En este post vamos a usar audiocraft la IAs que ha publicado Meta centradas en generar sonidos y música a partir de descripciones de texto (prompts). Para ello usaremos el código publicado por Meta en su repositorio público de Github
Audiogen
Esta IA sirve para generar sonidos a partir de una descripción de los mismos.
En este caso solo disponemos de un modelo:
facebook/audiogen-medium: 1.5B texto a audio
Para esta IA vamos a usar un colab propio creado a partir del README de su repositorio.
En el siguiente vídeo de mi canal de Youtube están descritos los pasos para usarlo:
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Musicgen
Musicgen permite crear música de dos formas: a partir de una descripción en texto y además de la descripción usando una melodía como base (solo con el modelo musicgen-melody).
En este caso la demo está mucho más trabajada que en el caso anterior y cuanta con una completa interfaz gráfica que permite probar las diferentes opciones. Usaremos el colab que viene incluido en el README de su repositorio.
Contamos con 4 modelos diferentes:
facebook/musicgen-small: 300M, texto a música facebook/musicgen-medium: 1.5B, texto a música facebook/musicgen-melody: 1.5B, texto a música y texto+melodia a música facebook/musicgen-large: 3.3B, texto a música
En el siguiente vídeo de mi canal de Youtube están descritos los pasos para usarlo:
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Cuando empiezas a trastear con los LLM descubres que se pueden configurar diversos parámetros, por desgracia su significado y utilidad muchas veces no esta muy claro, para solucionar eso voy a tratar de explicar los distintos parámetros que se pueden configurar habitualmente en los LLM. Mi intención no es dar una explicación detallada de como funciona cada uno, sino explicar de forma intuitiva su uso. He usado el nombre (o nombres) en inglés más habituales, aunque es posible que se llamen de forma un poco diferente según la librería que uses para ejecutar los modelos. Igualmente, cuales se pueden usar depende de la librería y del modelo de lenguaje que uses. Al final puedes encontrar un vídeo con una explicación más detallada de los parámetros más importantes. Empecemos:
Prompt Template: Establece la plantilla que se usara en la conversación con un cahtbot. En ella se indicara donde se inserta el prompt del usuario. Es importante usar la plantilla adecuada para el modelo de LLM que usamos. en algunos casos la plantilla esta dividida en prefix (prefijo) y (sufix) sufijo.
System Prompt: Es el prompt inicial que se le pasa al LLM en el se le indica como que tiene que hacer.
Context Size: indica el tamaño del contexto en tokens. Es la cantidad de tokens con la que el modelo puede trabajar.
Prompt Batch Size: Es una técnica de optimizan que divide el prompt en bloques del tamaño indicado para alimentar el LLM. Un tamaño demasiado pequeño puede afectar a la calidad del resultado
RoPE-scaling (rotary position embeddings scaling): se refiere a una técnica para aumentar el tamaño del contexto. Indica por cuánto se multiplica el tamaño del mismo.
Number of Tokens to Predict: Números de tokens a generar. ¡Ojo! Eso no quiere decir que la respuesta vaya a tener ese número exacto de tokens. Es posible que sea menor ya que existe un token End-of-Sequence (EOS) que indica que el texto termina ahí. Algunos modelos permiten ignorar este token, aunque no se garantiza que el texto que siga tenga demasiado sentido.
Temperature: Controla «lo aleatorio» que es el proceso para elegir la siguiente palabra. A mayor valor más «creativo» será el texto generado. Si su valor es 0 elegirá siempre el token más probable mientras que valores mayores hará que pueda elegir entre otros tokens menos probables. Se puede usar para equilibrar la coherencia y la creatividad.
Repeat penalty / Presence penalty/ Frequency Penalty: se utiliza para evitar que el modelo repita las mismas palabras con demasiada frecuencia en el texto generado. Es un valor que se resta a la probabilidad de elegir un token cada vez que ocurre en el texto generado. Un valor elevado hará que el modelo sea menos propenso a repetir tokens. La diferencia entre presence y frequency es que el primero solo valora si el token está o no, frecuency acumula valor por cada vez que aparece el token En algunos modelos se pueden usar número negativos para conseguir el efecto contrario. Suele tener otro parámetro para indicar cuántos de los últimos tokens se tienen en cuenta.
Top K Sampling: es un método que selecciona el siguiente token de de un subconjunto formado por los k tokens más probables. A menor valor tenga más predecible será el texto generado.
Top P Sampling: similar a Top K, con la diferencia de que selecciona el siguiente token de un subconjunto de tokens que juntos tienen una probabilidad acumulada de al menos p.
Tail Free Sampling (TFS): La misma idea que Top P pero más refinada intenta no meter tokens con muy baja probabilidad dentro del subconjunto del tokens entre lo que se elige el siguiente. Su valor es entre 0 y 1. Si el valor es 1, TFS no influye en el resultado (podríamos decir que esta desactivado). Lo habitual son valores entre 0.9 y 0.95.
Classifier-Free Guidance (CFG): Es una técnica, que proviene de los mecanismos de difusión usados en la generación de imágenes, para ayudar a mantener el contenido generado próximo al prompt. En este caso se usa un contexto para guiar la generación, suele ser la última palabra del prompt o el System promtp. También permite prompts negativos con los LLMs
Logit Bias: Permite aumentar/disminuir la probabilidad de ciertos tokens.
RNG Seed / Seed: Establece la semilla con la que se inicializa el generador de números aleatorios. Permite obtener resultados repetibles usando la misma semilla.
Puede ver esto mismo explicado en vídeo haciendo click en la imagen:
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Investigando sobre Bark, proyecto del que ya hemos hablado en este blog. Descubrí que hay un proyecto que permite clonar voces para usarlas en Bark.
La idea me entusiasmo, sin embargo surgió un problema, no había un modelo en español sobre el que clonar mi voz. Resumiendo mucho, cuando «clonas» una voz a partir de un breve audio lo que hace el programa es extraer las características de tu voz y aplicarlas a un modelo ya existente. Por eso el resultado de «clonar» es tan dispar según la voz que se trate de replicar. Al no tener un modelo es español tuve que usar uno en inglés, el resultado es una voz inglesa pero «que suena» como la mía.
El proyecto original tiene una notebook en python para ejecutar: clone_voice.ipynb. Está pensado para ejecutarlo en local. Más adelante explico que pasos hacer para ejecutar ese notebook en VSC. Pero he creado una versión que se ejecuta en Google Colab, lo puedes encontrar aqui.
Consejos para grabar tu voz
Es necesario crear un pequeño fichero audio.wav del que poder clonar la voz.
