2023.07.03

ChatGPTでレシピちゃんを作ってみた


こんにちは。AI研究開発室のK.S.(女性、外国人)です。

今回はChatGPTとRaspberry Pi Robotでレシピちゃんを作ってみました!

本題に入る前に、早速、作ってみた可愛らしいレシピちゃんをご覧ください。



いかがでしょうか?
少しでも気に入っていただければ幸いです。

それでは、どうやって作ったかを共有したいと思います。今回は楽しい、可愛らしいをコンセプトに、真面目な理論を書いているわけではありません。子供のときの気持ちで、楽しく遊んでみましたので、今回のブログも軽い感じで書いてみました。

やったことは下記の流れです。

1. Raspberry Pi Robotの組み立て

Raspberry Pi は小さいハードウェアです。安価なコンピュータで、教育用として開発されましたが、最近は手軽にIoT開発でも利用されています。また、Raspberry Piは電子回路の制御を学べるように設計されて、手軽に回路を作ることができます。

今回使ったのはRaspberry Pi 4 Model B (8GB)です。Raspberry Piの中で良いスペックですが、節約したい時にスペックを少し落としても問題ないかと思います。また、Raspberry Piだけでもロボットを作れますが、可愛くないとテンションが上がらないので、今回はPiSlothという可愛らしいロボットと一緒に組み立てました。

準備

まず、必要なものを用意していきましょう。組み立てるため、主に、Raspberry Pi、PiSloth、バッテリーが必要です。それから、様々な設定のため、パソコンを用意しました。パソコンがない場合でも、モニターとキーボードとマウスがあれば設定できます。

 

組み立て

ここでは、手順通りにパーツを一つずつ組み立て行けば大丈夫です。ちなみに、適当に自分で手順を見逃してしまって、最初の完成版の足が逆になってしました。

 

それはそれで個人的に面白いと思いました。足が逆になっても、GPIO(集積回路、general-purpose input/output)が機能し、歩くコマンドをbackwardとforwardにすれば、どうにかなる気がしました。しかし、レシピちゃんがかわいそうなので、直しました。

組み立てが完成しましたので、PiSlothのEzblockソフトでテストしてみました。

 

さて、レシピちゃんとダンスはこんな感じです。いけていますでしょうか。



ここまで来ると、PiSlothの設定は完了です。通常に遊べるようになりました。また、PiSlothでは、Text-To-Speed(TTS)の機能があり、話すようにプログラミングが可能ですが、残念ながら、Defaultは日本語に対応していないようです。そこで、今回は別途追加で実装しました。加えて、PiSlothはMicrophoneがないので、別途で用意しました。

2. ChatGPT APIの組み込み

ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)は2022年11月に公開され、今年ずっと話題になっているので、聞いたことがない人はほとんどいないのではないでしょうか。ChatGPTは様々な質問や要望に対して文章で回答するAIチャットポットです。WEBサイトでタイプしてやりとりできますが、音声は今のところ出力していません。

また、ChatGPTにはAPI(Application Programming Interface)が用意されていて、多くのアプリケーションからAPI経由で利用できます。開発者は簡単にChatGPTを利用し、タスクを実行することができます。

Raspberry Pi Robotと接続するために、APIを使います。API実装の例は下記の通りです。promptを記入すれば、答えを返してくれます。

コード: OpenAI Chat
import openai
import requests

# Set OpenAI Chat Completion API Endpoint
ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'
def get_chat_response(prompt):
    # Set up API request headers
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        'Authorization': 'Bearer ' + constants.openai_api_key
        }

    # Set API request data
    data = {
        'model': 'gpt-3.5-turbo',
        'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt }]
        }

    # Send API request
    response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=data, timeout=60)

    # Analyze API response
    response_json = response.json()
    message = response_json['choices'][0]['message']['content'].strip()

    return message
 

3. レシピちゃんの実装

いよいよ、レシピちゃんの実装です。

実装環境の設定から、全体コードまで載せておきますので、興味がある方は参考になれば幸いです。

実装環境

Raspberry Pi OS (Unix-like operating system)でPythonベースで実装しました。Macのノートパソコンから、VScodeのRemote SSHで作業しました。

