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上一篇我們分享「【🧠 LLM智能應用系列】Function Call 智能指揮官：用 Spec-Kit 打造可靠的 AI 資料助理」，透過文字聊天的方式跟資料助理獲取最新資訊， 而這次的主題我們要將應用升級成即時語音互動 AI VoiceBot。
VoiceBot 很容易寫成 一堆 call
音檔並非直接被大語言模型處理，而是先被轉換成文字，再被轉換成模型可理解的Token。本文探討音檔大小與Token數的關係，說明音檔容量與Token數並非直接相關，影響Token數的是轉換後的文字數量。
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上集回顧
上集我們提到「【語音辨識引擎sherpa-onnx CPU上篇】讓您輕鬆體驗語音辨識功能(Docker架設)」， 相信大家對於sherpa-onnx具備一定的基本概念並學會如何架設了吧！ 如果還不會的兄弟姊妹們別擔心， 歡迎底下留言， 我們會盡量的協助您直到學會為止， 那麼雖然CPU版本
還記得我們之前介紹過「【Google Colab Python系列】 初探Whisper: 來一段Youtube影片進行語音辨識吧！」這套語音辨識引擎， 那為什麼我們又要教這一套? 因為我們也可以將whisper的模型轉換成onnx的格式， 輕鬆移植到各種平台， 且效能更佳。
語音辨識的熱門組件之
