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2月13日周五
  1. Daily.co Blog71

    Pipecat 发布语音智能体 STT 基准:对比 10 家服务的延迟与语义准确率

    Pipecat 团队发布面向实时语音智能体的 STT 基准,在 1000 条真实人类语音样本上测试 10 家 STT 服务,同时衡量转写延迟(TTFS)与语义准确率。中位延迟上 Deepgram Nova 3(247ms,1.62% WER)、Soniox(249ms,1.29% WER)、Speechmatics(495ms,1.07% WER)位于帕累托前沿。基准用 Claude 做语义 WER 评估,只统计会导致 LLM 理解不同的错误,并强调 P95 延迟与 finalization 支持比中位数更影响对话体验;代码已在 GitHub 开源,Pipecat 0.0.102 起可设置 ttfs_p99_latency 参数。

    推荐理由:Pipecat 团队用 1000 条真实语音对比 10 家 STT 服务的延迟与语义准确率,并给出可自行复现的基准工具。

3月3日周一
  1. Cartesia Blog29

    如何用 Cartesia API 构建语音 AI 智能体:从架构到生产部署的分步指南

    用 Cartesia API 和 Sonic 模型可在 Python 中搭建语音 AI 智能体,流程为语音识别转文本、LLM 生成回复、再由 Sonic 合成自然语音。教程要求准备 Cartesia 账号、API key 并安装 FFmpeg,语音识别可选用 Whisper、Deepgram 等服务,也可借助 LiveKit、VAPI 或 RASA 平台快速起步。