全体フロー

全体フローは下記です。Raspberry Pi Robot(PiSloth)にChatGPT APIと音声合成(TTS, Text-to-Speech)と音声認識(STT, Speech-to-Text)の技術を組み合わせます。BCMや障害回避の機能も繋ぐようにします。


諸々のインストール

上記のように、Pislothの専用ソフトのEzblockがinstallされ、PiSlothの動きが確認できました。ここでは、Pythonをインストールし、OpenAIなどの関連ライブラリもインストールします。

コマンド: Install related libraries
# #### install necessary libraries
# update and upgrade recent packages
apt-get update
apt-get upgrade
# install robothat
cd /home/pi/
git clone https://github.com/sunfounder/robot-hat.git
cd robot-hat
sudo python3 setup.py install

# install pisloth
cd /home/pi/
git clone -b v2.0 https://github.com/sunfounder/pisloth.git
cd pisloth
sudo python3 setup.py install

# install i2samp
cd /home/pi/pisloth
sudo bash i2samp.sh

# install related python libraries
pip3 install openai
pip3 install pyopenjtalk
pip3 install scipy
pip3 install SpeechRecognition
sudo apt-get install flac

Microphone設定

ここまでで、Speakerは使えますが、Microphoneは認識できないため、MicrophoneとSpeakerが同時に使えるように、設定を変更します。

コマンド: MicrophoneとSpeakerの設定変更
Ref: http://keizan3105diy.xrea.jp/rdiy200503.htm

USBが接続できるかを確認し、USBとRobotHatの順番を確認します。
$ lsusb
$ cat /proc/asound/modules
0 snd_soc_rpi_simple_soundcard
1 snd_usb_audio

ここで、soundcard(speaker)が0で、usb micが1ですので、合わせて設定します。
$ sudo nano /home/.asoundrc

pcm.!default {
type asym
capture.pcm "mic"
playback.pcm "speaker"
}

pcm.mic {
type plug
slave {
pcm "hw:0,0"
}
}

pcm.speaker {
type plug
slave {
pcm "hw:1,0"
}
}

終わったら、再起動します。
$ sudo reboot

音声合成 (TTS, Text-to-Speech)

ここでは、ChatGPTが答えてくれたテキストを音声に変換します。

音声合成(TTS)は、テキストを自然な音声に変換する技術です。コンピューターやデバイスが文字列を読み上げ、人間のような声で発話します。ナビゲーションや音声アシスタントなどさまざまな場面で活用され、機械学習の進歩によって、より自然な音声が実現されています。バリアフリーや個人化にも貢献し、日常生活でますます重要な存在です。【因みに、このパラグラフはChatGPTが作成】

今回は、日本語の音声に合成するため、pyopenjtalk libraryを利用しました。pyopenjtalkは、日本語の音声合成エンジンであるOpen JTalkをPythonから利用するためのlibraryです。Open JTalkは、日本語のテキストを音声に変換するためのオープンソースのソフトウェアです。使い方は下記のようになります。

コード: TTS
def process_text_to_speech(text, wavfilename = "output/test.wav", stop_sound_flag=False):
    x, sr = pyopenjtalk.tts(text)
    wavfile.write(wavfilename, sr, x.astype(np.int16))
    if stop_sound_flag==True:
        mixer.music.stop()
    audio = pygame.mixer.Sound(wavfilename)
    audio.play()
return

音声認識 (STT, Speech-to-Text)

ここでは、ChatGPTに質問するため、音声を認識し、テキストに変更します。

音声認識(STT)は、音声をテキストに変換する技術です。音声入力を受け取り、それをテキストとして解析します。音声アシスタントや会議録音、音声入力メッセージなどに利用され、ディープラーニングの進歩により高い精度が実現されました。音声の特徴や言語モデルを利用し、音声をテキストに変換します。【因みに、このパラグラフはChatGPTが作成】

今回は、日本語の音声に変換するため、speech recognition libraryを利用しました。speech recognitionは、様々な音声ソースから音声データを受け取り、音声認識エンジンを活用してテキストに変換します。多くの場合、クラウドベースの音声認識APIやオフラインの音声認識エンジンとの連携をサポートしています。

