亚马逊AWS官方博客
·
基于 Amazon Nova 和 TEN 框架的实时音视频交互解决方案
💡
原文中文，约10400字，阅读约需25分钟。
📝
内容提要
随着人工智能技术的发展，实时音视频交互应用备受关注。企业可利用AWS的Amazon Nova、Transcribe和Polly等服务构建高效、低延迟的交互系统。本文介绍了基于这些服务的解决方案，强调其模块化架构和多模态能力，适用于智能助手和教育平台等场景。
🎯
关键要点
- 人工智能技术的发展使实时音视频交互应用成为市场热点。
- 企业对高效、低延时且可扩展的解决方案需求增加。
- AWS服务如Amazon Nova、Transcribe和Polly可用于构建实时音视频交互系统。
- 传统方案存在延时高、耦合度高、扩展性差的问题。
- 提出基于Amazon Nova+TEN的实时音视频交互解决方案，利用多模态能力支持实时视频理解。
- 解决方案采用模块化逻辑架构设计，通过TEN框架实现高效数据流处理。
- 前端用户交互模块支持Web和移动应用，收集用户音视频信息。
- TEN Agent模块用于编排和管理所有插件，实现数据流灵活处理。
- RTC插件保证低延迟传输，Amazon Transcribe插件实现实时语音识别。
- Amazon Polly插件将文本生成自然语音输出，提升用户体验。
- 物理架构部署在AWS云服务上，提供高可用性、低延迟和扩展性。
- 用户请求通过Amazon CloudFront加速，流量由Application Load Balancer转发。
- 核心服务包括Amazon Nova、Amazon Transcribe和Amazon Polly，支持多模态推理和语音识别。
- 通过TEN框架实现模块化架构，支持热拔插，增强系统灵活性。
- 方案应用场景包括智能音视频助手、视觉识别系统、交互教育平台和直播实时翻译。
- 方案优化建议增加实时信息获取工具，提升与现实世界信息的对接。
❓
延伸问答
基于 Amazon Nova 和 TEN 框架的实时音视频交互解决方案的主要优势是什么？
该方案的主要优势在于利用 Amazon Nova 的多模态能力支持实时视频理解，并采用模块化架构设计，实现高效的数据流处理和灵活的扩展能力。
如何通过 AWS 服务构建实时音视频交互系统？
可以通过 AWS 的 Amazon Nova、Transcribe 和 Polly 等服务，结合 TEN 框架，构建高效、低延迟的实时音视频交互系统。
TEN 框架在该解决方案中起什么作用？
TEN 框架用于编排和管理所有插件，实现数据流的灵活处理，支持模块化架构和热拔插功能。
该解决方案适用于哪些应用场景？
该方案适用于智能音视频助手、视觉识别系统、交互教育平台和直播实时翻译等场景。
如何保证实时音视频交互的低延迟？
通过使用 RTC 插件和 Amazon Nova Pro 模型，结合 Agora 的技术，确保低延迟的音视频数据传输。
Amazon Transcribe 和 Amazon Polly 在该方案中有什么作用？
Amazon Transcribe 实现实时语音识别，将语音转化为文本，而 Amazon Polly 将文本生成自然语音输出，提升用户体验。
➡️
