你可以通过语音自动打断或手动打断两种方式来终止 AI 讲话，以开启新一轮对话，从而提升交互的流畅度和自然度。 * **自动打断**：系统根据用户的语音输入，自动判断并打断 AI。支持三种策略：发声即打断、按说话时长打断和按关键词打断。 * **手动打断**：用户主动发起中断请求（如点击按钮或发送命令等）。该操作可在客户端或服务端实现。 > **说明** > 如果您仅希望临时暂停或恢复 AI 的语音播报，可参见[暂停或恢复 AI 播报](https://docs.volcengine.com/docs/6348/2389913)。 ## 应用场景 |应用场景 |描述 | |---|---| |**智能客服** |使用较短的自动打断时长并配合手动打断，以实现快速响应和精准控制。 | |**在线教育** |使用较长的自动打断时长，避免误打断学生发言。教师可使用手动打断进行必要干预。 | |**多人会议** |结合使用自动打断和手动打断，灵活管理发言权。 | ## 默认打断策略若你未进行任何打断相关配置，或保留相关参数为默认值，系统将采用[发声即打断](https://docs.volcengine.com/docs/6348/1511927#default)策略。 ## 自动打断系统根据用户的音频输入，自动判断是否需要中止 AI 的输出。 ### 发声即打断一旦检测到用户发出声音，AI 立刻停止讲话。 * **关键配置**：调用 `StartVoiceChat` 时，`Config` 对象中的以下参数保持默认值： * `InterruptMode`：保持为默认值 `0`。 * `InterruptConfig`：保持为默认值。 * `VADConfig.SilenceTime`：建议保持默认值（600 ms）或根据具体场景适当调整（例如 800 ms \- 1200 ms），以确保用户在触发打断后，有足够的时间完整表达其意图，避免因 VAD（语音活动检测）过早结束而导致语音输入不完整。 * **请求示例**： ```JSON "Config": { // InterruptMode 默认值为 0, 即开启此策略 "ASRConfig": { // ... 其他 ASR 必要配置 ... "VADConfig": { "SilenceTime": 600 // 可按需调整 } // InterruptConfig 保持默认值 } // ... 其他 TTSConfig, LLMConfig 等配置 ... } ``` ### 按用户说话时长打断仅当检测到用户持续说话的时长达到预设阈值后，AI 才会停止讲话。适用于希望避免因短暂的语气词（如“嗯”、“好的”）或背景人声而产生的意外打断。 * `InterruptMode`：保持为默认值 0。 * `InterruptSpeechDuration`：根据用户语速来设置为一个合适值 * `SilenceTime`：显著大于 `InterruptSpeechDuration`，以便用户在触发打断后有足够时间说完话 ```JSON "ASRConfig": { // ... 其他 ASR 必要配置 ... "InterruptConfig": { "InterruptSpeechDuration": 300 }, "VADConfig": { "SilenceTime": 800 } } ``` ### 通过关键词打断当用户说出预设的关键词时，AI 才会停止讲话。适用于需要用户明确表达意图才能打断的场景，如多人会议。 * **关键配置**：调用 `StartVoiceChat` 时，在 `Config.ASRConfig` 对象中配置： * `InterruptMode`：保持为默认值 `0`。 * `InterruptKeywords`：关键词列表，如 `["停止", "下一个"]`。 > **说明** > 启用关键词打断时，请勿同时设置 `InterruptSpeechDuration`。时长判断的优先级高于关键词，若用户说话时长未达到 `InterruptSpeechDuration`，即使用户说出关键词也不会触发打断。 * 配置热词/替换词 **（可选）** ：通过热词或替换词功能，提高关键词的识别准确率。**仅火山流式语音识别大模型支持**。 |功能 |配置说明 | |---|---| |热词 |如果关键词识别率较低（如为专有名词、特定术语等），可将其作为热词传入 ASR 模型，提高这些词汇的识别准确度。可通过以下方式传入：

* **直接传入**（适用临时或少量关键词场景）：

通过 `ASRConfig.ProviderParams.context`，直接将多个热词作为 JSON 字符串传入。

* **通过热词词表 ID/名称传入**（适用于大量、常用或需要长期维护的热词）：

1. 在豆包语音控制台预先创建热词词表。[如何创建？](https://www.volcengine.com/docs/6561/155739)

2. 调用 StartVoiceChat 时，设置参数 `boosting_table_id` 或 `boosting_table_name`。

**优先级**：热词直传优先热词词表。 | |替换词 |将关键词替换为你期望的词汇。可通过以下步骤传入：

1. 在豆包语音控制台创建替换词词表。[如何创建？](https://www.volcengine.com/docs/6561/1206007?lang=zh)