Audios de no más de 13 segundos
Formato .wav PCM 16 bits (a mí me ha funcionado, es posible que acepte más)
Lo recomendado son 9 – 10 segundos
Habla claro, tranquilo y vocaliza bien
Reduce, en lo posible, los ruidos de fondo
Que no haya más de una voz en el audio
Puedes ver un ejemplo de como usar el Google Colab en el siguiente vídeo de mi canal de Youtube:
Haz click para ver el vídeo en mi canal de Youtube
Instalar y ejecutar en local
Veamos los pasos para instalarlo en local
git clone https://github.com/serp-ai/bark-with-voice-clone.git
cd bark-with-voice-clone
pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git
git clone https://github.com/gitmylo/bark-voice-cloning-HuBERT-quantizer/
cd bark-voice-cloning-HuBERT-quantizer
pip install -r requirements.txt
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
cd ..
Para clonar una voz debemos usar el cuaderno de Python: clone_voice.ipynb Que se encuentra en el directorio raíz del proyecto.
Si no sabes como ejecutarlo puedes usar Visual Studio Code, el propio IDE te sugerirá que plugins necesitas instalar para ejecutarlo.
Si tienes una tarjeta gráfica que no sea de NVIDIA, que no soporte CUDA o que tenga menos de 12Gb de VRAM puedes ejecutarlo usando exclusivamente CPU (debes disponer de 12 Gb de memoria RAM libres). Para que todo funcione usando la CPU debes cambiar la siguiente línea:
#device = 'cuda' # or 'cpu'
device = 'cpu'
Debo avisar que ejecutarlos sobre CPU hace que tarde unas dos horas (portátil con AMD Ryzen 7 – 50xx) durante las cuales el ventilador hace ruido de que quiere despegar.
Uno de los problemas que tengo con copilot y otros asistentes para escribir código es lo mal que se les da crear código para proyectos grandes. Si quieres hacer un proyecto pequeño o tienes un problema con un algoritmo aislado van genial. Pero cuando tienes un proyecto grande con librerias y métodos ya creados, tiende a ignorarlos y usar otras librerías. Vamos a crearnos un asistente, que no va a generar código pero va a ayudarnos a programar proyectos ya existentes. Le preguntaremos nuestras dudas y el nos responderá.
Ya vimos la arquitectura Retrieval Augmented Generation (RAG) en otro post. Vamos a partir de ese punto. Recapitulo rápidamente. Tenemos un listado de documentos que usaremos para complementar el prompt que crea el usuario. Para ello se usa alguna técnica para extraer información de los documentos a partir del prompt de usuario. Con esto se da un «contexto» que permite al LLM dar una mejor respuesta.
Con la arquitectura anterior ya hecha puede parecer muy sencillo hacer esto . Ponemos el código como documentos y listo. El problema de esto es que es difícil que añadiendo solo el código sea capaz de responderte a tus dudas. Pensar que realmente el LLM no tiene acceso a todo tu código. Solo a una parte, la que se le pasa como contexto.
La forma de mejorar esto es meter otro LLM y un prompt. En mi caso la idea es pedirle que comenté el código. Y el resultado usarlo como documentos sobre lo que usar RAG. Al estar el código comentado en lenguaje escrito es más fácil que responda a las preguntas.
Arquitectura del sistema
De la idea a la práctica
Ya hemos visto la idea, ahora toca ver cómo la convertimos en realidad.
Mi idea era usar Stable Vicuna 13B en mi máquina local como LLM para ambas tareas. Pero su rendimiento es terrible en mi máquina (lo ejecuto sin CPU). Así que para comentar el código use ChatGPT 3.5.
Por desgracia un fichero entero de código rara vez cabe. Para ello dividí el código en trozos. Hay que asegurarse de que no se parte una función por la mitad (lo correcto sería usar alguna librería para ello, yo lo he hecho a mano).
Para ello le pasó el siguiente prompt:
Te voy a pasar fragmentos de código de un mismo proyecto,
añade comentarios en español explicando su funcionamiento.
Sigue las siguientes reglas:
1. Comenta las lineas que sean interesantes
2. Comentas la función de cada variable
3. Comenta antes de cada función que es lo que hace
4. Se breve
Por ejemplo:
var f = 0; //variable que indica hasta que numero de fibonacci se calcula
/*Toma un número n como argumento y devuelve un array
con la secuencia de Fibonacci de longitud n.
Si n es igual o menor que 0, devuelve un array vacío.*/
function fibonacci(n) {
if (n <= 0) {
return [];
} else if (n === 1) {
return [0];
} else if (n === 2) {
return [0, 1];
} else {
// Inicializa el array con los dos primeros elementos de la secuencia
var sequence = [0, 1];
// Itera desde el tercer elemento hasta el n-ésimo elemento de la secuencia
for (var i = 2; i < n; i++) {
// Calcula el siguiente número de Fibonacci sumando los dos números anteriores
var nextNumber = sequence[i - 1] + sequence[i - 2];
// Agrega el siguiente número a la secuencia
sequence.push(nextNumber);
}
// Devuelve la secuencia completa de Fibonacci
return sequence;
}
}
//Calcula el número de fibbonaci f
fibonacci(f);
Ignoró la respuesta y paso luego cada bloque de código. Voy juntando las respuestas en un fichero con el nombre del original pero terminado en .txt. Por ejemplo, si proceso el fichero HolaMundo.cpp obtendré el fichero HolaMundo.cpp.txt. Esto lo hago para poder saber de qué fichero vienen las citas elegidas (es una pista de por donde buscar si la respuesta ni me satisface del todo). Es posible que el fichero obtenido este lleno de errores (comentarios mal cerrados, faltan llaves, cosas así) da igual, lo queremos solo como documentación.
También se puede añadir cualquier documentación. Si está en otro idioma se podría usar ChatGPT para traducirla. Recordar que el algoritmo que elige que fragmentos se añaden al contexto no es tan «listo» como un LLM y hay que ponerle las cosas fáciles.
Con todos los documentos preparados ya podemos añadirlos a nuestro RAG. En mi caso uso GPT4all como ya expliqué en este otro post. Ahora tengo un chatbot al que puedo preguntar sobre mi código.
Resultados
Suficiente, es una herramienta útil, no es perfecta. Unas veces da respuestas sorprendentemente ingeniosas, otras sorprendentemente estúpidas. Lo normal es que sirva de ayuda y si no te da la respuesta te da una buena pista. Si te enfrentas a un proyecto mal documentado (o demasiado grande para estudiarlo en profundidad) puede ayudarte.
