SER-Chatbot (Speech Emotion Recognition Chatbot)

프로젝트 소개

SER-Chatbot은 사용자의 음성과 텍스트를 통해 감정을 인식하고, 공감적인 대화를 제공하는 AI 챗봇 서비스입니다. 다양한 페르소나를 통해 사용자에게 맞춤형 상담과 대화를 제공합니다.

시스템 아키텍처

주요 기능

• 음성/텍스트 기반 감정 인식
• 다중 페르소나 기반 대화
• 실시간 감정 분석 및 통계
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 맥락 인식
• 웹 기반 실시간 음성 입력

페르소나 목록

• 김서연 교수: 심리학과 교수 | 상담심리전문가
• 박준영 멘토: 리더십 코치 | 커리어 멘토
• 민지원 친구: 또래 상담사 | 공감 전문가
• 이현우 상담가: 임상심리전문가 | CBT 전문가
• 정유진 카운셀러: 예술치료사 | 감정코칭 전문가

기술 스택

• Frontend: Streamlit
• Backend: Python
• AI/ML:
  • OpenAI GPT-4
  • Whisper (음성 인식)
  • Hugging Face Transformers (감정 분석)
• Vector Database: Pinecone
• Audio Processing: WebRTC

설치 방법

1. 저장소 클론

   git clone https://github.com/your-username/ser-chatbot.git
   cd ser-chatbot

2. 가상환경 생성 및 활성화

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windows의 경우: venv\Scripts\activate

3. 의존성 설치

   pip install -r requirements.txt

4. 환경 변수 설정

   .env 파일을 생성하고 다음 내용을 추가합니다:

   OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
   PINECONE_API_KEY=your-pinecone-api-key
   PINECONE_ENVIRONMENT=your-pinecone-environment
   PINECONE_INDEX_NAME=your-pinecone-index-name

실행 방법

python app.py

환경 변수 설정

• OPENAI_API_KEY: OpenAI API 키
• PINECONE_API_KEY: Pinecone API 키
• PINECONE_ENVIRONMENT: Pinecone 환경
• PINECONE_INDEX_NAME: Pinecone 인덱스 이름

프로젝트 구조

ser-chatbot/
├── app.py                # 메인 애플리케이션 파일
├── requirements.txt      # 필요한 라이브러리 목록
├── README.md             # 프로젝트 설명서
├── services/             # 서비스 로직 폴더
│   ├── __init__.py
│   ├── emotion_recognition.py
│   ├── persona_manager.py
│   └── chat_engine.py
└── assets/               # 이미지 및 기타 자산

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다.

기여 방법

1. 저장소를 포크합니다.

2. 새로운 기능 브랜치를 만듭니다.

   git checkout -b feature/your-feature

3. 변경 사항을 커밋합니다.

   git commit -m "Add your feature"

4. 브랜치에 푸시합니다.

   git push origin feature/your-feature

5. 새로운 Pull Request를 생성합니다.

문의사항

• 버그 보고 및 기능 제안: 이슈 트래커를 이용해주세요.
• 기타 문의사항: 이메일 [email protected]로 연락주시기 바랍니다.

주의사항

• 음성 인식 기능은 Chrome 브라우저에서 가장 잘 작동합니다.
• 마이크 접근 권한이 필요합니다.
• API 키는 보안을 위해 반드시 환경 변수로 관리해야 합니다.

향후 계획

• 다국어 지원 추가
• 음성 감정 인식 정확도 개선
• 추가 페르소나 개발
• 모바일 최적화

감사의 글

이 프로젝트는 다음 오픈소스 프로젝트들의 도움을 받았습니다:

• Streamlit
• OpenAI
• Hugging Face
• Pinecone
• WebRTC

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