AWS 介绍 Cartesia 语音模型部署方案
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AWS 介绍 Cartesia 语音模型部署方案
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AI 综述
AWS 发文介绍 AWS 合作伙伴 Cartesia 如何用其自研的 State Space Model（SSM）结合 AWS 基础设施，将语音合成与转写的延迟做到 100 毫秒以下。据该文，Sonic 模型约 90 毫秒输出首个音频字节，支持 44 种以上语言，并能用 10 秒音频样本克隆声音；Ink 模型支持轮次检测和流式转写，目前仅通过 Cartesia API 提供，用户可在 AWS Marketplace 的 Cartesia Voice AI Platform 列表中购买。 Cartesia 称推理数据不会离开用户账户；如果所选实例类型的配额低于当前用量加上计划部署的端点实例数，用户可能需要申请提高服务配额。
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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
Cartesia 借助专为实时语音设计的 State Space Model（SSM）和 AWS 基础设施，实现 sub-100ms 的语音合成与转写。其 Sonic 模型约 90ms 输出首个音频字节，支持 44 种以上语言和 10 秒音频样本的声音克隆；Ink 模型原生支持轮次检测与流式转写。两者面向对话式 AI、客服与无障碍等场景。
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