Cartesia语音模型登陆AWS,首字节延迟低于100ms
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Cartesia语音模型登陆AWS,首字节延迟低于100ms
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AI 综述
AWS 合作伙伴 Cartesia 将其基于自研状态空间模型(SSM)的 Sonic 文本转语音和 Ink 语音转文字模型部署到 AWS,称可实现低于 100ms 的首字节延迟。Sonic 约 90ms 输出首个音频字节,支持 44 种以上语言和用 10 秒音频样本进行声音克隆;Ink 原生支持对话轮次检测与流式转写,目前通过 Cartesia API 提供,可在 AWS Marketplace 的 Cartesia Voice AI Platform 条目购买。 Cartesia 称推理数据不会离开用户的 AWS 账户,可满足数据主权与合规需求。订阅只授予 AWS 账户访问模型包的权限,不部署资源;若所选实例类型的配额低于当前用量加计划端点实例数,用户可能需要申请提高服务配额。
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最新进展11月4日 00:40
在 AWS 上构建超低延迟语音 AI 应用:Cartesia 的 SSM 方案报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- AWS Machine Learning Blog在 AWS 上构建超低延迟语音 AI 应用:Cartesia 的 SSM 方案
Cartesia 基于自研 State Space Model(SSM)架构的 Sonic 文本转语音与 Ink 语音转文字模型,在 AWS 上实现低于 100ms 的首字节延迟。Sonic 约 90ms 输出首个音频字节,支持 44 种以上语言和 10 秒音频样本的声音克隆;Ink 原生支持对话轮次检测与流式转写。两者面向实时语音智能体,可在 AWS 上部署以满足数据主权与合规需求。
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