日本語サポートを無料で使いたいので、Googleの音声認識APIを選びました。ちなみに、OpenAIが提供するWhisper APIも選べますが、有料なので選びませんでした。

コード: STT
def process_speech_to_text(speech_time, wavfilename = "output/test.wav"):
    # record voice
    cmd = "arecord -D plughw:1,0 -d {} -f cd {}".format(speech_time, wavfilename)
    print(cmd)
    os.system(cmd)

    # convert speech to text
    r = sr.Recognizer()
    audio_file = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), wavfilename)
    print(audio_file)

    with sr.AudioFile(audio_file) as source:
        audio = r.record(source)

    try:
        text = r.recognize_google(audio, language='ja-JP')
        print(text)
    except sr.UnknownValueError:
        print("Google Speech Recognition could not understand audio")
    except sr.RequestError as e:
        print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))
    return text

Background Music(BGM)の機能

ここでは、BGMを流せるような機能を作ります。

pygame libraryを利用します。下記は使い方の例ですが、実際は使いたいタイミングに合わせてコード書く順番を調整します。全体コードを参考にしてください。

コード: BGM
import pygame
from pygame.locals import *
from pygame import mixer
from robot_hat import Music

# set up initial
pygame.init()
mixer.init()
music = Music()

# set up volume
music.music_set_volume(20) 

# load music file
mixer.music.load('output/christmas.mp3')

# start playing music
mixer.music.play() 

# stop playing music
mixer.music.stop()</span>

動きや障害物回避の機能

ここでは、GPIOを通して、動きや障害物回避の機能を追加します。

PiSloth libraryでGPIOを実行します。Raspberry Piで直接に超音波距離センサーに繋いで、RPi.GPIO libraryなどで、GPIOを実行することも可能ですが、他の機能に合わせて、PiSlothのrobot_hatを使うのが便利ですので、 robot_hatのUltrasonicを実装しました。

コード: GPIO
from pisloth import Sloth
from robot_hat import Ultrasonic, Pin

def dont_touch_me(wavfilename):
    sloth = Sloth([1,2,3,4])
    sloth.set_offset([0,0,0,0])
    sonar = Ultrasonic(Pin("D2") ,Pin("D3"))

    alert_distance = 50

    distance = sonar.read()
    if distance <= alert_distance: 
        process_text_to_speech("あー、僕が邪魔ですか。移動しますね", wavfilename) 
        sloth.do_action('turn right', 4, 90)
        sloth.do_action('forward', 2, 90) 
    else: 
        sloth.do_action('stand', 1, 90) 
        time.sleep(1)

全体のコード

ファイルが二つになります。一つはconstants.pyで、OpenAIのAPI keyを管理するためのものです。もう一つはmain.pyで、下記の全体コードになります。

 

コード: 全体のコード
import os
import os
import re
import time
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
import requests
import pyaudio
import pygame
from pygame.locals import *
from pygame import mixer
import pyopenjtalk
import speech_recognition as sr
from pisloth import Sloth
from robot_hat import TTS, Music
from robot_hat import Ultrasonic, Pin
import openai
import constants


# Set OpenAI Chat Completion API Endpoint
ENDPOINT = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'

def get_chat_response(prompt):
    # Set up API request headers
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        'Authorization': 'Bearer ' + constants.openai_api_key
        }

    # Set API request data
    data = {
        'model': 'gpt-3.5-turbo',
        'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt }]
        }

    # Send API request
    response = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=data, timeout=60)

    # Analyze API response
    response_json = response.json()
    message = response_json['choices'][0]['message']['content'].strip()

    return message


def move_forward():
    sloth = Sloth([1,2,3,4])
    sloth.set_offset([0,0,0,0])
    sloth.do_action('forward', 2, 90)
    return


def process_speech_to_text(speech_time, wavfilename = "output/test.wav"):
    cmd = "arecord -D plughw:1,0 -d {} -f cd {}".format(speech_time, wavfilename)
    print(cmd)
    os.system(cmd)

    r = sr.Recognizer()
    audio_file = os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), wavfilename)
    print(audio_file)

