2.1.2 扩展知识：AI 语音通话
2.1.2 扩展知识：AI 语音通话
在前面，我们已经掌握了构建基于文本的智能应用的核心技术。现在，让我们将视野拓展到更具挑战性、也更自然的交互形式：AI 语音通话。
AI 语音通话的目标是让用户能够像与真人对话一样，与 AI 进行实时、流畅的语音交流。这背后涉及多项技术的协同工作，而不仅仅是简单的文本转语音（TTS）和语音转文本（ASR）。
核心技术
一个完整的 AI 语音通话系统通常由以下几个核心组件构成：
- 语音转文本（ASR）： 将用户的语音实时转换成文字。这是整个系统的第一步，也是最关键的一环。它需要有极高的准确率和极低的延迟。
- LLM 推理： ASR 输出的文字被送入 LLM 进行理解和推理。这部分利用了我们之前学到的 RAG、Function Calling 等技术，来处理用户的复杂请求。
- 文本转语音（TTS）： LLM 生成的文字回答，需要通过 TTS 技术转换成自然、流畅的语音。高质量的 TTS 不仅能准确发音，还能模拟人类的语调、情感和停顿。
- 实时流式处理： 为了实现低延迟的实时对话，所有组件都必须采用流式处理（Streaming）的方式。例如，ASR 会一边接收用户的语音流，一边输出文字流；LLM 也需要能以流式方式生成回答，而 TTS 则一边接收 LLM 的文字流，一边输出语音流