AI真人数字人语音对话性能优化实践总结
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内容提要
通过优化AI数字人导购对话性能，端到端延迟从5.64秒降低至1.32秒，提升幅度达76.6%。优化措施包括建立高精度性能监控体系、集成Qwen Omni模型和设计音频窗口缓冲机制，显著改善用户体验和系统稳定性。
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关键要点
- 通过优化AI数字人导购对话性能，端到端延迟从5.64秒降低至1.32秒，提升幅度达76.6%。
- 优化措施包括建立高精度性能监控体系、集成Qwen Omni模型和设计音频窗口缓冲机制。
- 初始对话链路因ASR、LLM和TTS的串行叠加，导致平均端到端延迟高达5.64秒。
- 核心解决方案是集成Qwen Omni一体化模型，减少中间环节，改善用户体验。
- 优化前的对话链路采用ASR → LLM → TTS & A2BS的三段式串行结构，导致延迟逐级叠加。
- 通过优化ASR、LLM、TTS和通信等环节，显著降低了响应时间。
- 建立了覆盖全链路的高精度性能监控体系，确保每一步改动都有数据支撑。
- 优化后，系统的平均端到端延迟从5644毫秒降至1323毫秒，稳定性显著提升。
- 在后续的优化中，计划实施自动化测试体系和自部署链路等新方向。
- 使用Qwen Omni模型存在局限性，仅支持官方音色输出，需考虑音色复刻能力。
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