主要观点总结
本文介绍了语音交互技术的组成和趋势。语音交互由自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）三大组件构成。文章提到了语音交互的优势和劣势，以及与传统交互方式的区别。未来，语音交互将朝着拟人化、低延时、多模态等方向发展。此外，文章还介绍了前沿的语音交互模型，如OpenAI的ChatGPT高级语音模式，以及一些开源的语音交互模型的实现。最后，附带了相关链接和引用。
关键观点总结
关键观点1: 语音交互技术的组成
由自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）三大组件构成。
关键观点2: 语音交互的优势
信息传递效率高，解放双手和双眼，使用门槛低，能够传递声学信息。
关键观点3: 语音交互的劣势
信息接收效率低，嘈杂环境下语音识别精度降低，公开环境下语音交互具有心理负担，交互方式受限。
关键观点4: 前沿的语音交互模型
如OpenAI的ChatGPT高级语音模式，端到端的语音模型（如moshi和LLaMa-Omni）以及开源的ASR和TTS模型（如Whisper、SenseVoice等）。
关键观点5: 未来的发展趋势
语音交互将朝着拟人化、低延时、多模态等方向发展，结合语音、视觉、表情、音频等多维度信息进行更全面的理解和反馈。
文章预览
本文作者为 360 奇舞团前端开发工程师 为什么要介绍语音交互技术？过去，人们与设备或程序交互时，本质上是将用户的操作通过规范转化为机器码的形式与系统沟通。用户清楚自己是在与程序互动，并没有得到与“图灵人”的交互体验。 然而，随着AI和大语言模型（LLM）的快速发展，用户在使用文本与这些系统的交互时，开始感受到LLM系统的强大，其可以理解和输出自然语言文本，已经没有了传统程序交互的僵化感，甚至体验到了与真人在进行交流的感觉。 语音作为人与人交流时最直接的交流方式，人们也期望与AI交互时也可以使用语音进行交流。这使得语音交互技术变得越来越重要。语音交互能让用户更自然地与AI沟通，提供更贴近“真人”对话的体验。拟人化的互动体验是AI发展过程中不可或缺的。 另一方面，近期，OpenAI发布realtime API [1]
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