使用 Amazon Nova Sonic 构建实时语音助手与级联架构的比较

Amazon Nova Sonic 通过双向流接口提供实时、类人的语音对话。在本文中,您将了解 Amazon Nova Sonic 如何解决级联方法所面临的一些挑战、简化语音 AI 代理的构建并提供自然的对话功能。我们还提供有关何时选择每种方法的指导,以帮助您为语音 AI 项目做出明智的决策。

来源:亚马逊云科技 _机器学习

语音 AI 代理正在重塑我们与技术交互的方式。从客户服务和医疗保健援助到家庭自动化和个人生产力,这些智能虚拟助理正在各行业迅速普及。它们的自然语言功能、持续可用性和不断提高的复杂性使它们成为寻求效率的企业和渴望无缝数字体验的个人的宝贵工具。

Amazon Nova Sonic 通过双向流媒体界面提供实时、类人的语音对话。它理解不同的说话风格,并生成适应所说的词语和说话方式的表达性反应。该模型支持多种语言,并提供男性和女性声音,非常适合客户支持、营销电话、语音助手和教育应用。

与 Amazon Nova Sonic 等较新的架构(将语音理解和生成结合到单个端到端模型中)相比,经典的 AI 语音聊天系统使用带有顺序处理的级联架构。这些系统通过不同的管道处理用户的语音:级联模型方法将语音 AI 处理分解为单独的组件:

  • 语音活动检测(VAD):需要预处理 VAD 来检测用户何时暂停或停止说话。
  • 语音转文本 (STT):自动语音识别 (ASR) 模型将用户所说的话转换为书面文本格式。
  • 大语言模型 (LLM) 处理:然后将转录的文本馈送到 LLM 或对话管理器,后者分析输入并根据对话上下文生成相关的文本响应。
  • 文本转语音 (TTS):人工智能基于文本的回复会通过 TTS 模型转换回听起来自然的语音,然后播放给用户。
  • 级联架构的核心挑战

    级联效果

    时间就是一切

    集成挑战