2024 年 8 月 9 日，字节跳动旗下火山引擎宣布推出对话式 AI 实时交互解决方案，标志着豆包大模型正式支持实时语音通话。这一方案整合了豆包・语音合成模型和豆包・语音识别模型，采用 ASR（自动语音识别）、LLM（大语言模型）和 TTS（文本转语音）相结合的架构。通过火山引擎 RTC（实时通信）技术，该方案实现了语音数据的高效采集、处理和传输。
这一技术方案的亮点包括：
- 支持随时打断和插话
- 不受限于 AI 服务部署区域
- 整体响应延时低至 1 秒
- 客户端提供音频帧级别的语音活动性检测（VAD）
豆包大模型的推出背景可以追溯到字节跳动在大模型领域的持续投入。早在 2023 年，字节跳动就开始在语音识别和语音合成技术上进行深耕，并在多个垂直领域取得了进展。豆包大模型的语音识别模型在嘈杂环境下的识别错误率降低了 30%，在音乐、科技、教育、医疗等领域的识别错误率降低了 50% 以上。
火山引擎 RTC 技术在这一方案中起到了关键作用。RTC 技术能够实时适应用户网络条件的变化，确保语音数据的高效传输和处理。通过火山引擎 RTC，豆包大模型能够实现语音到文本和文本到语音的无缝转换，提供智能对话和自然语言处理能力。这一技术的应用为开发者提供了便捷的开发环境，只需调用标准的 OpenAPI 接口即可配置所需的语音识别、大语言模型和语音合成类型和参数。
豆包大模型的实时语音通话功能在多个领域展现了其应用潜力：
- ** 教育领域 **：豆包大模型被应用于在线教育平台，帮助教师和学生实现实时语音互动。
- ** 医疗领域 **：豆包大模型的实时语音通话功能被应用于远程医疗咨询，医生可以通过这一功能与患者进行实时沟通。
- ** 企业办公领域 **：豆包大模型的实时语音通话功能被应用于远程会议和协作，帮助解决语言障碍和时差问题。
尽管豆包大模型在多个领域取得了应用，但其在实际应用中也面临一些技术挑战：
- ** 语音识别的准确性问题 **：在一些特殊场景下，语音识别的准确性仍然需要提升。
- ** 语音合成的自然度问题 **：在语音合成过程中，如何更好地模拟人类的情感和语气变化，使合成语音更加自然和生动。
- ** 实时语音通话中的延迟问题 **：在一些网络条件较差的情况下，仍然可能出现语音传输延迟的问题。
用户反馈方面，尽管大多数用户对豆包大模型的实时语音通话功能表示满意，但也有一些用户提出了一些改进建议。例如，有用户希望豆包大模型能够支持更多的语言和方言，还有用户希望豆包大模型能够提供更多的个性化设置选项。