TRTC实时对话式AI解决方案,助力人机语音交互极致体验 ...

农民  金牌会员 | 2025-1-26 07:15:46 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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比年来,AI热度持续攀升,无论是融资规模还是用户热度都大幅增长。2023 年,中国 AI 行业融资规模达2631亿人民币,较2022年上升51%;2024年第二季度,环球 AI 初创企业融资规模为 240 亿美金,较第一季度翻倍增长。伴随AI能力不停提升,其业务应用场景也越来越多。
今年五月,OpenAI新推出的 GPT-4o 成为业界焦点。它是首个实现端到端、语音输入输出的大模型,具备真实情感表达、上下文理解和推理能力。同时,借助 RTC 的超低延迟通信能力,GPT-4o输入到输出平均延迟在 500 毫秒以内,实现了人与AI实时对话,堪称一次革命性的交互体验升级。
01
GPT-4o发布以来,对行业应用的影响和变化
下图右侧展示了GPT-4o在行业场景中的落地效果。客服、语言学习这些对服从和实时性要求较高的场景,以往都需要人工完成,而当AI具备实时性后,可通过AI客服、AI 语言学习助手、AI私人助理等方式实现降本增效。在娱乐场景中,AI实时性增强后,AI主播、AI 陪聊等场景都可通过AI+RTC实现落地。可以确定,基于 AI 的实时对话智能体将是今年行业最为关注的产物方向,可以或许全面升级业务能力,进一步实现降本增效。


AI与RTC技术的碰撞为我们提供了巨大的想象空间,但当下落地AI实时对话依然面临着不少挑战。
首先是端到端延迟的题目。GPT-4o 演示的多模态交互是未来的发展方向,但目前国内多模态技术尚未成熟,短期内还是以单模态为主,需借助 ASR(自动语音识别)和 TTS(文本转语音)等产物串联整个流程。然而,在整个链路中使用多个产物时,怎样确保全链路实现低延迟是一个难题。
其次是降噪与打断的题目。在现实情况中,存在各种噪音和干扰源,如咖啡馆、户外的嘈杂声等。这些噪音会影响语音识别的正确性,同时也大概导致 AI 在发言时被误打断。怎样有效地举行降噪和抗干扰,提高语音识别的正确性性,也是一个巨大挑战。
末了是弱网情况的题目。在地铁、电梯等网络状况较差的场景下,怎样包管实时对话正常使用?
针对上述挑战,TRTC(腾讯实时音视频)充分结合自身的音视频通信能力,全新推出了TRTC AI服务能力。通过结合第三方大模型以及TTS(文本转语音)技术,可以帮助客户轻松创建出一个媲美GPT-4o所演示的AI实时交互体验,并将其应用于现实业务场景中。
02
打造实时交互新体验,TRTC推出实时对话式AI解决方案
TRTC对话式AI解决方案一站式提供从音视频收罗、处理惩罚、传输到云端AI处理惩罚服务的全链路能力。客户端应用通过TRTC SDK捕获音频并发送至云端,云端接收后将其发送至AI服务举行处理惩罚。STT(自动语音识别)将音频转换为文本,同时举行情感分析和拟人对话处理惩罚。处理惩罚后的文本交由LLM(大型语言模型)进一步理解和生成。末了,生成的文本通过TTS(文本转语音)模块转换成语音并发布回客户端应用,形成一个闭环。针对有较多个性化需求的客户,方案也提供了对应的通道可接入第三方 LLM(大型语言模型)和TTS。


更流畅自然的对话体验
强大技术优势,毫秒级实时响应
TRTC对话式AI具备超低延迟AI对话、精准的ASR识别、第三方LLM和TTS无缝集成、高兼容性等特点。方案针对AI对话全链路深度优化,音视频端到端延迟低于300毫秒,AI对话延迟低于1000毫秒;支持识别英语、西班牙语、日语、韩语、中文以及23种方言和130种国际语言;支持配置LLM和TTS服务的账户凭据,可以或许无缝集成到服务背景;;支持iOS、Android、Windows、macOS、Web、Flutter、Electron、Unity、Unreal和React Native等多平台,兼容超20000种设备模型。


别的,TRTC 对话式 AI 兼具双讲打断、AI 降噪、对话暂停、实时字幕、弱网抗性以及服务稳定等诸多技术优势。在与 AI 举行聊天时,用户可以或许实时打断、暂停聊天,当规复聊天时,AI可无缝继续交流,切实营造出与人聊天的真实体验。同时,TRTC对话式AI方案还配备全新降噪引擎,在现实对话过程中可以或许降低四周杂音以及远端人声,提高 ASR 的识别正确度。末了,其服务稳定可靠,TRTC在环球拥有3200+加快节点,具备多服务容灾能力,具有高稳定性与超低延迟的特点,即便在丢包率高达 80% 的弱网情况下,也能实现正常的音频通话。
广阔应用空间
实用多种场景需求
TRTC 对话式 AI 可以或许广泛应用于交际娱乐、智能客服、AI 大模型 ChatBot、在线医疗、企业办公、在线教育等场景。例如在交际娱乐范畴中的 AI 陪聊、私人红娘、心理咨询等场景,以往或许需要专人举行线上或线下咨询、交流,而借助 AI 则可以或许更好地帮忙用户找到自己期望的匹配对象举行聊天,同时还能提升客户服从,降低人工本钱。 
AI陪聊
陪聊场景在引入AI之前,一般是用户之间举行交流沟通。而引入 AI后,业务侧可以或许创建多个AI Agent(智能代理),并对这些AI举行差别的脚色设定。用户可以自主挑选符合自身需求的AI Agent举行沟通交流。之前用户与AI的交互基本限于笔墨,类似使用微信、QQ交流,而接入TRTC对话式AI方案后,用户可以与AI举行实时语音通话,就像打电话,交流更为便捷,可以获取更多感情价值。我们的客户在其业务中接入TRTC对话式AI方案后,用户与AI的互动时长及付费转化都实现了成倍提升。


AI客服
另一个对话式AI的落地场景是AI客服。我们的客户拥有上百万的履约司机,司机在长途运输途中,需经过其他都会举行装货和卸货,而且每次装货和卸货时都需要与平台方频繁交流。如果采用人工举行服务支持,本钱非常高。在接入AI方案后,可以通过AI与司机举行通话交流,AI再与客户背景自主研发的大模型匹配相关需求,例如在广州是否有得当其车辆运输的货品,然后迅速反馈给用户。原本AI只能采用笔墨输入,不方便司机在驾驶过程中使用,对话式AI解决了这一题目。客户接入方案后,客服欢迎率以及完单率都显著提升,同时也为客户降低了人力本钱、提高了服务服从。




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