ChatGPTVoice
1.0.0
中文
基于Whisper和Pyqt（Pyside6），这是一种实时语音GPT聊天工具，支持历史对话。享受与GPT声音聊天的情况，而无需依靠Chatgpt Plus。 ？
Python> = 3.10
Win10+，Linux（仅在Ubuntu，Works中进行测试），Mac（基于Linux作为参考，理论上可行，但不进行测试。）
在准确的口语情况下，运行whisper base model需要少于1GB的可用内存，并且无法通过噪声和准确率约为90％。 whisper large model需要超过8GB的可用内存，但它提供了出色的性能。即使是我的英语技巧不佳，也得到了相当准确的认可。此外，它非常有效地处理较长的语音段和中断。
总而言之，基本模型更具用户友好，但是如果条件允许，建议使用大型模型。在识别错误的情况下，可以直接对GUI中的公认结果进行修改。
克隆回购
git clone https://github.com/QureL/ChatGPTVoice.git
cd ChatGPTVoice创建并激活虚拟环境。（PowerShell。在bash中，您可能需要运行诸如激活之类的脚本。）
mkdir venv
python - m venv .venv
.venvScriptsActivate.ps1安装依赖项。
pip install -r requirements.txt在Linux中，您需要运行以下命令来安装所需的依赖项。
apt install portaudio19-dev python3-pyaudio
apt install espeak直接在虚拟env中执行。
python ./main.py
我有一个带有12GB GPU内存的Linux主机和一个具有弱1650 GPU的笔记本电脑。为了运行耳语大型模型，您可以在Linux上托管Wishper，并使用客户和耳语之间的Websocket通信。
Linux：
python scrpit/whisper_server.py --model large-v2
客户：
python .main.py --whisper_mode remote --whisper_address ws://{You Linux IP}:3001
python .main.py -- proxy http: // 127.0 . 0.1 : 10809启用代理后，所有OpenAI GPT请求和模型下载都将通过代理节点。
pyqt-fluent-witgets基于pyqt5的流利设计小部件库
