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。
具体是什么问题？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。
更多调试表明问题其实出在 OpenAI Whisper。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。
在确定问题是由于 OpenAI Whisper 引起的之后，我接下来做了什么？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。
经过多次尝试和错误之后，解决延迟问题的最终方案是什么？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！
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- 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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