Wie man einen KI-Begleiter mit Pipecat erstellt

Apps für KI-Begleiter erreichten im Jahr 2025 weltweit etwa 220 Millionen Downloads im Apple App Store und Google Play Store, wobei die Downloads im Jahresvergleich um 88 % stiegen. Da täglich neue KI-Begleiter auftauchen und regelmäßig Kontroversen und Diskussionen über deren Nutzung geführt werden, ist dieser boomende Bereich kaum zu übersehen. Ob Ihre Nutzer nun nach Kameradschaft, einem Freund, jemandem zum Reden oder jemandem zum Üben des Sprechens suchen – KI-Begleiter bilden einen neuen Sektor zukunftsweisender Technologie, der viele der heute verfügbaren modernsten Tools kombiniert. Generative Videos, generativer Text und generative Sprache verschmelzen miteinander und bieten die Möglichkeit, einen Begleiter zu erschaffen, der sich real und präsent anfühlt.

Die Stimme des KI-Begleiters

Einer der wichtigsten Aspekte eines KI-Begleiters ist seine Stimme. Als die destillierte Essenz der Persönlichkeit, des Charakters und der Identität des Begleiters ist die Stimme der KI entscheidend dafür, wer sie ist. Höchste Audioqualität ist notwendig, um dem Nutzer das bestmögliche Erlebnis zu bieten. Darüber hinaus sind Funktionen wie Echtzeit-Streaming für Live-Chats oder Anrufe, emotionale Steuerbarkeit und Anpassbarkeit erforderlich.

Pipecat

Für Entwickler, die Echtzeit-KI-Begleiter erstellen, die über Live-Sprachanrufe chatten, ist Pipecat eine großartige Option für den Einstieg. Pipecat bietet eine Entwicklerplattform und SDKs für die Erstellung von Live-Streaming-Chats per Sprache über das Produkt Daily Rooms ihrer Muttergesellschaft an. Pipecat liefert die Infrastruktur für das Streamen von Informationen zum und vom KI-Begleiter und fügt die Bausteine Speech-to-Text, LLM und Text-to-Speech zusammen. Pipecat nutzt Daily Rooms als Umgebung, in die sich der Nutzer und die KI-Begleiter einwählen. Darüber hinaus bietet Pipecat viele Integrationen mit Text-to-Speech-Anbietern wie Fish Audio an. Die Nutzung der hochexpressiven Stimmen von Fish Audio ist so einfach wie der Austausch des Fish Audio-Clients.

Erste Schritte mit Pipecat

Für Python bietet Pipecats FishTTSService Echtzeit-Text-to-Speech-Synthese über die Websocket-basierte Streaming-API von Fish Audio.

Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderliche Abhängigkeit installieren: pip install “pipecat-ai[fish]” und richten Sie dann Ihr Fish Audio-Konto ein.

Sie sollten sich zuerst bei Fish Audio anmelden. Danach können Sie entweder die Standardstimme verwenden, Ihre eigene Stimme klonen oder eine aus der Bibliothek auswählen. Das Voice Cloning von Fish Audio ist der führende KI-Stimmen-Kloner, der volle emotionale Ausdruckskraft und Ähnlichkeit einfängt. Es erfordert eine mindestens 10-sekündige Audioaufnahme der zu klonenden Stimme. Um noch schneller zu starten, können Sie auch eine von der Community generierte Stimme auf der Entdecken-Seite finden. Sobald Sie Ihre Stimme haben, holen Sie sich Ihren API-Schlüssel aus der API-Konsole, setzen Sie ihn als Umgebungsvariable FISH_API_KEY und schon sind Sie bereit, Fish Audio in Pipecat zu integrieren!

Text-to-Speech-Service

Sobald Fish Audio bereit ist, müssen Sie den TTS-Service erstellen und in Ihre Pipecat-Pipeline einfügen. Er muss korrekt positioniert sein, um Text zu empfangen und Audio-Frames zu generieren. Lesen Sie mehr dazu in der offiziellen Dokumentation von Pipecat hier.

Und das ist alles! Sobald Ihr TTS-Service LLM-Text-Chunks oder direkte Sprachanfragen verarbeitet und Audio-Frames ausgibt, ist Ihr KI-Begleiter bereit, die Stimme von Fish Audio zu nutzen, um mit dem Nutzer zu sprechen. Sie können mit verschiedenen Stimmen experimentieren, das System-Prompting des LLMs testen, um von Fish Audio unterstützte Emotions-Tags zu erzeugen, und sogar versuchen, mehrere KI-Begleiter für komplexe Dialoge zu kombinieren.