2. 调用 StartVoiceChat 时，设置参数 `correct_table_id` 或 `correct_table_name`。

**优先级**：替换词优先于热词。即如果一个词同时是热词和替换词的源词，替换词生效。例如，热词里有“苹果”，替换词要求“苹果→Apple”，那最后结果为 “Apple”。 | * **请求示例** ```JSON "ASRConfig": { "Provider": "volcano", "ProviderParams": { "Mode": "bigmodel", // 若使用热词/替换词，必须指定为大模型模式 // ... 其他配置 ... "context": "{\"hotwords\": [{\"word\":\"停止\"},{\"word\":\"下一个\"}]}" // 直接传入热词示例 }, "InterruptConfig": { "InterruptKeywords": ["停止", "下一个"] }, "VADConfig": { "SilenceTime": 600 } } ``` ### 关闭自动打断如需确保 AI 播报不被用户语音打断，可将 `Config.InterruptMode` 设置为 `1`。 ### 对话时更新打断策略支持在对话进行中，通过调用 `UpdateVoiceChat` 接口开启或关闭自动打断功能，无需重新发起任务。新配置将在下一次对话时生效。 ```JSON { "AppId": "YOUR_AppId", // 与 StartVoiceChat 的一致 "RoomId": "YOUR_RoomId", // 与 StartVoiceChat 的一致 "TaskId": "YOUR_TaskId", // 与 StartVoiceChat 的一致 "Command": "UpdateParameters", // 固定值 "Parameters": { "Config": { "InterruptMode": 1 // 0: Enable, 1: Disable } } } ``` ## 手动打断用户通过点击按钮等交互方式，主动发起请求来中断 AI 的讲话。 ### 通过服务端实现调用 `UpdateVoiceChat` 接口，并将 `Command` 参数固定设置为 `interrupt`。 ```json { "AppId": "YOUR_AppId", // 与 StartVoiceChat 的一致 "RoomId": "YOUR_RoomId", // 与 StartVoiceChat 的一致 "TaskId": "YOUR_TaskId", // 与 StartVoiceChat 的一致 "Command": "interrupt" // 必须为 interrupt } ``` ### 通过客户端实现在客户端调用 `ByteRTC SDK` 的 [sendUserBinaryMessage](https://docs.volcengine.com/docs/6348/70080#RTSRoom-senduserbinarymessage) 接口发送一个特定格式的二进制消息来实现打断。 * `userId`：填入 AI 的 ID（即 `StartVoiceChat` 配置的 `AgentConfig.UserId`）。 * `buffer`：需要传入特定格式的内容。 ![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_d5f49c0ca26d16c6e300267b8fd76ef6.jpg) |参数名 |类型 |描述 | |---|---|---| |magic_number |binary |消息格式标识符，当前场景消息格式固定为 `ctrl`，用于标识该消息为控制消息。 | |length |binary |打断消息长度，单位为字节，采用大端序（Big\-endian）存储方式，用于说明 `control_message` 字段的字节长度。 | |control_message |binary |打断行为配置信息，采用 JSON 格式。如下所示：

```JSON```
```{```
``` "Command": "interrupt"```
```}```
| 请参考以下代码示例来构建并发送该二进制消息： **C++** ```C++ // 发送打断指令 void sendInterruptMessage(const std::string &uid) { nlohmann::json json_data; json_data["Command"] = "interrupt"; sendUserBinaryMessage(uid, json_data.dump()); } void buildBinaryMessage(const std::string& magic_number, const std::string& message, size_t& binary_message_length, std::shared_ptr& binary_message) { //将字符串包装成 TLV auto magic_number_length = magic_number.size(); auto message_length = message.size(); binary_message_length = magic_number_length + 4 + message_length; binary_message = std::shared_ptr(new uint8_t[binary_message_length]); std::memcpy(binary_message.get(), magic_number.data(), magic_number_length); binary_message[magic_number_length] = static_cast((message_length >> 24) & 0xFF); binary_message[magic_number_length+1] = static_cast((message_length >> 16) & 0xFF); binary_message[magic_number_length+2] = static_cast((message_length >> 8) & 0xFF); binary_message[magic_number_length+3] = static_cast(message_length & 0xFF); std::memcpy(binary_message.get()+magic_number_length+4, message.data(), message_length); } int sendUserBinaryMessage(const std::string &uid, const std::string& message) { if (rtcRoom_ != nullptr) { size_t length = 0; std::shared_ptr binary_message = nullptr; buildBinaryMessage("ctrl", message, length, binary_message); return rtcRoom_->sendUserBinaryMessage(uid.c_str(), static_cast(binary_message.get()), length); } return -1; } ``` **Java** ```Java // 发送打断指令 public void sendInterruptMessage(String userId) { JSONObject json = new JSONObject(); try { json.put("Command", "interrupt"); } catch (JSONException e) { throw new