Создание голосовых ИИ-приложений с ультранизкой задержкой на AWS
aws ·
В этой статье объясняется, как создавать голосовые ИИ-приложения с ультранизкой задержкой на платформе AWS с использованием моделей пространственного состояния (SSM) от Cartesia. В отличие от традиционных трансформеров, SSM обеспечивают постоянный объем потребляемой памяти и нативную поддержку потоковой передачи, что позволяет достигать задержки менее 100 мс как для задач преобразования текста в речь, так и для распознавания речи. Cartesia предлагает две основные модели: Sonic для высококачественного синтеза речи в реальном времени и Ink для потоковой транскрипции с интеллектуальным определением смены говорящего. Разработчики могут развертывать эти модели через Amazon SageMaker AI для управляемого опыта внутри частной виртуальной сети (VPC) или самостоятельно управлять ими на GPU-инстансах EC2 для большего контроля над инфраструктурой и сетью. Эта интеграция особенно ценна для таких отраслей, как контакт-центры, телемедицина и гейминг, где критически важна естественная беседа. Используя инфраструктуру AWS, организации могут сохранять суверенитет данных, одновременно обеспечивая человеческую отзывчивость своих голосовых интерфейсов. В публикации описаны конкретные шаги развертывания, предварительные требования и стратегии масштабирования как для управляемых, так и для самостоятельных вариантов.
aws