voice agent实现方案调研
前言
目前语音交互主要的实现大体有两种:
- 级联方案,指的是,大规模语言模型 (LLM)、文本转语音 (TTS) 和语音转文本 (STT),客户的话通过vad断句到STT的语音转文本,经过大模型进行生成文本,生成文本后通过TTS进行回复给用户。(主流方案)
- 端到端的方案,开发者无需再组合多个模型来实现语音助手功能,而是可以通过单一 API 调用来处理整个过程,从语音识别到文本推理,再到语音合成。这种集成方法不仅提高了效率,还保留了情感、重音和口音等细节,大大增强了用户体验。(openai realtime)
方案对比:
暂时无法在飞书文档外展示此内容
国内目前:没有realtime端到端的方案,据了解都在25年的时候会进行发布

openai:
Realtime API with WebRTC(适用于客户端应用程序)
Realtime API with WebSockets (适用于服务端到服务端应用程序)
声网RTC:
声网本身不做大模型,但是为了使大模型在语音领域的使用,采用级联方案,这样普通大模型也能够应用到语音领域
声网认为延迟很重要,所以在延迟上下了很多功夫,这种考虑是C端的用户,用户的语音输入可能使用5g和wifl进行传输,所以延迟不稳定。<
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