
KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln
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"Handelsübliche Sprachassistenten reagieren nur, wenn sie ständig mit dem Internet verbunden sind, lauschen und Daten sammeln dürfen. Dass solche Systeme auch online funktionieren könnten, wenn sie nicht gerade Informationen aus dem Internet benötigen, zeigt der Informatiker Jonas Freiknecht in diesem Buch. Folgt man seinen Anleitungen, kann man sich am Ende über einen selbst programmierten, deutschsprachigen Assistenten freuen, der sich z.B. auch unterwegs nutzen lässt. Dazu gibt Freiknecht einen umfassenden Einblick in die Funktionsweise sprachgesteuerter Systeme. Man lernt dabei, welche besonderen Regeln für die Mensch-Maschine-Kommunikation gelten und wie man einer Maschine beibringt, gesprochene Sprache zu verstehen oder zu erkennen, wer da gerade spricht." Make, August 2023 "Dieses Buch bietet Ihnen eine detaillierte Anleitung, wie Sie Schritt für Schritt Ihren eigenen Sprachassistenten in Python entwickeln können. Sie lernen dabei nicht nur die Architektur eines Sprachassistenten kennen, sondern erfahren auch, wie Sie die Anwendung komplett selbst entwickeln und am Ende sogar verpacken können. Das Buch nimmt Sie an die Hand und führt Sie durch den gesamten Entwicklungsprozess, sodass Sie am Ende stolz Ihren eigenen funktionierenden Sprachassistenten haben." bibliomaniacs.de, Juli 2023 "Es gehört längst zum Alltag, mit Maschinen zu sprechen. Jonas Freiknecht zeigt, wie Sie Ihren eigenen Open-Source-Sprachassistenten bauen. Quasi nebenher versorgt er Sie mit fundiertem Wissen rund um KI, ML und Data Science. In seinem Praxishandbuch 'KI-Sprachassistenten mit Python entwickeln - datenbewusst, Open Source und modular' hält Autor Jonas Freiknecht definitiv, was er im Untertitel verspricht." Carina Schipper, Linux Magazin, Juni 2023 "Der Autor zeigt auf, wie sich in Python Schritt für Schritt ein eigener Sprachassistent selbst entwickeln lässt - von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung." IT-Mittelstand, November 2022More details
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Content
- Intro
- Inhalt
- 1 Der Sprachassistent in unserem täglichen Leben
- 1.1 Warum ein eigener Sprachassistent?
- 1.2 Immer präsent: Das Thema Datenschutz
- 1.3 Für wen ist dieses Buch gedacht?
- 1.4 Aufbau des Buches
- 2 Die Entwicklungsumgebung
- 2.1 Technologieauswahl
- 2.2 Der richtige Editor
- 2.3 Trennen verschiedener Projekte
- 2.4 Versionsverwaltung über Git
- 2.5 Die Komponenten unserer Anwendung
- 2.6 Erstellen eines Klassengrundgerüsts
- 3 Erzeugung künstlicher Sprache
- 3.1 Einsatz traditioneller Frameworks
- 3.2 Text-To-Speech und Multiprocessing
- 3.3 Trainieren einer eigenen TTS-Engine
- 3.3.1 Einführung in Real Time Voice Cloning
- 3.3.2 Exkurs: Sequence-To-Sequence-Modelle und Attention
- 3.3.3 Vorgehensweise und Herausforderungen
- 3.3.4 Einrichten des eigenen TTS-Projekts
- 3.3.5 Beschaffen und Bereitstellen der Trainingsdaten
- 3.3.6 Preprocessing, Training und Evaluation des Encoders
- 3.3.7 Preprocessing, Training und Evaluation des Synthesizers
- 3.3.8 Preprocessing, Training und Evaluation des Vocoders
- 3.3.9 Anwendung der Modelle
- 3.3.10 Fine Tuning des Synthesizers mit der eigenen Stimme
- 3.3.11 Exkurs: Handhabung aller Modulabhängigkeiten
- 3.3.12 Einbinden der Logik in die Text-To-Speech-Klasse
- 4 Spracherkennung
- 4.1 Aktivierungswörter
- 4.1.1 Exkurs: Konfigurationsmanagement
- 4.1.2 Die Hummel und das Stachelschwein
- 4.2 Implementierung einer Spracherkennung
- 4.3 Fingerabdruck der Stimme
- 5 Dialoge und?Intentionen
- 5.1 Intent Recognition - Die menschliche Intention verstehen lernen
- 5.1.1 Intent Classifier am Beispiel
- 5.1.2 Intent Parsing am Beispiel
- 5.2 Auswahl eines Chatbot-Frameworks
- 5.2.1 Intents auf Basis regulärer Ausdrücke
- 5.2.2 Intents auf Basis maschinellen Lernens
- 5.3 Modularisierung von Intents
- 5.4 Das Intent Management
- 5.5 Microservice-Organisation von Intents
- 6 Intents entwickeln
- 6.1 Tierstimmen
- 6.2 Wikipedia
- 6.2.1 Question Answering mittels Language Model
- 6.2.2 Exkurs: Transformer-Modelle und Self-Attention
- 6.2.2.1 Der Encoder
- 6.2.2.2 Der Decoder
- 6.3 Erinnerungsfunktion
- 6.3.1 Anpassen der Lautstärke
- 6.3.2 Verarbeiten eines Erinnerungsbefehls
- 6.4 Steuern der Lautstärke
- 6.4.1 Intent zur Lautstärkeregelung
- 6.5 Abspielen von Streams
- 6.5.1 Die Klasse Audioplayer
- 6.5.2 Integration des AudioPlayer
- 6.5.3 Der Intent Webradio
- 6.5.4 Fuzzylogik
- 6.5.5 Die Levenshtein-Distanz
- 6.6 Wetterabfrage
- 6.6.1 Einschränken des Intent-Zugriffs
- 6.6.2 Die Wetterabfrage
- 6.6.3 Time Series Forecasts mit Wetterdaten
- 6.6.3.1 Ausflug in die Welt der Regression
- 6.6.3.2 Beschaffung von Wetterdaten
- 6.6.3.3 Autoregression, Moving Average Model und ARIMA
- 6.6.3.4 LSTMs für Time Series Prediction
- 6.7 Steuerung von Smart-Home-Geräten
- 6.8 Q20-Ratespiel
- 6.9 Passwortverwaltung
- 6.10 Weitere Ideen
- 7 Ein simples User?Interface
- 7.1 Einrichten eines Tray-Icons
- 7.2 Anzeigen von Notifications
- 8 Paketieren der?Anwendung
- 8.1 Exportieren und Wiederherstellen eines?Environments
- 8.2 Erstellen von Binaries
- 8.3 Erstellen eines Installers
- 9 Abschließende Worte
- 9.1 Wohin mit meinen neuen Fähigkeiten?
- 9.2 Danksagungen
- Literatur
- Stichwortverzeichnis
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