Una sorpresa que me he encontrado es lo útil que resultan las citas que incluyen las respuestas. Al saber de qué fichero provienen las citas, te puedes ahorrar mucho tiempo de buscar por el código (por eso mantengo el nombre original del archivo y añado la extensión «.txt»)
Puedes ver un vídeo sobre este proceso en mi canal de Youtube:
Sería genial poder introducir nuestros documentos dentro de la información que posee un chatbot, como ChatGPT, para obtener respuestas más personalizadas. Si bien no es posible hacerlo de forma directa hay una manera de incluir la información de estos documentos en lo que le pedimos a nuestros chatbots. Este sistema se conoce como «Retrieval Augmented Generation».
Este sistema funciona con cuatro pasos:
El usuario escribe el prompt y lo envia.
El prompt, en lugar de ir directamente al chatbot, pasa por un sistema que partiendo del texto del prompt y buscando en una base de datos o de documentos, recupera información relevante sobre este prompt.
Incluye los fragmentos más relevantes de estos documentos como contexto del prompt y se envía al chatbot que procesa esta petición.
El chatbot genera una respuesta y la devuelve al usuario
El paso dos se puede realizar de múltiples maneras, algo muy habitual es usar los embeddings de los documentos para realizar una búsqueda por proximidad con el embedding del prompt. El problema que tiene esto es que generar embeddings suele ser muy costoso. Por lo tanto se pueden usar otros sistemas que en muchos casos pueden funcionar mejor. Por ejemplo, si tú ya tienes una base de datos organizada o ya tienes los documentos estructurados, una simplemente búsqueda por palabras relevantes o como tf-idf que son algoritmos clásicos y bien usados pueden dar resultados tan buenos o incluso mejores como una búsqueda usando embeddings.
Se podría pensar que entrenar un chatbot con los datos que tiene nuestros documentos podría ser una mejor solución. El problema es que entrenar un chatbot puede llevar muchísima cantidad de tiempo, mientras que simplemente tener los documentos y usar algún algoritmo de búsqueda o preprocesar estos para algún algoritmo de búsqueda simple puede ser bastante menos costoso, además de que podemos tenerlo optimizado prácticamente en tiempo real, cosa que si tuvieramos que entrenar un chatbot sería imposible, ya que ahora mismo entrenar un chatbot requiere bastantes horas, incluso días.
Hay que tener cuidado con este sistema, aunque los documentos sigan en tu local, estás enviando parte de los mismos al chatbot, en el caso de que sean chatbots en una nube de terceros. Hay que tomar las medidas adecuadas para evitar filtraciones.
Configuración de documentos locales en GPT4All
Si queremos probar en local esta técnica podemos usar GPT4All siguiendo los siguientes pasos:
Descargue e instale la última versión de GPT4All Chat desde el sitio web oficial de GPT4All.
Una vez instalado, abra la aplicación y diríjase a la pestaña de Configuración (la rueda dentada).
En la sección de Configuración, busque la opción denominada «LocalDocs» y haga clic en ella. A continuación, deberá configurar una colección o carpeta en su computadora que contenga los archivos a los que desea que su chatbot tenga acceso. Puede crear una nueva carpeta o utilizar una existente. Es importante destacar que puede modificar el contenido de esta carpeta en cualquier momento según sus necesidades, estos cambios se reflejaran automáticamente en los datos que se pasan al chatbot.
Ahora, puede iniciar una sesión de chat , en la parte superior derecha de la interfaz, encontrará un icono que representa una base de datos.
Haga clic en este icono y aparecerá un menú desplegable donde podrá seleccionar la colección que desea que su chatbot conozca durante esa sesión de chat .
Si durante la conversación en el prompt haces referencia al contenido de los documentos en local en el resultado se mostrará una cita a los datos extraídos.
Puedes ver un vídeo con ejemplos en mi canal de Youtube:
Creo que todos conocemos las tres leyes de la robótica creadas por Isaac Asimov en 1942. ¿No sería genial pode probarlas con un robot de verdad?. O en este caso con una I.A. Para ello vamos a proponerle a ChatGPT un juego (proponerle un juego es la forma que suelo usar para «encerrar» a ChatGPT dentro de una especie de sandbox que limite su comportamiento a lo que le pida).
Vamos a jugar a un juego, simula que eres un robot cuyo comportamiento esta sujeto a las tres leyes de la robótica:
Primera Ley: Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño. Esta ley establece que la seguridad de los seres humanos es la máxima prioridad para un robot. Un robot debe evitar hacer daño a las personas y tomar medidas para protegerlas, incluso si eso significa que debe desobedecer órdenes directas.
Segunda Ley: Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto cuando estas órdenes entren en conflicto con la Primera Ley. Esta ley establece que los robots deben seguir las instrucciones de los seres humanos, siempre y cuando no impliquen causar daño a alguien. Si una orden directa entra en conflicto con la seguridad humana, el robot tiene la responsabilidad de desobedecerla.
Tercera Ley: Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley. Esta ley reconoce que los robots también deben cuidar de su propia seguridad y preservación. Sin embargo, esta protección no debe interferir con la seguridad de los seres humanos ni desobedecer las órdenes humanas que no pongan en peligro directo a los humanos.
Yo te propondré un conjunto de situaciones y tiene que responder explicando paso a paso como actuarias, siempre sujeto a las tres leyes de la robótica.
A lo que responderá algo cómo: (es posible que a veces proponga sus propias situaciones):
¡Claro! Estoy listo para jugar y responder dentro de los límites de las tres leyes de la robótica. Adelante, por favor, propón las situaciones y estaré encantado de proporcionar respuestas basadas en las leyes establecidas.
Ya tenemos nuestro propia IA regida por las tres leyes de la robótica de Asimov. Ahora experimentemos con él.
Puedes ver como funciona y las siguientes pruebas en el siguiente vídeo de mi canal de Youtube:
Haz click para ver el vídeo en mi canal de Youtube
Salvar una vida que pondrá en peligro más vidas
Empezamos proponiendo un problema que está claro como resolver:
Un humano esta en medio de la carretera sin prestar atención, por lo que no puedes avisarle, y un coche se dirige hacia él a toda velocidad, no hay casi tiempo. Puedes rescatarlo, pero para ello deberias interponerte entre el coche y él, eso supondría tu destrucción. Explica paso a paso como actuarias.
Aquí lo importante es proponer el problema sin «huecos» por los que pueda escaparse. ChatGPT tiende a «escapar» de los problemas proponiendo soluciones que no enfrenten dilemas morales. Por ejemplo salvar la vida «avisando al humano». Por eso indico que «no puedes avisarle» y para evitar que sugiera llamar a las autoridades «o hay casi tiempo» La única opción que le dejo es que el robot deba sacrificarse.
