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🚀实现低延迟语音AI界面的技术优化
Post on: 2024-11-4
Last edited: 2024-11-4
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语音AI
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🔖标签✨概述📄摘要🔗原文链接

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语音AI、低延迟、人工智能、WebRTC、Deepgram、Llama 3、文本转语音、语音转文本

✨概述

本文讨论了如何通过优化网络架构、AI模型性能和语音处理逻辑来实现低延迟的语音AI界面,目标是达到800毫秒甚至更短的语音对语音响应时间。

📄摘要

本文详细介绍了如何通过技术优化实现低延迟的语音AI界面。首先,强调了速度对于语音AI界面的重要性,人类期望的响应时间通常为500毫秒,超过800毫秒会感觉不自然。文章提到了实现这一目标的技术驱动因素,包括网络架构、AI模型性能和语音处理逻辑。
文中列举了当前用于最快传输第一个字节的最先进组件,如WebRTC、Deepgram的快速转录模型、Llama 3 70B或8B,以及Deepgram的Aura语音模型。所有这些AI模型都被自托管在同一个Cerebrium容器中,以减少延迟。
进一步,文章讨论了优化低延迟的具体措施,包括使用针对低延迟选择和调整的AI模型、通过延迟优化的WebRTC网络发送音频,以及在云基础设施中共置组件以减少外部网络请求。此外,强调了Deepgram在转录和语音生成方面的低延迟优势,以及Llama 3 70B在NVIDIA H100硬件上的快速响应。
最后,文章总结了语音响应循环中的处理步骤及其典型延迟指标,并讨论了在某些应用中管理AI基础设施的成本和复杂性。总体而言,文章展示了通过优化和共置主要的语音AI组件,可以实现快速、对话式的语音响应。

🔗原文链接

https://mp.weixin.qq.com/s/d4Rg1WLx3M9Ga7XmEVrImA
  • Author:ZZB
  • URL:https://project-servers.com/article/134e5c82-ebbd-814c-8451-cde9d3b13830
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