原贴链接

大家好，希望你们一切都好。我想分享一个我过去几天一直在做的小项目。这是一个语音助手，它使用Twilio的API通过真实电话号码进行访问，这样你就可以像给人打电话一样呼叫它。利用Groq的免费语音转文本（STT）层和谷歌的免费文本转语音（TTS）层，唯一的成本来自Twilio和Anthropic，总计约为0.01025美元/分钟，这比ElevenLabs或PlayAI的对话代理便宜得多，它们分别接近0.10美元/分钟和0.18美元/分钟。我编写的代码尽可能模块化，所以应该很容易修改以使用自己的本地大型语言模型（LLM）或任何你想要的东西。欢迎所有的拉取请求（PR）。祝你度过美好的一天。[https://github.com/thooton/aspen]

讨论总结

这个讨论围绕着一个开源语音助手项目展开。项目有成本低的优势，每分钟仅需0.01025美元。评论者们的态度多样，有的认可项目创建者的工作，有的对项目存在的速度瓶颈提出看法，也有对免费套餐时长表示担忧，还有对项目的祝贺、调侃，以及分享自己做类似项目的失败经历等，整体氛围积极且建设性强。

主要观点

  1. 👍 认可项目创建者的工作
    • 支持理由：如称“Great work!”，祝贺项目成功等
    • 反对声音：无
  2. 🔥 项目存在速度瓶颈
    • 正方观点：有评论者指出在实际应用场景中响应时间有点慢
    • 反方观点：无明确反方观点，项目创建者只是解释瓶颈所在环节
  3. 💡 担心开源语音助手项目免费套餐时长不足
    • 支持理由：使用免费套餐可能很快用完
    • 反对声音：项目创建者详细解答各服务的免费套餐情况，显示时长比较可观
  4. 👍 对帖子作者的项目成功表示祝贺
    • 支持理由：如“Man congrats on this!”
    • 反对声音：无
  5. 😂 打算将诈骗者引向语音助手项目
    • 支持理由：想看看是否能让诈骗者忙起来
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Imma redirect scammers to it see if it keeps em busy”
    • 亮点：以一种幽默调侃的方式看待语音助手项目，将其用于对付诈骗者
  2. “🤔 Great work!”
    • 亮点：简洁地表达了对项目创建者的认可
  3. “👀 The main speed bottleneck is the transcription (Groq API) -> response (Claude API) -> synthesize section (Google Cloud API)”
    • 亮点：清晰指出项目速度瓶颈所在的环节
  4. “😂 Lmao post videos to YouTube. Free money glitch”
    • 亮点：以玩笑的方式提出将相关视频发布到YouTube可成为免费赚钱的方式
  5. “👍 Man congrats on this!”
    • 亮点：直接表达对项目成功的祝贺

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于项目的速度瓶颈是否影响其实际应用价值，但这一分歧并未引发激烈争论。可能的原因是大家更多地在探讨项目的各个方面，而不是针对某一观点进行强烈反驳。大部分评论者都是抱着积极的态度参与讨论，如认可项目、表示祝贺、提出建设性意见等。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目采用本地模型减少延迟方面可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果该语音助手项目不断发展完善，可能会对语音助手市场产生影响，提供更低价、开源的解决方案。

详细内容：

标题：开源语音助手 Aspen，每分钟仅需 0.01025 美元！

近日，Reddit 上一则关于开源语音助手 Aspen 的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖作者分享了自己过去几天的工作成果——一款可以通过真实电话号码访问的语音助手。它使用了 Twilio 的 API，并借助 Groq 的 STT 免费层和 Google 的 TTS 免费层，成本仅约为每分钟 0.01025 美元，远低于 ElevenLabs 或 PlayAI 等的类似产品。作者还将代码编写得尽可能模块化，并欢迎大家提出修改建议，同时提供了项目的 GitHub 链接：https://github.com/thooton/aspen 。

帖子引发的讨论方向多样。有人打算把骗子引向这个语音助手，看看能否让他们忙碌起来；有人开玩笑说要把相关视频发到 YouTube 赚“免费钱”。

有人称赞作者的工作出色，并询问主要的速度瓶颈在哪里。作者回复称主要速度瓶颈在于转录（Groq API）到响应（Claude API）再到合成（Google Cloud API）的环节，每个步骤都超过一秒，导致视频中 3 - 4 秒的响应时间。作者还表示若使用本地模型等可将延迟减少到 1 - 2 秒，并可能在未来进行探索。

还有人对这个项目表示祝贺，称自己之前尝试过但失败了；有人认为这个想法对于功能手机的使用很有意义，特别是能集成工具或代理；有人提出免费层是否会很快用完的疑问，作者详细解释了各个免费层的使用时长和额度。

总之，这个关于开源语音助手 Aspen 的讨论充满了各种有趣和有价值的观点，既展示了大家对新技术的期待，也反映了对其实际应用的思考。