www.ntik.me/posts/voice-agent
这篇文章讲述了作者如何从零开始构建一个延迟低于500毫秒的语音代理。
与文本Agent相比，语音Agent的复杂性更高。语音Agent需要实时协调多个模型，确保用户讲话时系统及时停止播放语音，避免错误的转接或延迟。
作者使用了流式管道将语音识别、大语言模型和语音合成结合起来，确保每个环节都能迅速响应用户输入。同时，系统需要在用户开始说话时即时取消正在进行的生成任务和播放。
#
如何从零开始构建一个低于500毫秒延迟的语音助手
如何从零开始构建一个低于500毫秒延迟的语音助手
www.ntik.me/posts/voice-agent
这篇文章讲述了作者如何从零开始构建一个延迟低于500毫秒的语音代理。
与文本Agent相比，语音Agent的复杂性更高。语音Agent需要实时协调多个模型，确保用户讲话时系统及时停止播放语音，避免错误的转接或延迟。
作者使用了流式管道将语音识别、大语言模型和语音合成结合起来，确保每个环节都能迅速响应用户输入。同时，系统需要在用户开始说话时即时取消正在进行的生成任务和播放。
#
www.ntik.me/posts/voice-agent
这篇文章讲述了作者如何从零开始构建一个延迟低于500毫秒的语音代理。
与文本Agent相比，语音Agent的复杂性更高。语音Agent需要实时协调多个模型，确保用户讲话时系统及时停止播放语音，避免错误的转接或延迟。
作者使用了流式管道将语音识别、大语言模型和语音合成结合起来，确保每个环节都能迅速响应用户输入。同时，系统需要在用户开始说话时即时取消正在进行的生成任务和播放。
#