Real-Time

为什么实时语音AI是下一个前沿 2024年，OpenAI发布了GPT-4o的实时语音模式，用户可以像打电话一样与AI自然对话。这标志着人机交互进入了新纪元——从"打字等待"到"即时对话"。 但构建这样的系统远比看起来复杂。本文将深入探讨背后的技术挑战与解决方案。 核心挑战：为什么延迟如此重要 人类对话的自然节奏要求响应延迟在 200-400ms 以内。超过这个阈值，对话就会变得不自然，用户体验急剧下降。 gantt title 传统语音AI vs 实时语音AI 延迟对比 dateFormat X axisFormat %s section 传统方案 录音完成等待 :a1, 0, 500 语音识别(ASR) :a2, after a1, 800 LLM推理 :a3, after a2, 1500 语音合成(TTS) :a4, after a3, 600 总延迟 3.4秒 :milestone, after a4, 0 section 实时方案 流式ASR :b1, 0, 200 流式LLM :b2, 100, 400 流式TTS :b3, 300, 300 首响应 0.3秒 :milestone, 300, 0 关键洞察: 实时系统的核心不是让每个组件更快，而是通过流水线并行化让各阶段同时工作。 系统架构全景 flowchart TB subgraph "用户端" MIC[🎤 麦克风] SPK[🔊 扬声器] end subgraph "WebRTC 传输层" direction TB ICE[ICE 候选协商] SRTP[SRTP 加密传输] DTLS[DTLS 密钥交换] end subgraph "音频处理层" direction TB AEC[回声消除 AEC] NS[噪声抑制 NS] AGC[自动增益 AGC] VAD[语音活动检测] end subgraph "AI 推理层" direction TB ASR[流式语音识别] LLM[大语言模型] TTS[流式语音合成] end MIC --> ICE ICE --> SRTP SRTP --> AEC AEC --> NS --> AGC --> VAD VAD --> ASR ASR --> LLM LLM --> TTS TTS --> SRTP SRTP --> SPK style LLM fill:#667eea,stroke:#5a67d8,color:#fff style VAD fill:#48bb78,stroke:#38a169,color:#fff 三层架构的设计考量 层级 关键职责 技术选型考量 传输层 低延迟、可靠性、穿透NAT WebRTC优于WebSocket（内置抖动缓冲、丢包重传） 音频处理层 提升信号质量、减少误识别 本地处理 vs 云端处理的权衡 AI推理层 理解意图、生成响应 端到端模型 vs 级联模型 深入WebRTC：不只是传输协议 WebRTC的独特优势 很多人认为WebSocket也能做实时音频，但WebRTC有几个关键优势： ...