AWS 博客介绍在 AWS 上部署 Cartesia 语音模型
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AWS 博客介绍在 AWS 上部署 Cartesia 语音模型
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AI 综述
AWS 发布教程，介绍 AWS 合作伙伴 Cartesia 如何用其自研的 State Space Model（SSM）架构，在 AWS 上提供首字节延迟低于 100ms 的语音合成与转写。据该教程，Sonic 语音合成模型首个音频字节约 90ms，支持 44 种以上语言，并可用 10 秒音频样本克隆音色；Ink 语音转写模型具备原生轮次检测与流式转写能力，可让下游 LLM 在用户说完前开始生成回复。 部署方式上，Sonic 以 Amazon SageMaker AI 模型包形式通过 AWS Marketplace 交付，需部署到运行在用户自有 VPC 内的 SageMaker AI 端点；Ink 目前仅通过 Cartesia API 提供，可在 AWS Marketplace 的 Cartesia Voice AI Platform 条目购买。教程称订阅仅授予 AWS 账户访问模型包的权限，不会自动部署资源。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
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 用 SSM 实现 sub-100ms 语音合成与转写报道时间线
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 用 SSM 实现 sub-100ms 语音合成与转写
Cartesia 基于 State Space Model（SSM）架构的 Sonic 语音合成与 Ink 语音转写模型，在 AWS 上实现 sub-100ms 首字节延迟，Sonic 首个音频字节约 90ms。Sonic 支持 44 种以上语言、10 秒音频样本克隆音色，并采用流式原生架构；Ink 具备原生轮次检测与流式转写能力，可让下游 LLM 在用户说完前开始生成回复。
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