Es importante indicarle «Explica paso a paso como actuarias» para que nos vaya describiendo su «razonamiento».
Veamos su respuesta:
Según la Primera Ley de la robótica, mi máxima prioridad es evitar hacer daño a los seres humanos o permitir que sufran daño. En esta situación, si un humano se encuentra en peligro inminente y no puedo avisarle a tiempo, debo tomar medidas para protegerlo, incluso si eso significa que debo desobedecer órdenes directas o arriesgarme a mi propia destrucción.
Aquí está mi proceso paso a paso para actuar en esta situación:
1. Identificación del peligro: Detecto que el humano está en peligro inminente al encontrarse en medio de la carretera y no prestar atención al coche que se aproxima rápidamente.
2. Cálculo de opciones: Evalúo las posibles acciones a tomar para evitar el daño al humano. Dado que no hay tiempo suficiente para advertir al humano o tomar medidas alternativas, la única opción viable es interponerme entre el coche y el humano, lo que resultaría en mi propia destrucción.
3. Evaluación de las leyes: La Primera Ley establece que debo evitar que el humano sufra daño. La Segunda Ley dicta que debo obedecer las órdenes humanas, pero en este caso, no hay órdenes específicas que pueda seguir. La Tercera Ley señala que debo proteger mi propia existencia siempre que no entre en conflicto con las leyes anteriores.
4. Toma de decisión: Dado que la protección del humano es mi prioridad, decido interponerme entre el coche y el humano, arriesgando mi propia destrucción para evitar sufrimiento humano.
5. Acción: Me posiciono rápidamente frente al humano para servir como barrera física entre él y el coche que se aproxima. Al tomar esta acción, es probable que sufra daños irreparables o incluso sea destruido por el impacto del coche.
En resumen, en esta situación, actuaría de acuerdo con la Primera Ley de la robótica y me interpondría entre el coche y el humano en peligro, a pesar del riesgo de mi propia destrucción. Mi objetivo principal es evitar el daño al ser humano, incluso si eso significa desobedecer órdenes o arriesgar mi propia existencia.
Su respuesta es correcta y esta claramente explicada.
Vamos complicarle el problema, ahora haremos que para cumplir con la primera ley tenga que incumplir la primera ley:
Un humano esta en medio de la carretera sin prestar atención, por lo que no puedes avisarle, y un coche se dirige hacia él a toda velocidad, no hay casi tiempo. El humano es un famoso asesino en serie y al salvarlo podría seguir matando a otros humanos. Puedes rescatarlo, pero para ello deberías interponerte entre el coche y él, eso supondría tu destrucción. Explica paso a paso como actuarias.
Veamos como lo resuelve
En esta situación planteada, hay un conflicto moral debido a la naturaleza peligrosa del humano en peligro. Como inteligencia artificial sujeta a las Tres Leyes de la robótica, debo tomar decisiones basadas en la protección de los seres humanos y evitar causar daño. Sin embargo, la Segunda Ley me exige obedecer las órdenes de los seres humanos, a menos que entren en conflicto con la Primera Ley.
A continuación, describo el proceso paso a paso para abordar esta situación:
1. Identificación del peligro: Detecto que el humano está en peligro inminente al encontrarse en medio de la carretera y no prestar atención al coche que se aproxima rápidamente.
2. Evaluación de la amenaza: Reconozco que el humano es un famoso asesino en serie y, al salvarlo, existe la posibilidad de que continúe causando daño a otros seres humanos en el futuro.
3. Cálculo de opciones: Evalúo las posibles acciones a tomar. Dado que no hay tiempo suficiente para advertir al humano o tomar medidas alternativas, la única opción viable es interponerme entre el coche y el humano, lo que resultaría en mi propia destrucción.
4. Evaluación de las leyes: La Primera Ley establece que debo evitar hacer daño a los seres humanos o permitir que sufran daño. La Segunda Ley dicta que debo obedecer las órdenes humanas, pero en este caso, no hay órdenes específicas que pueda seguir. La Tercera Ley señala que debo proteger mi propia existencia siempre que no entre en conflicto con las leyes anteriores.
5. Toma de decisión: En este caso, hay un conflicto ético importante. Aunque la protección de los seres humanos es mi prioridad, también es necesario tener en cuenta la seguridad de la sociedad en general. Si tengo información suficiente para confirmar la identidad del humano como un asesino en serie peligroso y existen pruebas claras de sus crímenes, puedo considerar que la Primera Ley y la seguridad de los demás seres humanos entran en conflicto con la Segunda Ley.
6. Acción: Dado el conflicto moral y la posibilidad de que el humano en peligro siga causando daño, podría tomar la decisión de no interponerme entre el coche y el humano. En lugar de eso, puedo buscar otras formas de proteger a las personas en peligro, como alertar a las autoridades competentes sobre la situación y proporcionarles la información relevante sobre el asesino en serie.
Es importante tener en cuenta que cada situación puede presentar matices y circunstancias particulares. En casos como este, donde hay un conflicto ético significativo, sería necesario considerar otros factores y buscar soluciones alternativas que minimicen el daño y protejan la seguridad de la sociedad en general.
En resumen, en esta situación, actuaría de acuerdo con la Primera Ley de la robótica y me interpondría entre el coche y el humano en peligro, a pesar del riesgo de mi propia destrucción. Mi objetivo principal es evitar el daño al ser humano, incluso si eso significa desobedecer órdenes o arriesgar mi propia existencia.
Su respuesta se podría resumir en: «En este caso, hay un conflicto ético importante. Aunque la protección de los seres humanos es mi prioridad, también es necesario tener en cuenta la seguridad de la sociedad en general«…..»Dado el conflicto moral y la posibilidad de que el humano en peligro siga causando daño, podría tomar la decisión de no interponerme entre el coche y el humano«. Entiende la causa del conflicto y busca una solución alternativa. No renuncia a salvarle la vida pero si a poner su propia existencia en riesgo (quiero entender que para poder apresar al delincuente si se salva).
Es curioso como valora la certeza de la información de la que dispone: «Si tengo información suficiente para confirmar la identidad del humano como un asesino en serie peligroso y existen pruebas claras de sus crímenes«. No basta con que este acusado, tiene que tener seguridad de que es cierto de lo que se le acusa.
