Conversazione vocale in tempo reale con l’AI senza spendere un centesimo

Parlare in tempo reale con i modelli generativi rappresenta una sfida tecnica e concettuale di grande rilievo. A differenza delle interazioni testuali asincrone con i vari modelli AI, la comunicazione vocale richiede una risposta immediata, fluida e coerente con il contesto, entro una finestra temporale estremamente ridotta. La difficoltà principale risiede nel coordinare più tecnologie complesse — riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale, sintesi vocale — in un flusso continuo, senza interruzioni percepibili. Nella conversazione vocale con l’AI, ogni componente deve operare con latenza minima per garantire un’esperienza naturale, simile a quella di una conversazione umana.

L’interazione vocale introduce dinamiche come l’interruzione, il cambio di tono e ritmo, che i modelli devono interpretare correttamente per mantenere una comunicazione efficace. Realizzare tutto questo in tempo reale, spesso su hardware non specializzato, richiede ottimizzazione, sincronizzazione precisa e un’architettura altamente performante. Eppure, con pochissimo sforzo, si può da oggi usare un’AI che risponde con una latenza pari ad appena 500 millisecondi: qui una dimostrazione pratica.

Come abilitare le conversazioni in tempo reale con l’AI grazie a RealtimeVoiceChat

RealtimeVoiceChat è una soluzione aperta (licenza MIT), pubblicata su GitHub, che mette gli utenti Linux e Windows nelle condizioni di usare un proprio sistema per il riconoscimento vocale in tempo reale e la conversazione con i principali Large Language Models (LLM).

Il cuore dell’applicazione è un sistema client-server che consente di interagire vocalmente con un modello linguistico AI in tempo reale. L’intero processo è strutturato come una pipeline a bassa latenza:

• Il browser dell’utente cattura la voce tramite il microfono, sfruttando il Web Audio API e gli AudioWorklets per la gestione di buffer audio in tempo reale.
• I frammenti audio raccolti sono immediatamente inviati al backend Python tramite WebSockets, garantendo una trasmissione continua e asincrona.
• Il modulo di riconoscimento vocale converte l’audio in testo attraverso il motore Whisper, supportando modelli multilingua e ottimizzazioni GPU (CUDA). Il sistema mostra trascrizioni parziali in tempo reale.
• Il testo trascritto è elaborato da un LLM (con supporto per OpenAI, Ollama, HuggingFace), che produce una risposta contestuale, modellata da prompt e parametri dinamici.
• Il testo dell’AI è trasformato in voce mediante motori di sintesi TTS (text-to-speech) come Coqui XTTSv2, Kokoro o Orpheus, configurabili per voce, tonalità e velocità.
• L’audio generato è inviato al browser e riprodotto immediatamente, completando il ciclo conversazionale.

Con RealtimeVoiceChat, le conversazioni con l’AI sono naturali: i dettagli tecnici

Una delle caratteristiche più sofisticate integrate nel progetto RealtimeVoiceChat, consiste nella gestione dei “turni conversazionali“.

Il modulo turndetect.py implementa un rilevamento del silenzio con soglie configurabili che determinano automaticamente quando l’utente ha terminato di parlare.

Il sistema è in grado di interrompere l’output vocale dell’AI in caso di sovrapposizione, di adattarsi al ritmo della conversazione e di minimizzare la latenza percepita dall’utente.

Come accennato in precedenza, inoltre, è possibile scegliere liberamente quali motori utilizzare. È possibile appoggiarsi a modelli AI commerciali, come quelli di OpenAI, oppure installare in locale Ollama e avvalersi di qualunque modello open source, a costo zero.

Infrastruttura: Docker, GPU e requisiti

Il progetto è pensato per essere eseguito sia in ambienti containerizzati (Docker + Docker Compose) che tramite installazione manuale. L’uso di GPU NVIDIA con CUDA 12.1 è fortemente consigliato per beneficiare di performance ottimali durante l’utilizzo dei moduli STT e TTS. Gli utenti possono scegliere tra:

• Installazione via Docker: flusso ottimizzato per Linux, con container preconfigurati per Python, Ollama, TTS e server WebSocket.
• Installazione manuale: utile per Windows/macOS, prevede l’utilizzo del batch install.bat al fine di configurare un ambiente Python con DeepSpeed e PyTorch ottimizzati.

Interfaccia utente e accesso

L’interfaccia Web è volutamente minimale, progettata in HTML/CSS/JavaScript. Una volta avviato il server, è possibile accedere all’interfaccia su localhost:8000 e avviare una conversazione vocale, con la possibilità di vedere trascrizioni parziali in tempo reale, ascoltare l’output vocale dell’AI, interrompere e resettare la sessione in qualsiasi momento.

Per ambienti di produzione o reti pubbliche, è possibile attivare l’uso del protocollo SSL/TLS configurando i percorsi del certificato e della chiave nel file server.py. Allo stesso tempo, è necessario modificare il file docker-compose.yml per esporre la porta 443 e abilitare l’uso del certificato digitale.