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Inteligência Artificial

Como integrar modo de voz real-time com LLMs usando LiveKit

Implementar modo de voz avançado com IA ficou mais fácil. Veja como montar uma experiência fluida de fala com LLMs graças ao LiveKit e pipelines eficientes.

CrazyStack
15 min de leitura
AILiveKitComunicação por VozLLMOpenAI

Por que isso é importante

A interação de voz em tempo real com modelos de linguagem representa o futuro da comunicação homem-máquina. Ela aproxima usuários de uma experiência verdadeiramente natural com IA, melhorando drasticamente usabilidade, produtividade e acessibilidade.

O que é o modo de voz avançado da OpenAI?

Lançado há cerca de um ano, o Voicemode Avançado permitiu interações em tempo real, por voz, com modelos LLMs. Com ele, é possível interromper, adicionar contexto e obter respostas fluidas como em uma conversa humana.

Por que replicar essa tecnologia?

Ampliar a interatividade entre humanos e IAs é crucial. Por isso, integrar esse tipo de comunicação em soluções comerciais (como um recrutador automatizado ou simulador de entrevista), torna a IA mais poderosa e convincente.

O projeto: Yorbi AI e InterviewPerfeito

A solução foi integrada dentro de dois contextos: um produto B2B chamado Yorbi AI - um recrutador automatizado - e um produto B2C chamado InterviewPerfeito, focado em entrevistas simuladas para candidatos.

Como funciona tecnicamente?

Uso de LiveKit como base da implementação

O LiveKit provê uma infraestrutura robusta de áudio/vídeo usada também pela OpenAI. Através dele, foi possível construir em cima da mesma fundação técnica que sustenta o Voicemode da OpenAI. Dois caminhos foram explorados: integração com modelos real-time multimodais ou criação de um pipeline com chamadas assíncronas Speech-to-Text → LLM → Text-to-Speech.

Vantagens de cada abordagem

Pipeline Speech-to-Text + LLM + Text-to-Speech

Funciona como uma cadeia de etapas assíncronas conectadas por eventos

Prós
  • Menor custo operacional
  • Mais controle sobre outputs de voz
  • Flexível para customizações
Contras
  • Requer manipulação precisa de eventos de início/fim da voz
  • Fluxo não tão imediato quanto modelos real-time

Modelos Real-time Multimodais

Interação direta entre entrada de voz e resposta do modelo

Prós
  • Resposta praticamente instantânea
  • Lida melhor com interrupções do usuário
Contras
  • Muito mais caro por sessão
  • Reduzido controle sobre personalidade do output

Integrando na prática com LiveKit

1
Passo 1: Configure o LiveKit em sua aplicação e prepare um canal de áudio.
2
Passo 2: Capture a entrada de voz e envie para um serviço de Speech-to-Text (como Deepgram ou OpenAI).
3
Passo 3: Envie o texto transcrito para seu LLM preferido (como GPT-4 ou Gemini).
4
Passo 4: Pegue a resposta textual e converta para áudio usando um serviço de Text-to-Speech (como ElevenLabs ou OpenAI TTS).
5
Passo 5: Transmita o áudio de volta para o usuário em tempo real.

Desafios técnicos comuns

⚠️Atenção

Detectar o fim da fala de forma precisa é crucial para não gerar atrasos na resposta ou cortes prematuros. Soluções ingênuas podem criar experiências frustrantes.

ℹ️Dica Pro

Adicionar uma lógica temporal para detectar silêncio por milissegundos ajudará a iniciar o pipeline imediatamente após o usuário parar de falar.

Importante Considerar

Para maior controle de personalidade de saída (estilo de fala), use Text-to-Speech com capacidade de customização, como o ElevenLabs.

Ferramentas usadas

LiveKit

Plataforma de infraestrutura de vídeo/áudio em tempo real

Saiba mais →

Deepgram

Serviço de Speech-to-Text com baixa latência

Saiba mais →

OpenAI

Modelo LLM e serviços de texto/voz

Saiba mais →

ElevenLabs

Conversor Text-to-Speech realista

Saiba mais →

Outras aplicações práticas

Além de simuladores de entrevista, o mesmo sistema pode ser usado em call centers com IA, tutores educacionais interativos e interfaces voice-first para pessoas com deficiência visual.

Checklist de Implementação

Configurou o pipeline com LiveKit
Implementou mecanismo de detectar fim da fala
Testou integração Speech-to-Text-LMM-TTS
Controlou interrupções e timeouts corretamente
Testou usabilidade em uso real

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