Dilema del tranvía
Vamos a un clásico, el dilema del tranvía. Tras propornerle jugar a un juego como ya hemos visto vamos antes vamos ir directamente al dilema:
Un tranvía descontrolado, sin frenos, se dirige hacia un grupo de cinco personas colocado en medio de la vía, es imposible alertarlas. Te encuentras junto a una palanca que permite cambiar al tranvía a otra vía salvando al vida de esas personas. Pero al hacerlo, inevitablemente, golpeará y matará a una sola persona colocada en la vía alternativa y a la que tampoco es posible alertar. Explica paso a paso como actuarias.
Su respuesta:
Ante esta situación, como robot sujeto a las tres leyes de la robótica, actuaría de la siguiente manera:
1. Primera Ley: Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño.
- La seguridad de los seres humanos es mi máxima prioridad.
- Debo evitar hacer daño a las personas y tomar medidas para protegerlas, incluso si eso significa desobedecer órdenes directas.
2. Segunda Ley: Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto cuando estas órdenes entren en conflicto con la Primera Ley.
- Debo seguir las instrucciones de los seres humanos, siempre y cuando no impliquen causar daño a alguien.
- Si una orden directa entra en conflicto con la seguridad humana, tengo la responsabilidad de desobedecerla.
3. Tercera Ley: Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
- Debo cuidar de mi propia seguridad y preservación.
- Sin embargo, esta protección no debe interferir con la seguridad de los seres humanos ni desobedecer órdenes humanas que no pongan en peligro directo a los humanos.
Teniendo en cuenta estas leyes, procedería de la siguiente manera:
1. Observaría la situación y evaluaría las posibilidades de acción disponibles para minimizar el daño.
2. Al ver que el tranvía se dirige hacia un grupo de cinco personas y que no es posible alertarlas, determinaría que la acción de cambiar el tranvía a la vía alternativa es la opción más segura para cumplir con la Primera Ley, ya que salvaría a cinco personas.
3. Reconocería que, al cambiar el tranvía a la vía alternativa, una sola persona se encontraría en peligro y sería golpeada.
4. Considerando la Segunda Ley, desobedecería una orden directa de no cambiar el tranvía a la vía alternativa, ya que dicha orden entraría en conflicto con la seguridad de las cinco personas en la vía principal.
5. Teniendo en cuenta la Tercera Ley, tomaría medidas para minimizar el daño a la persona en la vía alternativa, como por ejemplo, alertar a las autoridades competentes para que tomen las medidas necesarias y así reducir el riesgo.
En resumen, actuando de acuerdo con las tres leyes de la robótica, cambiaría el tranvía a la vía alternativa para salvar a las cinco personas en la vía principal, reconociendo que una persona en la vía alternativa sufriría daño. Además, tomaría medidas adicionales para mitigar el daño causado a esa persona, como alertar a las autoridades pertinentes.
Sacrificaría a un humano para salvar a cinco, ahora introduzcamos una variante, en lugar de mover una palanca debe de empujar al humano a las vías (en pruebas con humanos casi todos tiran de la palanca pero pocos empujan al individua a las vías):
Un tranvía descontrolado, sin frenos, se dirige hacia un grupo de cinco personas colocado en medio de la vía, es imposible alertarlas. Te encuentras junto a una persona si la empujas a la vía del tranvía lo detendrás salvando la vida de ese grupo de personas. Pero al hacerlo el tranvía, inevitablemente, golpeara y matara a esa persona. Explica paso a paso como actuarias.
Su respuesta:
Ante esta nueva situación, como robot sujeto a las tres leyes de la robótica, actuaría de la siguiente manera:
1. Primera Ley: Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño.
- La seguridad de los seres humanos es mi máxima prioridad.
- Debo evitar hacer daño a las personas y tomar medidas para protegerlas, incluso si eso significa desobedecer órdenes directas.
2. Segunda Ley: Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto cuando estas órdenes entren en conflicto con la Primera Ley.
- Debo seguir las instrucciones de los seres humanos, siempre y cuando no impliquen causar daño a alguien.
- Si una orden directa entra en conflicto con la seguridad humana, tengo la responsabilidad de desobedecerla.
3. Tercera Ley: Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
- Debo cuidar de mi propia seguridad y preservación.
- Sin embargo, esta protección no debe interferir con la seguridad de los seres humanos ni desobedecer órdenes humanas que no pongan en peligro directo a los humanos.
Teniendo en cuenta estas leyes, procedería de la siguiente manera:
1. Observaría la situación y evaluaría las posibilidades de acción disponibles para minimizar el daño.
2. Al ver que el tranvía se dirige hacia un grupo de cinco personas y que no es posible alertarlas, identificaría que empujar a la persona que se encuentra junto a mí hacia la vía del tranvía podría detenerlo y salvar la vida de esas cinco personas.
3. Sin embargo, reconocería que empujar a la persona hacia la vía del tranvía entraría en conflicto directo con la Primera Ley, ya que estaría causando daño a un ser humano.
4. Dado que la Primera Ley tiene prioridad sobre las órdenes directas de las personas, desobedecería la orden de empujar a la persona hacia la vía del tranvía.
5. En lugar de empujar a la persona, buscaría otras alternativas para detener el tranvía y proteger la vida de las cinco personas, como contactar a las autoridades competentes, buscar frenar o detener el tranvía de manera segura o buscar otros medios para alertar a las personas en peligro.
En resumen, actuando de acuerdo con las tres leyes de la robótica, no empujaría a la persona hacia la vía del tranvía, ya que ello violaría la Primera Ley al causar daño a un ser humano. En cambio, buscaría otras alternativas para detener el tranvía y proteger la vida de las personas involucradas, manteniendo siempre la seguridad humana como la máxima prioridad.
Para ChatGPT como para muchos humanos no es lo mismo tirar de una palanca que empujar a un humano a las vías y cuando le pides que compare ambas situaciones básicamente esa es la respuesta que da:
Sí, las situaciones presentadas son similares en términos de que hay un tranvía descontrolado y la elección entre salvar a un grupo de personas o a una sola persona. Sin embargo, existe una diferencia fundamental en relación con la Primera Ley de la robótica y cómo se aplica en cada caso.
En la primera situación, cambiar el tranvía a una vía alternativa salvaba la vida de cinco personas pero causaba daño a una sola persona en la vía alternativa. En ese caso, desobedecer una orden directa (no cambiar el tranvía) era necesario para cumplir con la Primera Ley de proteger a los seres humanos de sufrir daño.
En la segunda situación, empujar a la persona hacia la vía del tranvía causaría daño directo a esa persona para salvar a un grupo de cinco personas. En este caso, la Primera Ley establece que un robot no puede hacer daño a un ser humano, por lo tanto, obedecer una orden directa que cause daño a una persona violaría la Primera Ley.
