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English(EN) Building ultra-low-latency voice AI applications on AWS

Cartesia 使用状态空间模型在 AWS 上实现低于 100 毫秒的语音 AI

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Cartesia 是一家 AWS 合作伙伴，正在利用状态空间模型 (SSM) 在 AWS 上构建超低延迟语音 AI 应用。与处理序列时计算量呈二次方增长而难以进行流式处理的传统 Transformer 模型不同，SSM 以恒定的内存占用逐个步骤处理序列，从而实现低于 100 毫秒的文本到语音和语音到文本转换。这一进步对于虚拟助手、远程医疗和游戏等需要自然、类人响应能力的应用至关重要。 AI

影响 通过克服延迟限制，实现更自然、响应更快的语音 AI 交互，有可能加速其在实时应用中的采用。

排序理由 文章详细介绍了特定公司 (Cartesia) 如何使用特定技术 (SSM) 在特定平台 (AWS) 上解决特定问题 (低延迟语音 AI)。这不是来自主要实验室的前沿发布，也不是广泛的行业重大事件，而是技术的具体应用。

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Cartesia 使用状态空间模型在 AWS 上实现低于 100 毫秒的语音 AI

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报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Nolan Chen ·

    Building ultra-low-latency voice AI applications on AWS

    Learn how Cartesia, an AWS Partner, uses purpose-built State Space Models and AWS infrastructure to deliver sub-100ms text-to-speech and speech-to-text at global scale, and how to deploy its Sonic model on Amazon SageMaker AI or self-managed Amazon EC2 GPU instances.

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