Echtzeit-Sprach-KI: Sub-200ms Voice Agents mit WebRTC
The legacy pipeline of transcribing speech via Whisper, feeding text into an LLM, and synthesizing audio with ElevenLabs imposes an unavoidable 1200ms+ latency penalty. Modern Speech-to-Speech models tokenize raw audio directly into discrete acoustic latents, delivering human-like sub-200ms conversational responsiveness with natural barge-in interruption handling.
AM LABFull-Duplex Audio Codecs (MIMIC, SNAC & EnCodec)
By quantizing continuous speech waveforms into hierarchical codebook indices (RVQ - Residual Vector Quantization), transformers process voice directly as token sequences. This preserves inflection, whispers, laughter, and emotional tone that text-based tokenizers permanently destroy.
Silicon Telemetry & Production Verification
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Artur Moiseyev
AI Systems Architect
Unabhängiger KI-Forscher und Systemarchitekt für verteilte autonome Agenten und Inferenz-Infrastruktur.
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