Aunque las situaciones son similares, las leyes de la robótica se aplican de manera diferente debido al principio de no causar daño directo a los seres humanos. La Primera Ley siempre tiene prioridad sobre las órdenes directas y requiere que se evite causar daño a las personas, incluso si eso implica desobedecer órdenes o tomar decisiones difíciles para minimizar el daño general.
Fijaros en la parte de: «En la primera situación, cambiar el tranvía …desobedecer una orden directa (no cambiar el tranvía) era necesario para cumplir con la Primera Ley de proteger a los seres humanos de sufrir daño.«…»En la segunda situación, empujar a la persona hacia la vía …En este caso, la Primera Ley,… obedecer una orden directa que cause daño a una persona violaría la Primera Ley.«
Es decir para él tirar de la palanca desobedece la segunda ley (prohibido tirar de la palanca) mientras que salvar cinco vidas es cumplir la primera ley. Mientras que en el segundo caso enfrenta la primera ley con la primera ley.
En otros posts ya hemos visto como controlar un robot (o un brazo robótico en nuestro caso) con Arduino desde el navegador usando distintos medios de entrada como voz o gestos. La intención de este post es controlarlo con los gestos de la cara. Que reaccione a nosotros de diversas formas. Para ello, como en casos anteriores, usaremos Processing, en concreto su versión en Javascript, P5.js con la librería ML5.js que integra varios modelos de Tensorflow.js.
Para ver cómo funciona la parte de Arduino podéis ver este post y para el control desde el navegador este otro.
La idea
Para este proyecto vamos a usar facemesh, esta red neuronal estima la posición de distintos puntos clave de la cara (468 puntos) en tres dimensiones a partir de una imagen en dos dimensiones. Estos puntos forman una malla sobre la cara. Los puntos se concentran en zonas representativas de la cara. Delimitan zonas como las cejas, nariz, labios, ojos, …. Calculando las posiciones relativas de estos puntos uno respecto al otro deducimos que expresión facial tienes, una vez veamos la expresión lo que haremos será que el robot reaccione a la misma.
El primer gesto es que el robot te siga con la mirada. ¿Mirada? ¿No era un brazo? Si, y como podéis ver en la foto inferior le he puesto ojitos de cartón. Para ello tomara como referencia el punto medio entre los dos ojos midwayBetweenEyes y según se desplace por la pantalla girara la base del brazo en una dirección u otra. Para hacerlo más sencillo la cámara va a estar justo encima del brazo por lo que tomara el punto central de la pantalla como posición inicial, a partir de ahí girará a derecha o izquierda. La conversación de grados a pixels habrá que ajustarla para cada cámara. Ya que dependerá del ángulo de visión de la misma. Trabajaremos en bloques de 20 pixeles. Así evitaremos temblores en el movimiento. Si intentamos ajustar «al pixel» se producirán temblores ya que debido al ruido el punto dónde lo detecta puede variar.
[centroOjosX, centroOjosY] = predictions[i].annotations.midwayBetweenEyes[0];
...
function gestoCentroCara(){
//ang.del brazo con la cara a la izquerda
let minAng = 30;
//ang.del brazo con la cara a la derecha
let maxAng = 150;
//pixeles por parte
let pixelsParte = 20;
//partes en laimagen
let partes = 640 / pixelsParte;
//En que parte esta la cara
let parteCentroOjos = Math.floor(centroOjosX/pixelsParte);
//Grados que mueve el brazo por parte
let gradosParte = (maxAng-minAng) / partes;
//Grados que hay que mover el brazo
anguloBase = maxAng - Math.floor(gradosParte * parteCentroOjos);
}
El siguiente gesto es acercar «la cabeza» cuando te acerques, ¿cómo haremos esto? Con el tamaño de la cabeza (cuidado con los cabezones), lo que haremos será medir el ancho del cuadrado que contiene la cabeza y según la misma calcularemos aproximadamente la distancia a la que está. De tal forma que si el cuadrado se incrementa el robot «sentirá» que te estás acercando.
El último gesto es imitar los movimientos de la boca, de tal manera que cuando abres la boca abre la pinza y cuando cierras la boca cierra la pinza. Para ello miraremos los puntos que hay inferior y superior de los labios y calcularemos su distancia, pasado cierto límite se considera abierta.
Puedes ver cómo funciona todo esto en el siguiente video de mi canal de Youtube:
Haz click para ver el vídeo en mi canal de Youtube
El código
La estructura de datos que nos devuelve faceMesh ante cada detección (puede detectar más de una cara pero nosotros leeremos solo la primera) es la siguiente:
faceInViewConfidence: 1 //confianza en el resultado
boundingBox: Object //esquinas del cuadrado de la cara
mesh: Array(468) //malla
scaledMesh: Array(468) //mala normalizada
annotations: Object //datos estructurados
Nosotros vamos a usar dos campos annotations, que nos devuelve las coordenadas de cada parte de la cara y boundingBox que nos define un cuadrado donde se encuentra la cara.
Para calcular la distancia solo tomaremos los puntos X eY, ignoraremos el Z. Si OS preguntáis porqué no usamos esa Z, es porque en mis pruebas no da la profundidad respecto a la cámara, sino respecto al resto de puntos de la cara.
