileşimi sorunsuz bir şekilde gerçekleştirir.

Bu Telegram Botunun Temel Özellikleri

• Sesli Mesaj İşleme: Gelen sesli mesajları işler ve metne dönüştürür.
  – Akıllı Yanıt Oluşturma: Kullanıcı girdisine göre akıllıca yanıt vermek için GPT kullanır.
  – Sesli Yanıt İletimi: GPT tarafından oluşturulan metni sesli yanıtlara dönüştürür.
  – Kolaylaştırılmış Deneyim: Tek bir bot komut dosyasında gerçek zamanlı etkileşim sağlar.

Bot Nasıl Çalışır?

Bot, her kullanıcı etkileşimi için aşağıdaki adımları gerçekleştirir:

1. Sesli Mesaj Alımı: Sesli mesajları veya bir /start komutunu dinler.
   2. Metne Dönüştürme (STT): OpenAI’nin Whisper modeli ile sesi metne dönüştürür.
   3. GPT Güdümlü Yanıt: Düşünceli bir yanıt oluşturmak için yazıya dökülen metni GPT’ye gönderir.
   4. Metinden Sese (TTS): GPT’nin yanıtını sesli bir mesaja dönüştürür.
   5. Sesli Yanıt: Sesli yanıtı Telegram’da kullanıcıya geri gönderir.

Botunuzu Kurma

Başlamak için aşağıdaki gereksinimlere sahip olduğunuzdan emin olun:
– Telegram Bot API Belirteci: BotFather’dan edinilebilir.
– OpenAI API Anahtarı: OpenAI’nin API platformundan edinilebilir.
– Kütüphaneler: Telegram ve OpenAI API etkileşimlerini işlemek için pyTelegramBotAPI ve openai kütüphanelerini yükleyin.

Gerekli kütüphaneleri yüklemek için komut:

pip install pyTelegramBotAPI openai

Koda Genel Bakış

Adım 1: İlk Kurulum

API_KEY = ‘YOUR_OPENAI_API_KEY’
TG_TOKEN = ‘YOUR_TELEGRAM_TOKEN’
openai.api_key = API_KEY
bot = telebot.TeleBot(TG_TOKEN)

Adım 2: Sesli Mesajları İşleme

@bot.message_handler(content_types=[‘voice’])
def handle_voice_message(mesaj):
process_message(mesaj)

Adım 3: Sesi Metne Dönüştürme (STT)

def stt(dosya_yolu):
with open(file_path, ‘rb’) as audio_file:
transcription = openai.Audio.transcribe(model=’whisper-1′, file=audio_file)
return transcription.text

Adım 4: GPT ile Yanıtların Oluşturulması

def ask_gpt(text):
response = openai.ChatCompletion.create(model=’gpt-4′, messages=[{‘role’: ‘system’, ‘content’: text}])
return response.choices[0].message.content

Adım 5: Metni Konuşmaya Dönüştürme (TTS)

def tts(text, file_path):
response = openai.Audio.create(model=’tts-1′, voice=’alloy’, input=text)
with open(file_path, ‘wb’) as audio_file:
audio_file.write(response.content)

Botu Çalıştırma

Botu başlatmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:

if __name__ == ‘__main__’:
bot.polling()

Uygulamalar ve Kullanım Örnekleri

Bu bot kurulumu çeşitli uygulamalara genişletilebilir:
– Müşteri Desteği: Otomatik sesli yanıtlarla müşteri sorularını ele alın.
– Eğitim: Sesli sorgulara faydalı bilgilerle yanıt vererek etkileşimli bir öğrenme asistanı olarak hizmet verin.
– Eğlence: Yaratıcı yanıtlarla Yaratıcı yanıtlarla sohbet deneyimleri oluşturun.

Sesli İnteraktif Botunuzu Oluşturmak İçin Ek İpuçları

• Konuşmaları Geliştirin: Daha ilgi çekici bir etkileşim için farklı GPT yanıt stilleri ile denemeler yapın.
  – Hız için Optimize Edin: API kullanımını izleyerek ve gerektiğinde kodu optimize ederek botun yanıt süresini sağlayın.
  – Jetonlarınızın Güvenliğini Sağlayın: API anahtarlarınızı her zaman güvenli bir şekilde saklayın ve herkese açık depolarda ifşa etmekten kaçının.

Sonuç

OpenAI’s Whisper ve GPT ile ses etkileşimli bir Telegram botu oluşturmak, etkileşimleri daha dinamik ve erişilebilir hale getirerek kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştirebilir. Bu kılavuzu izleyerek, artık sesli mesajları işlemeye ve sesli yanıtlarla akıllıca yanıt vermeye hazır, tam işlevli bir botunuz var.