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.
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
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
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.