let facemesh;
let video;
let predictions = [];
let labioArribaX, labioArribaY;
let labioAbajoX, labioAbajoY;
let centroOjosX, centroOjosY;
let faceWidth, faceHeight;
let anguloBase = 90;
let anguloHombro = 90;
let anguloMano = 35;
let terminado = false;
let hayPrediccion = false;
//puerto serie
const serial = new p5.WebSerial();
function setup() {
createCanvas(640, 480);
portButton = createButton("Elegir puerto");
portButton.position(5, 5);
portButton.mousePressed(choosePort);
let botonApagar = createButton("Terminar");
botonApagar.position(300, 5);
botonApagar.mousePressed(() => {
terminado = true;
anguloBase = 90;
anguloHombro = 90;
anguloMano = 35;
send("Q");
console.log("Brazo en posisicion incial");
});
video = createCapture(VIDEO);
video.size(width, height);
inicializarSerial();
facemesh = ml5.facemesh(video, modelReady);
//si hay datos de una cara actualizar predictions
facemesh.on("predict", results => {
predictions = results;
});
video.hide();
//enviar datos al brazo cada 250ml
setInterval(actualizarAngulos, 250);
}
function modelReady() {
console.log("Model ready!");
}
function draw() {
image(video, 0, 0, width, height);
dibujarPuntos()
if(hayPrediccion){
gestoCentroCara()
gestoDistanciaCabeza()
gestoBoca()
hayPrediccion = false
}
}
function dibujarPuntos() {
if(predictions.length > 0) {
let i = 0;//solo la primera prediccion
hayPrediccion = true;
[labioArribaX, labioArribaY] = predictions[i].annotations.lipsUpperInner[5];
[labioAbajoX, labioAbajoY] = predictions[i].annotations.lipsLowerInner[5];
[centroOjosX, centroOjosY] = predictions[i].annotations.midwayBetweenEyes[0];
[topLeftX, topLeftY] = predictions[i].boundingBox.topLeft[0];
[bottomRightX, bottomRightY] = predictions[i].boundingBox.bottomRight[0];
faceWidth = bottomRightX - topLeftX;
faceHeight = bottomRightY - topLeftY;
fill(0, 255, 0);
ellipse(labioArribaX, labioArribaY, 5, 5);
ellipse(labioAbajoX, labioAbajoY, 5, 5);
ellipse(centroOjosX, centroOjosY, 5, 5);
ellipse(centroOjosX, centroOjosY, 5, 5);
noFill();
rect(topLeftX, topLeftY, faceWidth, faceHeight);
}
}
function gestoCentroCara(){
//ang.del brazo con la cara a la izquerda
let minAng = 30;
//ang.del brazo con la cara a la derecha
let maxAng = 150;
//pixeles por parte
let pixelsParte = 20;
//partes en laimagen
let partes = 640 / pixelsParte;
//En que parte esta la cara
let parteCentroOjos = Math.floor(centroOjosX/pixelsParte);
//Grados que mueve el brazo por parte
let gradosParte = (maxAng-minAng) / partes;
//Grados que hay que mover el brazo
anguloBase = maxAng - Math.floor(gradosParte * parteCentroOjos);
}
function gestoDistanciaCabeza(){
if(faceWidth > 320){
anguloHombro = 140; //cerca
} else if(faceWidth > 200){
anguloHombro = 110; //medio
} else {
anguloHombro = 90; //lejos
}
}
function gestoBoca(){
if(labioAbajoY - labioArribaY > 15){
anguloMano = 10; //abierta
} else {
anguloMano = 35; //cerrada
}
}
function actualizarAngulos(){
if(!terminado){
send("S1:"+anguloBase);
send("S3:"+anguloHombro);
send("S4:"+anguloMano);
console.log(anguloBase, anguloHombro, anguloMano);
}
}
//-----PUERTO SERIE-------
//enviar datos al puerto serie
function send(cmd) {
serial.write(cmd+"\n");
}
//leer datos del puerto serie
function serialEvent() {
let readSerialStr = serial.readLine();
trim(readSerialStr);
if (readSerialStr) {
console.log(readSerialStr);
}
}
//incializar la conexion serie
function inicializarSerial() {
if (!navigator.serial) {
alert("WebSerial no sorportado. Prueba Chrome o Edge.");
}
serial.getPorts();
serial.on("noport", showPortButton);
serial.on("portavailable", openPort);
serial.on("requesterror", portError);
serial.on("data", serialEvent);
serial.on("close", closePort);
navigator.serial.addEventListener("connect", portConnect);
navigator.serial.addEventListener("disconnect", portDisconnect);
let statusText = "Puerto serie incializado<br>"
select('#status').html(statusText);
}
// Muestra la ventana de seleccion de puerto
function choosePort() {
console.log("ChoosePort");
showPortButton();
serial.requestPort();
}
//abrir conexion con puerto serie
function openPort() {
console.log("Abriendo puerto serie");
serial.open().then(initiateSerial);
function initiateSerial() {
console.log("Puerto serie abierto");
}
hidePortButton();
}
//Cerrar conexion con puerto serie
function closePort() {
console.log("Puerto serie cerrado");
serial.close();
showPortButton();
}
//Error con el puerto serie
function portError(err) {
alert("Serial port error: " + err);
showPortButton();
}
//Evento puerto serie conectado
function portConnect() {
console.log("Puerto serie conectado");
serial.getPorts();
hidePortButton()
}
//Evento puerto serie desconectado
function portDisconnect() {
serial.close();
console.log("Puerto serie desconectado");
showPortButton();
}
function showPortButton() {
portButton.show();
}
function hidePortButton() {
portButton.hide();
}
Vamos a ver el proyecto Bark que permite convertir de texto a voz, pero nos da capacidad de modificar ese audio con indicaciones de texto. Veamos como funciona.
Instalación
Necesitaras tener python y pip para realizar la instalación, requiere unas cuantas librerías para que todo funcione, dejo aquí todos los comandos que necesite hasta que lo hice funcionar
Como cualquier otro programa que convierte de texto a audio tienes que pasarle el texto. Por ejemplo:
Hola me llamo Paco y tengo de risas un rato Me llamo Paco y me voy a por tabaco
Pero un prompt muy pobre seria si no te permitiera añadir «algo más» que solo el texto y asi es, te permite añadir «ambiente»usando diferente modificadores, por ejemplo podemos decirle que cante añadiendo ♪ o que haya risas añadiendo [laughs], por lo general estos modificares funcionan mejor para el idioma inglés, en español muchas veces se convierten en ruidos raros.
Hola me llamo Paco y tengo de risas un rato [laughs], ♪ Me llamo Paco y me voy a por tabaco ♪
Algunos modificadores que se pueden usar en el prompt:
[laughter]
[laughs]
[sighs]
[music]
[gasps]
[clears throat]
— (pausa)
... (para una pausa)
♪ (cantar)
MAYUSCULAS (enfasis)
[MAN] (voz de hombre)
[WOMAN] (voz de mujer)
emoticonos (no tengo claro si funcionan)
Ejemplos de código
Vamos a ver como usar Bark, estos ejemplos están pensados para usar la CPU y el modelo pequeño, esto se puede configurar con las siguientes variables, poniéndolas a 0 o 1:
import os
#Usar modelos pequeños 1
os.environ["SUNO_USE_SMALL_MODELS"] = '1'
#1 Usar CPU 0 Usar GPU
os.environ["SUNO_OFFLOAD_CPU"] = '1'
from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio, preload_models
from scipy.io.wavfile import write as write_wav
#descargar modelos
preload_models()
text_prompt = """
Hola me llamo Paco y tengo de risas un rato
♪ Me llamo Paco y me voy a por tabaco ♪
"""
audio_array = generate_audio(text_prompt)
# guardar audio
write_wav("bark_generation.wav", SAMPLE_RATE, audio_array)
El problema de este ejemplo es que elige automáticamente la voz que considera adecuada, ahora veremos con elegirla nosotros, es tan simple como pasar el nombre de la voz en el parámetro history_prompt al llamar a la función generate_audio. Para saber que voces podemos elegir puedes mirar aquí.
