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Virtuosis post-recording voice biomarker integration for LiveKit Agents

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
api

Línea de trabajo

No files or tests are named. Start by reviewing the three proposed contribution routes: a standalone package and recipe, an example under examples/voice_agents, or a provider package under livekit-plugins. Done means the maintainers choose a route; the issue does not yet specify implementation work for a newcomer.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Virtuosis Artificial Intelligence SA would like to contribute a thin, open-source integration for
consent-gated analysis of completed LiveKit recordings with the proprietary Virtuosis API.

Virtuosis is not an STT, TTS, LLM or realtime-model provider. The proposed integration is a
server-side function tool that:

  • accepts only an opaque recording asset ID from the model;
  • resolves the authorized recording, pseudonymous Virtuosis account and timestamp in the host
    application;
  • requires an explicit consent confirmation before transmission;
  • uploads the completed audio from the worker, keeping audio bytes and API credentials out of the
    LLM context; and
  • polls for selected voice biomarker results.

The connector code would be open source; the Virtuosis API, hosted service and models remain
proprietary. Public demonstrations would default to wellbeing and communication-coaching outputs.
Clinical analyses would only be enabled in deployments with the appropriate intended purpose,
contracts and governance.

Would the maintainers prefer this as:

  1. a standalone public package and LiveKit recipe;
  2. an example under examples/voice_agents; or
  3. a specialized provider package under livekit-plugins?

We have an implementation and hermetic consent/input-validation tests ready, and can adapt its
layout to the preferred contribution route.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
14.6k
Forks
3.9k
Merge medio
3 d 11 h
PR fusionados (30 d)
196

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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