实时语音 Agent 生产实战:用 Turn Detection、Two-Pass EOU 与 Barge-in 压缩对话空白时间
实时语音 Agent 的卡顿往往不只是模型慢,真正的空白还来自端点检测、停顿确认、音频缓冲与打断处理。本文结合 LiveKit、NVIDIA Riva 与 Deepgram,讲解 Turn Detection、Two-Pass EOU 与 Barge-in 的生产治理方法,并给出分段延迟指标与落地调优顺序,帮助你压缩用户感知的对话空白。
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实时语音 Agent 的卡顿往往不只是模型慢,真正的空白还来自端点检测、停顿确认、音频缓冲与打断处理。本文结合 LiveKit、NVIDIA Riva 与 Deepgram,讲解 Turn Detection、Two-Pass EOU 与 Barge-in 的生产治理方法,并给出分段延迟指标与落地调优顺序,帮助你压缩用户感知的对话空白。
实时语音应用的难点不只是模型准确率。本文从音频格式契约、VAD 分段策略、Partial 与 Final 状态对账、时间戳回放到真实噪声评测,系统拆解如何构建可观测、可回滚的低延迟语音识别管线,适合 LLM、生成式 AI 与实时 Agent 技术读者。