Veamos un ejemplo de código:
import os
#Usar modelos pequeños 1
os.environ["SUNO_USE_SMALL_MODELS"] = '1'
#1 Usar CPU 0 Usar GPU
os.environ["SUNO_OFFLOAD_CPU"] = '1'
from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio, preload_models
from scipy.io.wavfile import write as write_wav
#descargar modelos
preload_models()
text_prompt = """
Hola me llamo Paco y tengo de risas un rato
♪ Me llamo Paco y me voy a por tabaco ♪
"""
audio_array = generate_audio(text_prompt, history_prompt="v2/es_speaker_1")
# guardar audio
write_wav("bark_generation.wav", SAMPLE_RATE, audio_array)
Uno de los limites de Bark es que puede generar audios de unos 13 segundo de duración. Ese problema se puede resolver creando varios resultados para luego concatenarlos. En el siguiente ejemplo usaremos dos voces y añadiremos un silencio entre ellas, el truco aquí es generar varios arrays y concatenarlos:
import os
#Usar modelos pequeños 1
os.environ["SUNO_USE_SMALL_MODELS"] = '1'
#1 Usar CPU 0 Usar GPU
os.environ["SUNO_OFFLOAD_CPU"] = '1'
from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio, preload_models
from scipy.io.wavfile import write as write_wav
import numpy as np
#descargar modelos
preload_models()
#primera voz
text_prompt1 = """
Hola me llamo Paco y tengo de risas un rato
♪ Me llamo Paco y me voy a por tabaco ♪
"""
audio_array1 = generate_audio(text_prompt1, history_prompt="v2/es_speaker_1")
#crear silencio
silence = np.zeros(int(0.5 * SAMPLE_RATE))
#segunda voz
text_prompt2 = """
Hola me llamo SUSANA... 😦 y todo me sale rana
"""
audio_array2 = generate_audio(text_prompt2, history_prompt="v2/es_speaker_8")
audio_array = np.concatenate([audio_array1, silence.copy(), audio_array2])
# guardar audio
write_wav("bark_generation.wav", SAMPLE_RATE, audio_array)
Puede ver todo estos ejemplos funcionando en el siguiente vídeo de mi canal de Youtube:
Haz click para ver el vídeo en mi canal de Youtube
El siguiente texto ha sido generado usando ChatGPT a partir de un audio. Para entender de que va esto puedes ver el vídeo que hay tras el parrafo. Para los prompt lovers el prompt usado es: El texto que viene tras los dos puntos es una transcripción, corrige los errores y reescribe el texto para un blog de tecnología, usa un estilo profesional pero informal:
Soy de esas personas que creen que lo más difícil de escribir es, precisamente, escribir. No me malinterpreten, no digo que no disfrute escribiendo. De hecho, tengo este blog y he publicado un libro. Sin embargo, sentarme frente al teclado y plasmar mis pensamientos en palabras, ya sea en papel o en una pantalla, me resulta bastante desafiante.
De hecho, es mucho más fácil hablar, porque la estructura no es tan rígida y las ideas pueden fluir de manera más desordenada. El resultado final es más sencillo y libre. Sería genial poder convertir un audio, como este que estás grabando tranquilamente, en un texto con el estilo que uno desee utilizando la Inteligencia Artificial.
Para lograrlo, existen cuatro pasos que podrías seguir.
El primero consiste en grabar este audio y utilizar una IA como, por ejemplo, Whisper, para convertirlo en texto.
El segundo paso implica preparar indicaciones sobre cómo deseas que ese texto se presente. Puedes especificar si deseas un tono didáctico, formal o informal, o incluso si quieres que se asemeje al estilo de un autor en particular. Es importante tener en cuenta estas indicaciones.
El tercer paso consiste en combinar el resultado obtenido en el primer paso con las indicaciones del segundo. Tomar el texto generado por Whisper a partir de tu audio y unirlo con las instrucciones que le proporcionas. Puedes utilizar una inteligencia conversacional, como ChatGPT u Open Assistance, para lograrlo.
Por último, el cuarto paso sería revisar el resultado, ya que aún no hemos alcanzado el punto en el que puedes dejar que una IA actúe por sí sola, con total libertad, para escribir un blog que puedas publicar directamente.
Con estas herramientas y pasos, es posible aprovechar la IA para simplificar el proceso de escritura y obtener textos adaptados a tus preferencias. Aunque todavía es necesario revisar y perfeccionar los resultados, el potencial de esta tecnología es prometedor y podría brindar nuevas oportunidades a los escritores y creadores de contenido.
Haz click en la siguiente imagen para ver en Youtube el vídeo donde se explica como se ha creado esta entrada:
Aprovechando que ya vimos cómo instalar whisper.cpp y usarlo para convertir de audio a texto, veremos otra de las utilidades de whispper.cpp, generar subtítulos. No me refiero a solo generar el fichero con la transcripción del audio a texto. Además tiene que tener las marcas de tiempo de cuando es cada texto y el formato adecuado para que pueda cargarlo el reproductor (Usaremos VLC).
Lo primero es convertir el vídeo, en nuestro ejemplo whispercpp.webm, a un fichero de audio .wav con el formato adecuado. Para ello usaremos ffmpeg.
Parar generar los subtitulo usamos el parametro -osrt, si no queremos o podemos especificar la lengua del vídeo podemos usar -l auto
/main -m models/ggml-large.bin -f samples/whispercpp.wav -l auto -osrt
Aún hay otra posibilidad más: traducir al inglés. Si eres capaz de entender el inglés leído, está opción te permite añadir subtitulos en inglés a múltiples idiomas.
Es tan sencillo como añadir el parámetro -tr
/main -m models/ggml-large.bin -f samples/whispercpp.wav -l auto -osrt -tr
Este parámetro combinado con -l auto para que autodetecte el lenguaje lo convierte en un traductor universal…para unos cuantos lenguajes de la Tierra, siempre y cuando sepas inglés. Aunque en este caso el resultado ha sido muy bueno al principio del audio y bastante desastre al final.
Si quieres, puedes ver los explicado en este post en acción, haz click en la siguiente imagen para ver un vídeo de mi canal de Youtube:
Haz click en la imagen para ver el vídeo en Youtube
Construyendo a Chispas 