macOS 터미널에서 GPT-4o 기반 실시간 AI 음성 비서 구축하기

핵심 기술: 본 콘텐츠는 macOS 터미널 환경에서 OpenAI의 Whisper, GPT, TTS 모델을 활용하여 음성을 텍스트로 변환하고, LLM으로 처리한 후, 다시 음성으로 스트리밍하는 실시간 AI 음성 비서 구축 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항:
* 음성 녹음: sox 도구를 사용하여 3초간 음성을 녹음하고 test.wav 파일로 저장합니다.
* -d: 기본 입력 장치 사용
* -q: 조용한 모드 (출력 억제)
* trim 0 3: 3초 동안만 녹음
* 음성 인식 (Speech-to-Text): OpenAI Whisper API를 사용하여 녹음된 test.wav 파일을 텍스트로 변환합니다.
* curl 명령과 multipart/form-data 형식을 사용하여 whisper-1 모델 호출
* 결과는 TRANSCRIPTION 변수에 저장
* 텍스트 처리 (LLM): GPT-3.5 Turbo 모델을 사용하여 사용자의 음성 입력(TRANSCRIPTION)을 처리하고 답변을 생성합니다.
* curl 명령과 JSON 형식을 사용하여 gpt-3.5-turbo 모델 호출
* 시스템 메시지로 어시스턴트 역할 및 응답 길이 제어
* 결과는 REPLY 변수에 저장
* 음성 합성 (Text-to-Speech): GPT-3.5의 응답(REPLY)을 OpenAI TTS API를 통해 음성으로 변환하고 재생합니다.
* curl 명령과 JSON 형식을 사용하여 tts-1 모델 호출 (fable 목소리, pcm 형식, 24000 샘플 레이트)
* sox를 통해 수신된 PCM 데이터를 직접 재생
* 쉘 스크립트: 위의 모든 단계를 assist.sh라는 단일 쉘 스크립트로 통합하여 실행 편의성 증대.
* chmod +x ./assist.sh로 실행 권한 부여 후 ./assist.sh로 실행

개발 임팩트:
* 개인 맞춤형 CLI 기반 AI 음성 비서 구축 가능
* OpenAI API 연동 및 파이프라인 구성 학습 기회 제공
* 음성 처리 및 LLM 활용의 실용적인 예시 제공
* 기존 터미널 환경에 AI 기능을 통합하는 방법 제시

톤앤매너: 전문적이고 실용적인 가이드를 제공하며, 단계별 코드 예시와 함께 쉬운 설명으로 초보자도 따라 할 수 있도록 안내합니다.