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海外 来源:AWS 机器学习博客

Building ultra-low-latency voice AI applications on AWS

在 AWS 上构建超低延迟语音 AI 应用

在 AWS 上构建超低延迟语音 AI 应用
图片:AWS 机器学习博客

要点导读

  • Cartesia 实现亚 100 毫秒语音转换
  • 使用状态空间模型和 AWS 基础设施
  • Sonic 模型可部署在 SageMaker 或 EC2

原文摘要 · 中英对照

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.

了解 AWS 合作伙伴 Cartesia 如何利用专门设计的状态空间模型和 AWS 基础设施,在全球范围内提供低于 100 毫秒的文本转语音和语音转文本服务,以及如何在 Amazon SageMaker AI 或自管理的 Amazon EC2 GPU 实例上部署其 Sonic 模型。

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原文来源:AWS 机器学习博客(aws.amazon.com)。本页摘要与要点整理自公开来源,版权归原作者所有,完整内容请阅读原文。

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