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Loka 如何使用 Amazon Nova 2 Sonic 构建自然、低延迟的语音代理
在这篇文章中，我们演示了 Loka 用于解决常见问题的架构和方法：机器人、缓慢的语音助手会导致客户挂断电话，损害品牌声誉并增加支持成本。
来源:亚马逊云科技 _机器学习Loka 通过使用 Amazon Nova 2 Sonic 构建对话式 AI 代理来改变客户语音交互，使客户能够享受自然、响应式的体验。他们基于 AWS 的解决方案在 Big Bench Audio 上实现了较高的语音推理准确性，同时比传统语音 AI 管道显着降低了成本并缩短了响应时间。在这篇文章中，我们展示了 Loka 用于解决常见问题的架构和方法：机器人、缓慢的语音助手会导致客户挂断电话，损害品牌声誉并增加支持成本。
传统语音助手为何存在不足
传统的语音助手遵循三个步骤的过程，这会产生根本问题。首先，他们使用语音转文本系统将您的语音转换为文本。接下来，他们通过大型语言模型 (LLM) 处理该文本。最后，他们使用文本转语音技术将文本响应转换回语音。该管道在每一步都会引入复合延迟。结果通常是在听到响应之前停顿 3 到 5 秒。这种延迟破坏了自然交谈的感觉。这会让打断或纠正助理感到笨拙和令人沮丧。
除了技术延迟之外，还存在经济问题。为数千个地点提供服务需要严格的成本控制。传统的实时语音系统在规模上可能会变得成本过高，特别是在处理连续音频流时。糟糕的体验和高昂的成本限制了语音人工智能的采用。企业需要更好的解决方案。
原生语音到语音模型
人工智能的最新进展开启了一种根本不同的方法。开发人员现在可以将音频流直接发送到语音到语音模型，该模型将理解、推理和生成作为一个统一的系统进行处理。通过端到端处理音频，这些模型可以捕获传统纯文本管道所遗漏的音调、情感和微妙线索。
设计对话式 AI 代理
响应