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OpenAI Realtime API详解：构建快速语音转语音智能体验
本文总结了来自latent.space一篇关于使用OpenAI Realtime API构建语音AI智能体的博客文章要点，该文章由Daily.co工程师撰写并经OpenAI员工审核，详细介绍了使用该API构建Pipecat（一个实时API框架）的经验教训。
1. 从Pipeline到端到端模型
文章首先回顾了早期使用GPT-4构建语音模型的方法：将语音输入转换为文本提示，再由GPT-4处理，最后转换为语音输出。这种多模型pipeline方法存在延迟高、GPT-4可能偏离轨道等问题。随着GPT-4的更新和实时API的发布，这些问题得到了显著改善。
2. OpenAI Realtime API的优势
OpenAI Realtime API于2023年10月1日发布，它是一个低延迟、多模态API，利用GPT-4o的语音到语音功能，能够管理对话状态、实现短语端点检测、提供双向音频流，并支持用户中断LLM输出。其最简单的处理pipeline为：[语音输入] ➔ [GPT-4o] ➔ [语音输出]，显著简化了开发流程。
3. 架构与机制
实时API通过WebSocket连接定义了一系列，包括9种客户端和28种服务器。这种结构使得Python中的最小命令行客户端代码量仅需75行左右。API支持未压缩的16位、24kHz音频和压缩的G.711音频，但建议使用未压缩音频以获得更好的质量。
4. 延迟与句尾检测
文章强调了低延迟在对话式AI中的重要性，并介绍了OpenAI Realtime API在延迟方面的优势。同时，详细解释了句尾检测（短语终点检测）和打断处理机制，以及如何配置VAD参数以优化用户体验。文章还提到了使用上下文感知短语端点和贪婪推理等技术来进一步减少延迟。
5. 上下文管理
实时API自动管理对话上下文，简化代码并降低延迟。但需要注意最大上下文长度（128000 tokens）和最大对话时间（15分钟）的限制。文章介绍了如何通过保存对话历史记录来实现持久对话，以及如何使用`对话.item.truncate`来确保上下文与用户听到的音频范围匹配。
6. 函数调用与成本
实时API中的函数调用运行良好，但其格式与OpenAI HTTP API略有不同。文章提供了代码示例，展示了如何处理函数调用。关于成本，文章指出其与会话长度相关，但缓存的音频tokens成本比非缓存的低80%。文章还提供了一个成本计算器表格，方便用户估算成本。
7. WebSockets与WebRTC
实时API使用WebSockets进行网络传输，但对于对延迟要求严格的浏览器或原生移动应用，建议使用WebRTC连接，以避免WebSockets的“首阻塞问题”和TCP重传带来的延迟。
8. 回声消除与音频处理
文章建议使用Chrome和Safari浏览器进行开发和测试，因为它们的回声消除和音频流管理功能更稳定。回声消除应在客户端设备上完成，而其他类型的音频处理可以在服务器端实现。
9. API设计与Pipecat框架
文章最后比较了OpenAI实时API和Pipecat框架的设计差异，并展示了如何在Pipecat中集成实时API，以及如何构建更复杂的语音AI pipeline。
总而言之，这篇博客文章为开发者提供了使用OpenAI Realtime API构建语音AI产品的全面指南，涵盖了技术细节、最佳实践和潜在挑战，对于想要构建此类产品的开发者具有很高的参考价值。
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文章来源：机器之心
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