在AWS上构建超低延迟语音AI应用
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本文介绍了如何利用 Cartesia 的状态空间模型（SSM）在 AWS 上构建超低延迟的语音 AI 应用。与传统 Transformer 不同，SSM 具有恒定的内存占用和原生流式支持，可实现文本转语音和语音转文本任务中低于 100 毫秒的延迟。Cartesia 提供两款核心模型：Sonic 用于高质量实时语音合成，Ink 用于带有智能轮次检测的流式转录。开发者可通过 Amazon SageMaker AI 部署这些模型以获得托管且位于 VPC 内的体验，或在 EC2 GPU 实例上自行管理以实现对基础设施和网络更大的控制权。这种集成对于呼叫中心、远程医疗和游戏等对自然对话流畅度要求极高的行业尤为有价值。借助 AWS 基础设施，组织可以在保持数据主权的同时，在其语音界面中实现类人的响应速度。文章概述了针对托管和自管理选项的具体部署步骤、先决条件和扩展策略。
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