RuntimeException(e); } String jsonString = json.toString(); byte[] buildBinary = buildBinaryMessage("ctrl", jsonString); sendUserBinaryMessage(userId, buildBinary); } private byte[] buildBinaryMessage(String magic_number, String content) { //将字符串包装成 TLV byte[] prefixBytes = magic_number.getBytes(StandardCharsets.UTF_8); byte[] contentBytes = content.getBytes(StandardCharsets.UTF_8); int contentLength = contentBytes.length; ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(prefixBytes.length + 4 + contentLength); buffer.order(ByteOrder.BIG_ENDIAN); buffer.put(prefixBytes); buffer.putInt(contentLength); buffer.put(contentBytes); return buffer.array(); } public void sendUserBinaryMessage(String userId, byte[] buffer) { if (rtcRoom_ != null) { rtcRoom_.sendUserBinaryMessage(userId, buffer, MessageConfig.RELIABLE_ORDERED); } } ``` **TypeScript** ```TypeScript import VERTC from '@volcengine/rtc'; /** * @brief 智能体配置 */ const BotName = 'RobotMan_'; // 自定义智能体名称 const CommandKey = 'ctrl'; const engine = VERTC.createEngine('Your AppID'); // RTC 应用 AppId /** * @brief 指令类型 */ enum COMMAND { /** * @brief 打断指令 */ INTERRUPT = 'interrupt', }; /** * @brief 将字符串包装成 TLV */ function stringToTLV(inputString: string, type = '') { const typeBuffer = new Uint8Array(4); for (let i = 0; i < type.length; i++) { typeBuffer[i] = type.charCodeAt(i); } const lengthBuffer = new Uint32Array(1); const valueBuffer = new TextEncoder().encode(inputString); lengthBuffer[0] = valueBuffer.length; const tlvBuffer = new Uint8Array(typeBuffer.length + 4 + valueBuffer.length); tlvBuffer.set(typeBuffer, 0); tlvBuffer[4] = (lengthBuffer[0] >> 24) & 0xff; tlvBuffer[5] = (lengthBuffer[0] >> 16) & 0xff; tlvBuffer[6] = (lengthBuffer[0] >> 8) & 0xff; tlvBuffer[7] = lengthBuffer[0] & 0xff; tlvBuffer.set(valueBuffer, 8); return tlvBuffer.buffer; } /** * @brief 发送打断指令 */ engine.sendUserBinaryMessage( BotName, stringToTLV( JSON.stringify({ Command: COMMAND.INTERRUPT, }), CommandKey, ) ); ``` ## 接收打断通知您可以通过业务服务器或客户端，订阅状态回调来实时获取 AI 被打断的通知。具体操作，请参见[获取 AI 状态](https://docs.volcengine.com/docs/6348/1415216)。 ## FAQ ### 如何降低背景噪音导致的误打断？您可以尝试以下一种或多种方法： * **方法 1：开启降噪** 通过调整音量增益、开启 AI 降噪或声纹降噪，去除背景噪音，减少因噪音被误识别为语音而触发的无效打断。具体操作，可参见[语音降噪](https://docs.volcengine.com/docs/6348/1806620)。 * **方法 2：使用关键词打断** 设置只有在检测到指定关键词时才会打断 AI 。具体操作，参见[通过关键词打断](https://docs.volcengine.com/docs/6348/1511927#keywords)。 * **方法 3：降低打断阈值组合策略** * **设置打断持续时长**（`InterruptSpeechDuration`）：设置为一个大于 0 的值（例如 2000 ms），只有当声音持续达到该时长后才会触发打断，有效过滤短暂噪音。 * **调整音量增益**（`VolumeGain`）：适当降低 VolumeGain 的值，从而降低送入 ASR 的整体音量，使得较小的背景音可能不被识别为语音活动。需要注意，过度降低可能影响正常语音识别。 **请求示例**： ```JSON "ASRConfig": { // Provider, ProviderParams 等其他 ASR 必要配置需填写 "InterruptConfig": { "InterruptSpeechDuration": 2000 // 设置用户持续说话 2000ms 后打断 }, "VADConfig": { "SilenceTime": 2500 }, // 可按需调整，确保大于 InterruptSpeechDuration "VolumeGain": 0.3 } ``` * **方法 4：关闭语音自动打断，采用手动打断** 关闭语音自动打断功能，让用户根据自己的需求和判断主动发起打断。具体操作，请参看[关闭语音自动打断](https://docs.volcengine.com/docs/6348/1511927#%E5%85%B3%E9%97%AD%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%89%93%E6%96%AD)和[手动打断](https://docs.volcengine.com/docs/6348/1511927#%E6%89%8B%E5%8A%A8%E6%89%93%E6%96%AD)。 ### VAD 对语音打断持续时长有影响吗？ `SilenceTime` 不会直接改变 `InterruptSpeechDuration`的阈值，但如果设置得太短，它会在用户说到一半时就判定语音结束，导致用户的说话时长无法达到 `InterruptSpeechDuration` 的阈值，从而使打断失败。请务必确保 `SilenceTime` 大于 `InterruptSpeechDuration`。 ### 如 AI 说话时被打断，已经输出的内容会存入上下文吗？不会。被打断的部分会被丢弃，不会进入 LLM 的对话历史。

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