功能 | 说明 |
AI 实时语音对话 | 与智能体进行自然流畅的实时语音对话,如同与真人交流,支持随时插话打断。 |
语音识别 | 将用户语音实时转写为文本,供大模型分析理解、生成字幕等。 |
大模型处理 | 解析输入文本,并生成语义响应,驱动智能体对话逻辑。 |
语音合成 | 将大模型生成的文字回复转化为语音。 |
降噪 | 结合音频 3A 技术和 AI 降噪算法,能够兼顾强降噪与高保真,确保在嘈杂的环境中有效去除背景噪音,保留清晰的人声。 |
打断智能体 | 在对话过程中,用户可以随时打断智能体的语音输出,实现双向互动。 |
视觉理解 | 接入视觉理解模型,使智能体能够理解实时视频画面或指定外部图片,从而实现感知环境、理解真人行为、图像问答等视觉交互。 |
Function calling | 允许大模型识别用户对话中的特定需求,并在对话的过程中调用外部函数实现天气查询、数学计算等功能。如处理实时数据检索、文件处理、数据库查询等,从而扩展智能体的服务能力和应用场景。 |
实时字幕 | 实时将用户和智能体的对话内容转化为文字,可用于字幕渲染或存储。 |
对比项 | 高质量方案 | 低负载方案 |
传输层协议 | 基于 UDP 协议 | 基于 TCP 协议 |
延时分析 | | |
建连延时 | 相对较高 | 更低(略优) |
传输延时 | 更低(更优) | 相对较高 |
整体延时 | 无明显差异 | |
稳定性 | | |
弱网环境 | 抗弱网能力强(带宽估计、纠错重传等),显著更优 | 稳定性较差 |
优质网络 | 高可靠性,无明显差异 | 高可靠性,无明显差异 |
大文件场景 | 显著更优,适合音视频等多媒体场景 | 表现较差,建议仅用于音频场景 |
资源消耗 | 相对较高(RAM < 300KB) | 更低(更优),适合低配置硬件(RAM < 100KB) |
接入成本 | 无明显差异 | |