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Virtuosis post-recording voice biomarker integration for LiveKit Agents

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python
Ambito
api

Direzione di ricerca

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.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
Python
Stelle
14.6k
Fork
3.9k
Merge medio
2g 23h
PR unite (30g)
177

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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