    with sr.AudioFile(audio_file) as source:
        audio = r.record(source)

    try:
        text = r.recognize_google(audio, language='ja-JP')
        print(text)
    except sr.UnknownValueError:
        print("Google Speech Recognition could not understand audio")
    except sr.RequestError as e:
        print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))
    return text


def process_text_to_speech(text, wavfilename = "output/test.wav", stop_sound_flag=False):
    x, sr = pyopenjtalk.tts(text)
    wavfile.write(wavfilename, sr, x.astype(np.int16))
    
    if stop_sound_flag==True:
        mixer.music.stop()
        audio = pygame.mixer.Sound(wavfilename)
        audio.play()
    return


def simple_dance():
    sloth = Sloth([1,2,3,4])
    sloth.set_offset([0,0,0,0])


    sloth.do_action('swing',2,bpm=129)
    sloth.do_action('moon walk left',2,bpm=129)
    sloth.do_action('moon walk right',2,bpm=129)


def dont_touch_me(wavfilename):
    sloth = Sloth([1,2,3,4])
    sloth.set_offset([0,0,0,0])
    sonar = Ultrasonic(Pin("D2") ,Pin("D3"))

    alert_distance = 50
    distance = sonar.read()
    if distance <= alert_distance: 
        process_text_to_speech("あー、僕が邪魔ですか。移動しますね", wavfilename) 
        # sloth.do_action('backward', 2, 90) 
        sloth.do_action('turn right', 4, 90) 
        sloth.do_action('forward', 2, 90) 
    else: sloth.do_action('stand', 1, 90) 
         time.sleep(1) 

def main(): 
    pygame.init() 
    mixer.init() 
    music = Music() 
    music.music_set_volume(20) 

    # set up prompt filename 
    wavfilename = "output/test.wav" 

    # Greeting prompt0 = "こんにちは 御用はなんですか?" 
    process_text_to_speech(prompt0, wavfilename) 
    move_forward() 

    # Get order process_text_to_speech("10秒で指示をください〜", wavfilename) 
    prompt = process_speech_to_text(10, wavfilename) 
    mixer.music.load('output/christmas.mp3') 
    mixer.music.play() 
    process_text_to_speech("承知しました。調べますので、音楽を聴きながら、少々お待ちくださいね〜", wavfilename) 

    # Get Chatbot response and process TTS 
    chat_response = get_chat_response(prompt) 
    # print('Chatbot: ' + chat_response) 
    process_text_to_speech("お待たせしました。答えは ", wavfilename) 
    process_text_to_speech(chat_response, stop_sound_flag=True) 
    simple_dance() 
    timeout = time.time() + 60*5 # 5 minutes from now 

    while True: 
        if time.time() > timeout:
            break
        dont_touch_me(wavfilename)

if __name__ == "__main__":
main()
 

ここまでで、なんとか動きました。実際に欲しい機能が動くかを確認できましたが、コードのロジックまだ課題が残っています。

4. ハマったら

PiSlothが動かない場合

PiSlothのPython環境はなぜか動かないので、Ezblockベースにして、Pythonを追加するのが無難です。

エラーが出た場合
NotADirectoryError: [Errno 20] Not a directory: '/home/pi/.config/robot-hat'

このようなエラーが出たら、ファイルを削除すれば解決できます。
sudo: unable to resolve host PiCar-X: Name or service not known

このようなエラーが出たら、下記のようにhostを追加してみてください。
sudo sh -c 'echo 127.0.1.1 $(hostname) >> /etc/hosts'

5. まとめと考察

今回はレシピちゃんを作ってみました。ChatGPTの自然言語モデルに自然な音声合成(Text-To-Speech)と自動音声認識(Speech-To-Text)の技術を一体化しました。また、レシピの目には超音波距離センサーがあり、障害物回避のための距離検出に利用でき、避けるように実装してみました。

しかし、ChatGPTには待ち時間があり、即答会話ができませんでした。静かすぎると、寂しいので、代わりに、Background Music (BGM)を流せる機能を実装しておきました。

楽しかったです! みなさんも少しでも楽しんで頂ければ幸いです。

最後に

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